蔡美
- 作品数：2 被引量：21H指数：1
- 供职机构：暨南大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于蚁群算法的异常数据检测方法被引量：20
- 2016年
- 由于传统基于O-measure度量的异常数据检测方法在对异常数据进行检测时需要对路径进行全搜索,并且在数据量较少的情况下会产生误判,因此其在检测效率和查准率上具有明显的缺陷。为此,根据蚁群算法的正反馈性质,提出一种将蚁群算法和属性相关分析相结合的属性异常点检测方法。将蚁群收敛到的路径作为异常路径,计算异常路径上各个节点O-measure值,并根据O-measure值确定数据异常点。实验结果表明,该方法在查全率、查准率和效率上均优于传统的基于O-measure度量的异常数据检测方法。
- 蔡美刘波
- 关键词：异常检测异常数据蚁群算法
- 数据修复与一致性查询处理研究被引量：1
- 2016年
- 在数据库以及集成系统中通常存在违背数据约束的不一致查询问题。修复是解决该问题的主要手段之一,但目前还缺乏基于修复、约束与查询的统一模型研究。提出了基于删除元组修复、满足多种类型约束的一致性查询算法;阐明了具有简洁特性的约束定义与查询语句结构;构建了新的查询与修复系统模型,将关系实例集、非空的约束集、查询定义、修复方法等统一到模型中,以产生满足一致性约束要求的查询结果。所研究的方法、语言以及模型通用性强、适用面广,不局限于特定质量问题的修复与查询。
- 刘波蔡美周绪川
- 关键词：数据修复一致性查询模型
