論文の概要: Algorithmic Frameworks for the Detection of High Density Anomalies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04705v2
• Date: Sun, 4 Apr 2021 07:49:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 05:15:57.195496
• Title: Algorithmic Frameworks for the Detection of High Density Anomalies
• Title（参考訳）: 高密度異常検出のためのアルゴリズムフレームワーク
• Authors: Ralph Foorthuis
• Abstract要約: 高密度異常(英: high-density anomalies)は、データ空間の最も正常な領域に位置する不確定なケースである。 本研究では、教師なし検出のための非パラメトリックアルゴリズムフレームワークをいくつか導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the concept of high-density anomalies. As opposed to the traditional concept of anomalies as isolated occurrences, high-density anomalies are deviant cases positioned in the most normal regions of the data space. Such anomalies are relevant for various practical use cases, such as misbehavior detection and data quality analysis. Effective methods for identifying them are particularly important when analyzing very large or noisy sets, for which traditional anomaly detection algorithms will return many false positives. In order to be able to identify high-density anomalies, this study introduces several non-parametric algorithmic frameworks for unsupervised detection. These frameworks are able to leverage existing underlying anomaly detection algorithms and offer different solutions for the balancing problem inherent in this detection task. The frameworks are evaluated with both synthetic and real-world datasets, and are compared with existing baseline algorithms for detecting traditional anomalies. The Iterative Partial Push (IPP) framework proves to yield the best detection results.
• Abstract（参考訳）: 本研究は高密度異常の概念を探求する。 孤立した事象としての従来の異常の概念とは対照的に、高密度異常はデータ空間の最も正常な領域に位置する逸脱例である。 このような異常は、誤動作検出やデータ品質分析など、様々なユースケースに関係している。 それらを特定する効果的な方法は、従来の異常検出アルゴリズムが多くの偽陽性を返す非常に大きな集合やノイズ集合を分析する際に特に重要である。 本研究は,高密度異常を同定するために,教師なし検出のための非パラメトリックなアルゴリズムフレームワークをいくつか導入する。 これらのフレームワークは、既存の基盤となる異常検出アルゴリズムを活用することができ、この検出タスクに固有のバランス問題に対するさまざまなソリューションを提供する。 フレームワークは合成データセットと実世界のデータセットの両方で評価され、従来の異常を検出する既存のベースラインアルゴリズムと比較される。 反復部分プッシュ(IPP)フレームワークは、最高の検出結果が得られることを証明します。

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