論文の概要: Weighted Isolation and Random Cut Forest Algorithms for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01891v5
• Date: Tue, 9 Jan 2024 00:08:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 23:25:00.709857
• Title: Weighted Isolation and Random Cut Forest Algorithms for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための重み付き分離とランダムカット森林アルゴリズム
• Authors: Sijin Yeom and Jae-Hun Jung
• Abstract要約: 時系列データにおける異常検出のためのランダムカットフォレスト (RCF) アルゴリズムを開発した。 重み付きIF(WIF)アルゴリズムと重み付きRCF(WRCF)アルゴリズムをそれぞれ提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.772565000908346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Random cut forest (RCF) algorithms have been developed for anomaly detection, particularly in time series data. The RCF algorithm is an improved version of the isolation forest (IF) algorithm. Unlike the IF algorithm, the RCF algorithm can determine whether real-time input contains an anomaly by inserting the input into the constructed tree network. Various RCF algorithms, including Robust RCF (RRCF), have been developed, where the cutting procedure is adaptively chosen probabilistically. The RRCF algorithm demonstrates better performance than the IF algorithm, as dimension cuts are decided based on the geometric range of the data, whereas the IF algorithm randomly chooses dimension cuts. However, the overall data structure is not considered in both IF and RRCF, given that split values are chosen randomly. In this paper, we propose new IF and RCF algorithms, referred to as the weighted IF (WIF) and weighted RCF (WRCF) algorithms, respectively. Their split values are determined by considering the density of the given data. To introduce the WIF and WRCF, we first present a new geometric measure, a density measure, which is crucial for constructing the WIF and WRCF. We provide various mathematical properties of the density measure, accompanied by theorems that support and validate our claims through numerical examples.
• Abstract（参考訳）: ランダムカットフォレスト(RCF)アルゴリズムは,特に時系列データにおいて異常検出のために開発された。 RCFアルゴリズムは分離林(IF)アルゴリズムの改良版である。 IFアルゴリズムとは異なり、RCFアルゴリズムは、構築されたツリーネットワークに入力を挿入することで、リアルタイム入力が異常を含むかどうかを決定することができる。 Robust RCF (RRCF) を含む様々なRCFアルゴリズムが開発され、カット手順は確率的に適応的に選択される。 RRCFアルゴリズムは、次元カットがデータの幾何学的範囲に基づいて決定されるのに対して、IFアルゴリズムは次元カットをランダムに選択するので、IFアルゴリズムよりも優れた性能を示す。 しかし、スプリット値がランダムに選択されるので、全体のデータ構造はifとrrcfの両方では考慮されない。 本稿では、それぞれ重み付きif(wif)と重み付きrcf(wrcf)と呼ばれる新しいifアルゴリズムとrcfアルゴリズムを提案する。 これらの分割値は、与えられたデータの密度を考慮して決定される。 WIF と WRCF を導入するために,WIF と WRCF の構築に不可欠な新しい幾何測度,密度測度を提案する。 密度測度の様々な数学的性質と、数値例を通じて主張を裏付け、検証する定理を与える。

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