Fugu-MT 論文翻訳(概要): A new effective and efficient measure for outlying aspect mining

論文の概要: A new effective and efficient measure for outlying aspect mining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13550v3
Date: Wed, 27 May 2020 03:58:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 22:25:21.052247
Title: A new effective and efficient measure for outlying aspect mining
Title（参考訳）: アスペクトマイニングのための新しい効率的かつ効率的な方法
Authors: Durgesh Samariya, Sunil Aryal, Kai Ming Ting
Abstract要約: Outlying Aspect Mining (OAM)は、与えられたクエリが与えられたデータセットに対して外れ値となるサブスペースを見つけることを目的としている。既存のOAMアルゴリズムでは、従来の距離/密度ベースのアウトリーチスコアを使用してサブスペースをランク付けする。部分空間の次元に依存しないSiNNEという新しいスコアを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.208621189251337
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Outlying Aspect Mining (OAM) aims to find the subspaces (a.k.a. aspects) in which a given query is an outlier with respect to a given dataset. Existing OAM algorithms use traditional distance/density-based outlier scores to rank subspaces. Because these distance/density-based scores depend on the dimensionality of subspaces, they cannot be compared directly between subspaces of different dimensionality. $Z$-score normalisation has been used to make them comparable. It requires to compute outlier scores of all instances in each subspace. This adds significant computational overhead on top of already expensive density estimation---making OAM algorithms infeasible to run in large and/or high-dimensional datasets. We also discover that $Z$-score normalisation is inappropriate for OAM in some cases. In this paper, we introduce a new score called SiNNE, which is independent of the dimensionality of subspaces. This enables the scores in subspaces with different dimensionalities to be compared directly without any additional normalisation. Our experimental results revealed that SiNNE produces better or at least the same results as existing scores; and it significantly improves the runtime of an existing OAM algorithm based on beam search.
Abstract（参考訳）: Outlying Aspect Mining (OAM) は、与えられたクエリが与えられたデータセットに対して外れ値となる部分空間(つまりアスペクト)を見つけることを目的としている。既存のOAMアルゴリズムでは、従来の距離/密度ベースのアウトリーチスコアを使用してサブスペースをランク付けする。これらの距離/密度に基づくスコアは部分空間の次元に依存するため、異なる次元の部分空間間で直接比較することはできない。比較するために$z$-score正規化が使われている。各サブスペース内のすべてのインスタンスの外れ値を計算する必要がある。これにより、既に高価な密度推定に加えて大きな計算オーバーヘッドが加わり、大規模および/または高次元データセットで実行できないoamアルゴリズムが作成される。また,OAMでは,$Z$-score正規化が不適切である場合もある。本稿では,部分空間の次元性とは無関係なシンネと呼ばれる新しいスコアを提案する。これにより、異なる次元を持つ部分空間のスコアは、追加の正規化なしで直接比較できる。実験の結果,SiNNEは既存のスコアと同等以上の結果が得られ,ビームサーチに基づくOAMアルゴリズムの実行時間を大幅に改善することがわかった。

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