局所外れ値因子法
Interpreting and Unifying Outlier Scores (外れ値スコアの解釈および統合)は、ユーザビリティ向上のために統計的スケーリングを用いてLOFの外れ値スコアを区間 [ 0 : 1 ] {\displaystyle [0:1]} の値へ規格化することを提案するもので、LoOPの改善案とみることができる。
On Evaluation of Outlier Rankings and Outlier Scores (外れ値ランキングと外れ値スコアの評価)は、LOFの変種や別のアルゴリズムを用いた、高度な異常検知アンサンブル構築法同士の類似度および相違度を測る手法を提案する。上述の Feature Bagging for Outlier Detection を改善したものである。
Local outlier detection reconsidered: a generalized view on locality with applications to spatial, video, and network outlier detection(局所外れ値検知再考:空間・映像・ネットワークでの外れ値検知を用いた局所性への一般的視点)は、様々な局所外れ値検知手法(例えば、LOF, simplified version of LOF, LoOP)における一般的なパターンを議論し、一般的なフレームワークを抽象している。このフレームワークは続いて、地理データ、動画ストリーミング、著者ネットワーク等における外れ値検知に応用される。