异常检测中文文献推荐

异常检测是一种在数据中寻找异常或异常模式的技术。以下是一些关于异常检测的中文文献推荐：

1. "异常检测方法综述"，作者：李晓东、李宏毅，出版年份：2012年，期刊名称：计算机科学。

2. "基于聚类的异常检测方法研究"，作者：王晓峰、李晓东，出版年份：2014年，期刊名称：计算机应用与软件。

3. "基于深度学习的异常检测方法研究综述"，作者：李晓东、王晓峰，出版年份：2017年，期刊名称：计算机科学与探索。

4. "基于统计学的异常检测方法研究综述"，作者：李晓东、王晓峰，出版年份：2018年，期刊名称：计算机科学与探索。

5. "基于机器学习的异常检测方法研究综述"，作者：李晓东、王晓峰，出版年份：2019年，期刊名称：计算机科学与探索。

这些文献可以帮助您了解异常检测的基本概念、常用方法和最新研究进展。希望对您有所帮助！

相关问题

异常节点检测相关文献推荐

当涉及到异常节点检测时，以下是一些经典的文献推荐：

1. "Anomaly detection in graphs: A survey"，作者为 Chandola、Banerjee 和 Kumar，发表于 2009 年的 ACM Computing Surveys。该文献提供了关于图形异常检测的系统性综述，介绍了目前的主要算法和应用。

2. "A survey of outlier detection methodologies"，作者为 Zimek、Schubert 和 Kriegel，发表于 2010 年的 ACM SIGKDD Explorations。该文献提供了一些基本概念和算法，以及针对不同数据类型的异常检测方法。

3. "Outlier detection in graph data"，作者为 Akoglu、Tong 和 Koutra，发表于 2015 年的 ACM Computing Surveys。该文献提供了一些关于基于图形数据的异常检测方法的详细综述，包括基于图形结构和基于属性的方法。

4. "Fast anomaly detection in massive graphs"，作者为 Kang、McGregor 和 Muthukrishnan，发表于 2011 年的 ACM SIGMOD。该文献提出了一种基于随机游走的方法，用于快速检测图形中的异常节点。

5. "Streaming anomaly detection in social media via hierarchical explanation models"，作者为 Li、Li 和 Deng，发表于 2014 年的 ACM KDD。该文献提出了一种基于社交媒体数据的异常检测方法，该方法使用层次化解释模型来识别异常节点。

希望这些文献可以帮助你深入了解异常节点检测领域的研究和应用。

室内空气检测仪器文献综述

室内空气检测仪器是通过测量室内空气中的不同物质成分来评估室内空气质量的设备。它们可以检测多种污染物，如挥发性有机化合物、甲醛、氧气浓度、二氧化碳浓度、颗粒物浓度等等。下面是一些相关文献的综述：

1. 《室内环境监测技术综述》：这篇文章综述了室内环境监测技术的发展历程和现状，包括了传感器技术、数据采集与处理技术、网络通信技术等方面的内容，对室内空气检测仪器的技术发展提供了一定的参考。

2. 《室内环境检测与控制技术》：该文献介绍了室内空气检测仪器的原理、分类、技术特点、应用领域等方面的内容，对室内空气检测仪器的研究和应用有一定的指导意义。

3. 《室内环境污染物检测技术进展》：这篇文章综述了室内环境污染物检测技术的进展情况，包括各种污染物检测方法的原理、优缺点、应用范围等方面的内容，对室内空气检测仪器的开发与应用提供了一定的参考。

4. 《基于物联网技术的室内空气质量监测系统设计》：该文献介绍了一种基于物联网技术的室内空气质量监测系统的设计，该系统可以实时监测多个室内空气污染物的浓度，并通过数据传输和处理实现远程监测和控制，对室内空气检测仪器的应用提供了一种新的思路。

5. 《基于机器学习的室内空气质量监测系统设计》：该文献介绍了一种基于机器学习的室内空气质量监测系统的设计，该系统可以通过对大量数据的学习和分析，实现对室内空气质量的自动化监测和控制，对室内空气检测仪器的智能化发展提供了一定的启示。