分布式高维类别属性数据流离群点检测算法是数据挖掘领域的重要课题，其研究针对的是大规模数据流中潜在的异常值。随着计算机技术的广泛应用，数据流作为一类重要的数据来源，其管理系统的知识发现能力备受关注。网络事件日志、电话呼叫记录、信用卡交易流、传感器网络等都可以视为基于数据流模型的数据集。数据流的特点包括数据量大、潜在无限以及到达速率的不确定性，而这些特点对数据挖掘算法提出了更高要求。
在高维数据流离群点检测算法的研究中，“维数灾难”是一个特别的难题。在高维空间中，数据分布变得稀疏，传统的距离度量方法不再适用。此外，由于数据点之间距离尺度和区域密度失去了直观意义，很难区分哪些点是相似的，哪些是离群的。离群点是指那些与大多数数据样本有显著差异的数据样本，其检测对于风险控制领域如网络入侵抵御、信用卡恶意透支检测等具有重要意义。
离群点检测算法经历了从低维数据流到高维数据流的发展。早期算法，如FODDS及其快速版本FODDS-S算法，只适用于低维数据流。随着研究的深入，基于加权频繁模式离群因子(WFPOF)的FODFP-Stream算法被提出，它能够处理高维类别属性数据流中的离群点检测问题。然而，对于分布式数据流中的离群点检测问题，此前的研究集中于框架和概念讨论，缺乏具体的实现和对高维数据流的有效处理。
本文介绍的分布式高维类别属性数据流离群点检测算法FOD-Dstream，采用了分布数据流结构，将不同节点的数据流置于同等地位，并作为全局数据流的子集。每个分布站点上维护本地数据流的频繁模式，并由中心站点生成全局频繁模式。各分布站点利用这些模式计算WFPOF值，用于检测本地的离群点。该算法特别关注数据的高维性问题，并且解决了分布环境下各站点之间的通信协调以及局部频繁模式和全局频繁模式的维护问题。
文章还通过对实验结果的讨论，验证了提出的算法在分布式数据流环境中的可行性和有效性。与以往只能处理低维数据流的算法相比，本算法能够有效处理高维数据流中的离群点检测问题，对于高维数据流数据挖掘技术的发展具有重要的推动作用。
关键词中提到的“分布式数据流”，指的是数据分布在不同地理位置的多个站点中，并以流的形式被处理的数据。而“离群点检测”是指识别数据集中与大多数数据具有显著差异的点的过程。“频繁模式”是指在数据集中频繁出现的模式或项集。“高维”则指的是数据集中变量或属性的个数非常高，通常在高维空间中数据点分布稀疏，传统数据挖掘技术的效果大打折扣。
分布式高维类别属性数据流离群点检测算法对于应对现代数据挖掘中的高维问题和分布式特性具有理论和实际应用价值。该研究不仅丰富了数据挖掘领域的技术手段，也推进了相关风险控制领域的发展。
