| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·离群点挖掘的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·离群点挖掘国内外研究热点 | 第12-16页 |
| ·挖掘高维大规模数据离群点 | 第12-13页 |
| ·挖掘空间离群点 | 第13-14页 |
| ·挖掘数据流离群点 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究内容以及创新点 | 第16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 离群点挖掘方法及其分类 | 第17-23页 |
| ·基于统计分布的离群点挖掘方法 | 第17-18页 |
| ·基于距离的离群点挖掘方法 | 第18-20页 |
| ·基于密度的离群点挖掘方法 | 第20-21页 |
| ·基于偏差的离群点挖掘方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于聚类约减的局部离群点挖掘算法研究 | 第23-36页 |
| ·LOF算法介绍和分析 | 第23-25页 |
| ·改进的核k-means算法介绍 | 第25-27页 |
| ·基于聚类约减的局部离群点挖掘算法思想 | 第27-30页 |
| ·算法相关定义 | 第27-28页 |
| ·算法过程描述 | 第28-29页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第29-30页 |
| ·实验以及结果分析 | 第30-35页 |
| ·参数对执行时间的影响 | 第30-32页 |
| ·算法的可伸缩性 | 第32-33页 |
| ·算法的精度 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于Voronoi图的局部加权空间离群点挖掘算法 | 第36-50页 |
| ·空间离群点挖掘的背景介绍 | 第36-37页 |
| ·Voronoi图相关知识 | 第37-40页 |
| ·Voronoi多边形背景知识 | 第37-38页 |
| ·Voronoi图相关定义 | 第38-39页 |
| ·Voronoi图构造方法 | 第39-40页 |
| ·Voronoi图相关性质 | 第40页 |
| ·基于Voronoi图的局部加权空间离群点挖掘算法 | 第40-43页 |
| ·算法相关定义和原理 | 第40-42页 |
| ·算法过程描述 | 第42-43页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第43页 |
| ·实验以及结果分析 | 第43-49页 |
| ·算法精确度分析 | 第43-47页 |
| ·算法执行效率分析 | 第47-48页 |
| ·算法可伸缩性和依赖性分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文工作总结 | 第50-51页 |
| ·进一步工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位之间所发表的论文 | 第56页 |