近日，从IEEE INFOCOM 2016组委会获悉，在美国旧金山召开的IEEEINFOCOM2016第35届计算机通信(IEEE INFOCOM 2016 - 35th International Conference on Computer Communications)国际会议上，我院赵生捷教授的论文《基于聚类的新颖局部离群点检测方法》 （Novel Clustering-based Approach for Local Outlier Detection）获得了会议颁发的大数据科学、技术与应用workshop最佳论文奖（Best Paper Award for workshop on Big Data Sciences，Technologies，and Applications BDSTA 2016）。
INFOCOM是通信与计算机网络领域中的国际顶级会议，与SIGCOMM、MOBICOM并列为中国计算机学会（CCF））推荐的（计算机网络领域）三大A类会议。其对论文的质量要求非常严格：新颖、有价值、观点清晰、证据合理。
该论文研究了数据挖掘领域广泛应用的离群点检测问题。传统的离群点检测方法很难应用到大数据规模的数据集，这些方法一般仅仅能够辨识全局离群点，并且对参数变化非常敏感。获奖论文提出了一种新颖的具有统计参数的局部离群点检测方法，该方法具有性能鲁棒性，并且能够很好的应用于大数据规模的数据集。数值结果显示了这种方法在大数据维度下能够有效和精确地同时辨识全局和局部离群点。该论文第一作者是赵生捷教授指导的博士研究生杜海舟同学。
