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

Autores
De Armas, Adrián; Rossi, Bibiana D.; Kuna, Horacio Daniel
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
Materia
Ciencias Informáticas
big data
Algoritmos
Parallel
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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