动态数据集中的异常挖掘：改进OPTICS与IncLOF算法结合的研究

"本文主要探讨了异常数据挖掘在动态数据集中的应用，重点研究了基于密度的算法，如LOF(局部离群因子)和OPTICS(顺序覆盖邻居聚类)。针对传统方法在处理动态数据集时的局限性，文章提出了新的优化策略。 异常数据在数据集中具有特殊性，它们可能源于不同机制，不遵循常规模式，但往往携带着重要的信息。数据挖掘中的异常检测是寻找这些特殊对象的关键，有助于发现潜在的问题、欺诈行为或未知模式。传统的异常数据挖掘算法，如LOF，通常在静态数据集上运行，这在面对不断变化的数据集时效率低下，因为需要频繁地重新计算所有数据对象的离群因子。 OPTICS算法作为一种基于密度的聚类方法，通过构建可达图来描绘数据集的密度结构，避免了固定ε和MinPts参数的限制。然而，其在处理大规模数据时，邻域查询和邻接表构建的效率成为挑战。为解决这一问题，文章提出使用邻接表存储邻域点，并优化可达队列的更新策略，以提高效率。 对于动态数据环境，IncLOF算法是对LOF的扩展，适用于数据添加后的二次挖掘。但它在处理大量新数据时，时间复杂度较高，效率下降明显。为此，文章提出了一种新的算法，首先用改进版的OPTICS对原始和新增数据进行预聚类，然后仅对异常簇内的数据对象应用IncLOF计算局部离群因子，从而降低计算成本。 实验结果显示，与标准的IncLOF相比，该新算法在动态数据库环境中，不仅提升了时间效率，还改善了异常检测的准确性。关键词包括异常数据挖掘、聚类、局部离群因子、OPTICS算法和IncLOF算法。这些研究为动态数据环境下的异常检测提供了更有效的方法，有助于实时监控和分析数据流中的异常现象。"