論文の概要: Incremental Outlier Detection Modelling Using Streaming Analytics in Finance & Health Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09907v2
• Date: Fri, 04 Apr 2025 09:52:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 18:16:44.164484
• Title: Incremental Outlier Detection Modelling Using Streaming Analytics in Finance & Health Care
• Title（参考訳）: 財務・医療におけるストリーミング分析を用いたインクリメンタルアウトレーラ検出モデル
• Authors: Vivek Yelleti, Ch Priyanka,
• Abstract要約: リアルタイムデータの時代において、従来の手法はストリーミング環境の動的な性質に追従するのに苦労することが多い。 本稿では,モデルを一度構築し,リアルタイム環境下で評価するハイブリッドフレームワークを提案する。 我々は、一級サポートベクターマシン(OCSVM)、孤立林適応型スライドウィンドウアプローチ(IForest ASD)、正確な嵐(ES)、角度ベース外乱検出(ABOD)、局所外乱係数(LOF)、Kitsunesオンラインアルゴリズム(KitNet)、K-nearest近隣の8種類の最先端外乱検出モデルを採用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In the era of real-time data, traditional methods often struggle to keep pace with the dynamic nature of streaming environments. In this paper, we proposed a hybrid framework where in (i) stage-I follows a traditional approach where the model is built once and evaluated in a real-time environment, and (ii) stage-II employs an incremental learning approach where the model is continuously retrained as new data arrives, enabling it to adapt and stay up to date. To implement these frameworks, we employed 8 distinct state-of-the-art outlier detection models, including one-class support vector machine (OCSVM), isolation forest adaptive sliding window approach (IForest ASD), exact storm (ES), angle-based outlier detection (ABOD), local outlier factor (LOF), Kitsunes online algorithm (KitNet), and K-nearest neighbour conformal density and distance based (KNN CAD). We evaluated the performance of these models across seven financial and healthcare prediction tasks, including credit card fraud detection, churn prediction, Ethereum fraud detection, heart stroke prediction, and diabetes prediction. The results indicate that our proposed incremental learning framework significantly improves performance, particularly on highly imbalanced datasets. Among all models, the IForest ASD model consistently ranked among the top three best-performing models, demonstrating superior effectiveness across various datasets.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムデータの時代において、従来の手法はストリーミング環境の動的な性質に追従するのに苦労することが多い。 本稿では,ハイブリッドフレームワークを提案する。 (i)ステージIは、モデルを一度構築し、リアルタイム環境で評価する従来のアプローチに従っており、 (ii)ステージIIでは、新たなデータが到着するとモデルを継続的に再トレーニングし、適応と最新状態を維持するための漸進的な学習アプローチを採用しています。 これらのフレームワークを実装するために,一級サポートベクタマシン(OCSVM),孤立林適応型スライディングウインドウアプローチ(IForest ASD),精密ストーム(ES),アングルベース外乱検出(ABOD),局所外乱係数(LOF),Kitsunes Online Algorithm(KitNet),K-nearest近辺共形密度と距離ベース(KNN CAD)の8種類の最先端外乱検出モデルを採用した。 我々は、クレジットカード不正検出、チャーン予測、Ethereum不正検出、心卒中予測、糖尿病予測を含む7つの金融・医療予測タスクにおいて、これらのモデルの性能を評価した。 その結果,提案するインクリメンタル学習フレームワークは,特に非バランスなデータセットにおいて,性能を著しく向上させることがわかった。 すべてのモデルの中で、IForest ASDモデルは一貫して上位3つの最高のパフォーマンスモデルにランクインし、さまざまなデータセットで優れた効果を示している。

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