Fugu-MT 論文翻訳(概要): Isolation Mondrian Forest for Batch and Online Anomaly Detection

論文の概要: Isolation Mondrian Forest for Batch and Online Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03692v2
Date: Thu, 27 Aug 2020 00:11:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-25 14:08:26.216427
Title: Isolation Mondrian Forest for Batch and Online Anomaly Detection
Title（参考訳）: バッチおよびオンライン異常検出のための分離モンド林
Authors: Haoran Ma, Benyamin Ghojogh, Maria N. Samad, Dongyu Zheng, Mark Crowley
Abstract要約: そこで本研究では,モンテリア森林(iMondrian forest)と名づけられた新たな伐採法を提案する。 iMondrian forestは、木の中のノードの深さを使って分離の考えを持ち、Mondrian forest構造でそれを実装します。実験の結果,iMondrian forest はバッチ環境では孤立林よりも高い性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.575293536755127
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a new method, named isolation Mondrian forest (iMondrian forest), for batch and online anomaly detection. The proposed method is a novel hybrid of isolation forest and Mondrian forest which are existing methods for batch anomaly detection and online random forest, respectively. iMondrian forest takes the idea of isolation, using the depth of a node in a tree, and implements it in the Mondrian forest structure. The result is a new data structure which can accept streaming data in an online manner while being used for anomaly detection. Our experiments show that iMondrian forest mostly performs better than isolation forest in batch settings and has better or comparable performance against other batch and online anomaly detection methods.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,モンテリア森林(iMondrian forest)と名づけられた新たな伐採法を提案する。提案手法は,既存のバッチ異常検出手法である孤立林とモンドリアン林のハイブリッドであり,オンラインランダム林である。 iMondrian forestは、木の中のノードの深さを使って分離の考えを持ち、Mondrian forest構造でそれを実装します。その結果、異常検出に使用しながら、オンライン形式でストリーミングデータを受信できる新しいデータ構造が得られた。実験の結果,imondrian forestはバッチ環境ではアイソレーションフォレストよりも性能が優れており,他のバッチやオンライン異常検出手法と同等の性能を示している。

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