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【2h】

A Semi-Supervised Approach to the Detection and Characterization of Outliers in Categorical Data

机译：分类数据中异常值的检测和表征的半监督方法

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机译：国际观众

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Ienco, Dino; Pensa, Ruggero; Meo, Rosa;
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年度 2016
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1. A Semisupervised Approach to the Detection and Characterization of Outliers in Categorical Data [J] . Dino Ienco, Ruggero G. Pensa, Rosa Meo Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on . 2017,第5期

机译：分类数据中异常值的检测和表征的半监督方法
2. Fuzzy clustering-based semi-supervised approach for outlier detection in big text data [J] . Farek Lazhar Progress in Artificial Intelligence . 2019,第1期

机译：基于模糊聚类的大文本数据远离异常检测的半导体方法
3. Categorical Database Information-Theoretic Approach of Outlier Detection Model [J] . Chiranji Lal Chowdhary, Abhishek Ranjan, D.S.Jat Annals. Computer Science Series . 2016,第2期

机译：分类数据库信息-离群值检测模型的理论方法
4. Outlier Detection Forest for Large-Scale Categorical Data Sets [C] . Zhipeng Sun, Hongwei Du, Qiang Ye, International conference on computational data and social networks . 2019

机译：大规模分类数据集的异常值检测森林
5. Semi-Supervised Outlier Detection Algorithms [D] . Tun, Jason Sopheap. 2018

机译：半监督异常检测算法
6. Designing a Streaming Algorithm for Outlier Detection in Data Mining—An Incremental Approach [O] . Kangqing Yu, Wei Shi, Nicola Santoro 2020

机译：设计用于数据挖掘中异常值检测的流算法—一种增量方法
7. A Semi-Supervised Approach to the Detection and Characterization of Outliers in Categorical Data [O] . Ienco, Dino, Pensa, Ruggero, Meo, Rosa 2016

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