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文檔簡介
1、目前，離群點檢測已經(jīng)從最開始單純的統(tǒng)計學應用，擴展到了更多更廣泛的應用領域，尤其對于空間數(shù)據(jù)的處理取得了較大的成果。而隨著網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)的發(fā)展，文本信息的自動化處理越來越被人們重視，離群點檢測作為數(shù)據(jù)挖掘中的重要一環(huán)，在文本數(shù)據(jù)挖掘領域也有著長遠的發(fā)展?jié)摿?。文本預處理、文本數(shù)據(jù)化表示等領域的發(fā)展也為離群點檢測技術應用到文本挖掘提供了基礎。諸如垃圾評論、垃圾郵件等的過濾，是可以由離群點檢測技術實現(xiàn)的。
本文的工作主要是針對不確定數(shù)據(jù)
2、進行離群點檢測算法研究，并嘗試將該算法應用到垃圾評論過濾中，將垃圾評論的特征作為一種不確定數(shù)據(jù)對象，全部垃圾評論的特征集合作為不確定數(shù)據(jù)庫，對于每一個要檢測的評論，將評論的特征與不確定數(shù)據(jù)庫中特征進行匹配，給出評論是正常評論的可信度。再應用不確定數(shù)據(jù)離群點檢測算法過濾出可信度在閥值以下的點為離群點。
本文主要創(chuàng)新點：
?。?）針對普通數(shù)據(jù)庫無法處理不確定數(shù)據(jù)的情況，提出了基于元組壓縮和基于距離的不確定數(shù)據(jù)離群點檢測算法
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