論文の概要: WePaMaDM-Outlier Detection: Weighted Outlier Detection using Pattern
Approaches for Mass Data Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06139v1
- Date: Fri, 9 Jun 2023 07:00:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 20:59:20.401939
- Title: WePaMaDM-Outlier Detection: Weighted Outlier Detection using Pattern
Approaches for Mass Data Mining
- Title（参考訳）: WePaMaDM-Outlier Detection:Mass Data Miningのためのパターンアプローチを用いた重み付きoutlier Detection
- Authors: Ravindrakumar Purohit, Jai Prakash Verma, Rachna Jain, Madhuri Bhavsar
- Abstract要約: 外乱検出は、システム障害、不正行為、およびデータ内のパターンに関する重要な情報を明らかにすることができる。
本稿では、異なる質量データマイニング領域を持つWePaMaDM-Outlier Detectionを提案する。
また, 監視, 故障検出, 傾向解析において, 異常検出技術におけるデータモデリングの重要性についても検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6754597324022876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Weighted Outlier Detection is a method for identifying unusual or anomalous
data points in a dataset, which can be caused by various factors like human
error, fraud, or equipment malfunctions. Detecting outliers can reveal vital
information about system faults, fraudulent activities, and patterns in the
data, assisting experts in addressing the root causes of these anomalies.
However,creating a model of normal data patterns to identify outliers can be
challenging due to the nature of input data, labeled data availability, and
specific requirements of the problem. This article proposed the
WePaMaDM-Outlier Detection with distinct mass data mining domain, demonstrating
that such techniques are domain-dependent and usually developed for specific
problem formulations. Nevertheless, similar domains can adapt solutions with
modifications. This work also investigates the significance of data modeling in
outlier detection techniques in surveillance, fault detection, and trend
analysis, also referred to as novelty detection, a semisupervised task where
the algorithm learns to recognize abnormality while being taught the normal
class.
- Abstract（参考訳）: 重み付き異常検出(英: weighted outlier detection)は、データセット内の異常または異常なデータポイントを識別する手法である。
異常検知は、システム障害、不正行為、データのパターンに関する重要な情報を明らかにし、これらの異常の根本原因に対処する専門家を支援する。
しかしながら、通常のデータパターンのモデルを作成して外れ値を特定することは、入力データの性質、ラベル付きデータ可用性、問題の特定の要件のために困難である。
本稿では,個別のマスデータマイニング領域を用いたwepamadm-outlier検出法を提案し,その手法がドメインに依存し,通常は特定の問題定式化のために開発されたことを示す。
それにもかかわらず、類似のドメインは修正による解決策を適用することができる。
本研究は, 監視, 故障検出, トレンド解析における異常検出手法におけるデータモデリングの重要性についても検討した。
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