論文の概要: Contextual Unsupervised Outlier Detection in Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03808v1
• Date: Sat, 6 Nov 2021 05:44:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 16:01:46.442966
• Title: Contextual Unsupervised Outlier Detection in Sequences
• Title（参考訳）: シーケンスにおける文脈非教師なし異常検出
• Authors: Mohamed A. Zahran, Leonardo Teixeira, Vinayak Rao, Bruno Ribeiro
• Abstract要約: 本研究では,トラジェクトリ(シーケンス)外乱検出のための教師なし学習フレームワークを提案する。 last.fm と msnbc.com のユーザアクションに基づく実データと模擬データセットの収集について,本手法の評価を行った。 Facebookの友達の投稿を他のタイプのユーザーよりも大幅にシェアする傾向にあり、Pinterest上での共有行動にFacebookの友情が潜在的に影響していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.498751019721444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes an unsupervised learning framework for trajectory (sequence) outlier detection that combines ranking tests with user sequence models. The overall framework identifies sequence outliers at a desired false positive rate (FPR), in an otherwise parameter-free manner. We evaluate our methodology on a collection of real and simulated datasets based on user actions at the websites last.fm and msnbc.com, where we know ground truth, and demonstrate improved accuracy over existing approaches. We also apply our approach to a large real-world dataset of Pinterest and Facebook users, where we find that users tend to re-share Pinterest posts of Facebook friends significantly more than other types of users, pointing to a potential influence of Facebook friendship on sharing behavior on Pinterest.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,評価テストとユーザシーケンスモデルを組み合わせた軌道異常検出のための教師なし学習フレームワークを提案する。 全体的なフレームワークは、所望の偽陽性率(fpr)でのシーケンス異常値をパラメータフリーな方法で識別する。 我々は,本手法を,Webサイトにおけるユーザ行動に基づく実データとシミュレーションデータセットのコレクション上で評価し,既存のアプローチよりも精度が向上したことを示す。 またわれわれのアプローチは、PinterestとFacebookのユーザーからなる大規模な現実世界のデータセットにも適用しており、ユーザーはPinterestの投稿を他のタイプのユーザーよりも大幅にシェアする傾向にあり、Pinterest上での行動共有にFacebookの友情が潜在的に影響していることを示している。

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