Fugu-MT 論文翻訳(概要): RODD: Robust Outlier Detection in Data Cubes

論文の概要: RODD: Robust Outlier Detection in Data Cubes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08193v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 19:29:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-16 18:35:37.394596
Title: RODD: Robust Outlier Detection in Data Cubes
Title（参考訳）: RODD: データキューブにおけるロバスト外乱検出
Authors: Lara Kuhlmann, Daniel Wilmes, Emmanuel M\"uller, Markus Pauly, Daniel Horn
Abstract要約: 我々は、新しいランダム・フォレスト・ベース・アウトリー検出手法(RODD-RF)を導入する。我々は、ロバストな位置推定器に基づく従来の手法と比較する。その結果,RODD-RFは異常検出の改善につながることが示された。
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: Data cubes are multidimensional databases, often built from several separate databases, that serve as flexible basis for data analysis. Surprisingly, outlier detection on data cubes has not yet been treated extensively. In this work, we provide the first framework to evaluate robust outlier detection methods in data cubes (RODD). We introduce a novel random forest-based outlier detection approach (RODD-RF) and compare it with more traditional methods based on robust location estimators. We propose a general type of test data and examine all methods in a simulation study. Moreover, we apply ROOD-RF to real world data. The results show that RODD-RF can lead to improved outlier detection.
Abstract（参考訳）: データキューブは多次元データベースであり、しばしば複数の別々のデータベースから構築され、データ分析の柔軟な基盤となる。驚いたことに、データキューブの外れ値検出はまだ広く扱われていない。本研究では,データキューブ(RODD)におけるロバストな外乱検出手法を評価するための最初のフレームワークを提供する。そこで我々は,新しいランダムな森林外層検出手法(RODD-RF)を導入し,ロバストな位置推定器に基づく従来手法と比較した。シミュレーション研究において,テストデータの汎用型を提案し,すべての手法について検討する。さらに,実世界のデータにROOD-RFを適用した。その結果,RODD-RFは異常検出の改善につながることが示された。

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