-
题名一种基于邻近性和团的异常数据检测算法
被引量：3
- 1
-
-
作者
解峰
蔡江辉
杨海峰
荀亚玲
-
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
-
出处
《计算机与数字工程》
2021年第5期971-976,共6页
-
基金
国家青年科学基金项目(编号:61602335)资助。
-
文摘
随着数据科学研究的不断深入,异常数据对数据分析工作的干扰也越来也大,如何有效检测异常数据已成为数据研究的关键问题之一。目前传统基于距离的方法仅考虑单个对象的异常性,缺少对正常对象之间如何抱团的分析,针对此问题,论文提出了一种基于邻近性(Proximity)和团(Clique)的异常检测算法——PCOD(Proximity Cliques Outlier Detec⁃tion)算法。该算法引入了图论中团的概念,通过团来解释正常对象之间的连接,根据数据对象间的连接性来分析数据点是否为异常点。PCOD算法主要包括两个步骤:首先,根据数据对象之间的邻近性,将数据中各个对象表示为存在边的无向图;再递归搜索图获取所有团集合,对所有的团进行分析并检测出没有抱团的异常点。最后,使用Arrhythmia、Pima、Vowel等UCI数据集进行实验,实验结果表明PCOD算法在精确率方面优于同类异常检测算法。
-
关键词
异常检测
邻近性
稀疏图
团搜索
-
Keywords
outlier detection
proximity
sparse graph
search cliques
-
分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名无线城市数据中的社团发现方法
被引量：3
- 2
-
-
作者
马威
汪洋
彭艳兵
-
机构
武汉邮电科学研究院
南京烽火星空通信发展有限公司
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第10期259-264,270,共7页
-
基金
江苏省科技支撑计划(No.BE2011173)
-
文摘
为了在缺失社交关系的无线城市接入日志中挖掘频繁共现的社团结构。提出了一种基于无向有权图的社团发现方法:团搜索(Clique Search)。该算法将日志数据映射到图空间,通过挖掘其中的团来对潜在的社团关系进行挖掘。相较于传统算法,该算法显著减小了运算时间复杂度与空间复杂度。实验结果表明,随着输入数据集规模的增长,该算法仍然能够在常数级别时间内完成计算。算法中的参数δ对结果社团中成员的联系紧密度影响比较明显,使用不同的δ值可以满足不同应用的需求。
-
关键词
无线城市
社团发现
MAC地址
APRIORI算法
团搜索
-
Keywords
wireless city
community detection
Mac address
Apriori
clique search
-
分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于MapReduce的无线城市社团发现算法研究
被引量：2
- 3
-
-
作者
王永贵
张燕
杨东东
-
机构
辽宁工程技术大学软件学院
中国科学技术大学软件学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期106-112,127,共8页
-
文摘
对于无线城市数据中社团发现问题,针对已有的团搜索(CS)算法运行过程生成大量重复团、生成结果冗余、算法时间复杂度较高等问题,从优化边存储、预先进行边处理、搜索建团入手,用特殊的二叉树结构存储、权重K选择排序、深度优先遍历构建T-CS算法。针对海量数据溢出问题,结合Map Reduce模型,提出了MP-T-CS算法。实验证明,MP-T-CS算法不仅可以解决运行过程大量重复团问题,时间代价大大降低,对海量数据的处理能力大大提升,生成团的代表性大大提高。
-
关键词
社团发现
团搜索
二叉树
深度遍历
K选择排序
MAPREDUCE
-
Keywords
community discovey
group search
Binary Tree
depth traversal
K selection sort
MapReduce
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于受体和配体的虚拟筛选整合平台研究
被引量：1
- 4
-
-
作者
孙银雪
-
机构
吉林师范大学信息网络中心
-
出处
《通化师范学院学报》
2015年第8期7-8,39,共3页
-
文摘
虚拟筛选是计算机辅助药物设计的最重要方法之一,可分为基于受体虚拟筛选和基于配体虚拟筛选两种方法.根据蛋白靶标结构是否已知,选择基于配体的虚拟筛选方法和基于受体的虚拟筛选方法进行筛选.近几年随着药物研究的新方法和新技术的发展,分子对接和药效团搜索,以及定量构效关系模型成为虚拟筛选的几个重要方法,目前已经有一些软件平台发布并且应用到虚拟筛选过程中.比如Dock6.5、Pharmar Gist、Autodock等等.该文整合并开发了一个既基于受体又可以基于配体进行虚拟筛选的平台,设计的总体思想是基于一个分子图形界面,整合Dock6.5、Pharmar Gist、聚类方法,以及定量关系模型等辅助软件,实现并完成了基于受体和配体的虚拟筛选流程.
-
关键词
虚拟筛选
受体
配体
分子对接
药效团搜索
定量关系模型
-
Keywords
virtual screening
receptor
ligand
molecular docking
pharmacophore search
quantitative relation-ship model
-
分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
