Detección de outliers en grandes bases de datos mediante aproximación basada en celdas

Este artículo aborda la problemática de la detección de outliers en grandes bases de datos. En base a la aproximación por celdas propuesta por Edwin Knorr y Raymond NG en 1998 en el trabajo “Algorithms for Mining Distance-Based Outliers in Large Datasets” se implementaron distintas versiones del alg...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: De Armas, Adrián, Rossi, Bibiana D., Kuna, Horacio Daniel
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
big data
Algoritmos
Parallel
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52173
http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/asse1-13.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Este artículo aborda la problemática de la detección de outliers en grandes bases de datos. En base a la aproximación por celdas propuesta por Edwin Knorr y Raymond NG en 1998 en el trabajo “Algorithms for Mining Distance-Based Outliers in Large Datasets” se implementaron distintas versiones del algoritmo que superan las limitaciones establecidas en el trabajo original con modificaciones orientadas a mejorar la eficiencia y la utilización del algoritmo en distintos escenarios.
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