文献类型：期刊文章

作　　者：邓敏[1] 石岩[2,3] 龚健雅[2,3] 杨学习[1]

机构地区：[1]中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,湖南长沙410083 [2]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079 [3]武汉大学地球空间信息技术协同创新中心,湖北武汉430079

出　　处：《地理与地理信息科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(41471385);国家重点研发计划项目(2016YFB0502303);湖南省自然科学杰出青年基金项目(14JJ1007)

年　　份：2016

卷　　号：32

期　　号：6

起止页码：43-50

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：异常探测是数据挖掘领域的一个重要研究内容,旨在从海量数据中挖掘不符合普适性规律、表现出"与众不同"特性的数据或模式,其在金融欺诈、公共卫生、极端气候事件发现、交通拥堵判别、环境污染监测等领域具有重要应用价值。异常探测最初应用于事务型数据库,后来扩展到空间数据库和时空数据库,出现了一系列有针对性的异常探测算法。为了更好地满足应用需求,发展性能更高、适应性更强的异常探测方法,该文从所使用的数据类型将异常探测粗分为传统异常探测、空间异常探测和时空异常探测,并详细回顾了典型的传统/空间/时空异常探测方法,指出这些方法存在的问题和局限性:1)不适用于高维数据的异常探测;2)自适应能力差;3)缺乏对异常探测结果的有效性评价。最后,展望了异常探测的相关热点研究方向:1)顾及高维专题属性的异常探测;2)顾及领域知识的异常探测;3)耦合度量关系和非度量关系的异常探测;4)异常探测的有效性评价。

关 键 词：异常  传统异常探测  空间异常探测  时空异常探测  

分 类 号：TP311.13]