一种基于群体智能的离群点挖掘算法

摘要：

离群点挖掘(outliermining)是一项有趣而重要的数据挖掘任务.现有的离群点挖掘方法,一般不能有效地预测并控制目标结果的范围.本文提出了一种基于群体智能的离群点挖掘算法SIOM(Swarm Intelligence based Outlier Mining),通过两个简单的聚类过程,准确、有效地发现离群数据,并可以通过主要参数的调整,有力地控制目标结果的范围.我们将这一算法应用于电信行业欺诈用户的发现,验证了算法的正确性和有效性,并分析了SIOM算法基于群体智能思想的优势和特点.

关键词： 离群点 群体智能 聚类 数据挖掘

作者: 苏雪峰 吴斌 王柏

作者单位: 北京邮电大学计算机科学与技术学院

会议类型: 国内会议

会议名称: 2003中国计算机大会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 36-40

在线出版日期: 2003-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）