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异常数据实时检测方法研究综述
文献摘要：
随着数据价值的不断凸显,数据可信性日益重要,异常数据检测逐渐成为数据挖掘领域的研究热点之一.物联网监测所产生的海量数据,对传统异常检测方法带来了新的挑战.本文分别介绍了传统异常检测方法和针对海量动态数据的实时异常检测方法,指出结合大数据技术的流处理框架可以加快数据处理速度,并实时反馈检测结果;同时一些基于机器学习和神经网络新进展的新型异常数据实时检测算法,在实现实时异常检测的同时,还可以提高异常检测准确率.通过结合新的数据处理技术可以更好地实现异常数据的实时检测.
文献关键词：
异常检测;分类方法;实时性;检测算法
中图分类号：
作者姓名：
吴琼;李永飞;李铭洋
作者机构：
华北科技学院计算机学院,三河 065200
文献出处：
引用格式：
[1]吴琼;李永飞;李铭洋-.异常数据实时检测方法研究综述)[J].现代计算机,2022(16):9-15
A类：
B类：
实时检测,数据价值,可信性,异常数据检测,物联网监测,海量数据,异常检测方法,别介,动态数据,实时异常检测,流处理,处理框架,处理速度,实时反馈,基于机器学习,检测算法,检测准确率,数据处理技术,分类方法
AB值：
0.327584
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