論文の概要: Meta-survey on outlier and anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07101v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 09:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:50:13.343918
• Title: Meta-survey on outlier and anomaly detection
• Title（参考訳）: 異常値と異常検出に関するメタサーベイ
• Authors: Madalina Olteanu (CEREMADE), Fabrice Rossi (CEREMADE), Florian Yger (MILES, LAMSADE)
• Abstract要約: 本稿では,一般的な調査の体系的メタサーベイと,異常検出と異常検出に関するレビューを実装した。 2つの専門的な科学的な検索エンジンを使って500近い論文を集めている。 本稿は,20年間にわたる外乱検出フィールドの進化を考察し,新たなテーマと方法を明らかにする。
• 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: The impact of outliers and anomalies on model estimation and data processing is of paramount importance, as evidenced by the extensive body of research spanning various fields over several decades: thousands of research papers have been published on the subject. As a consequence, numerous reviews, surveys, and textbooks have sought to summarize the existing literature, encompassing a wide range of methods from both the statistical and data mining communities. While these endeavors to organize and summarize the research are invaluable, they face inherent challenges due to the pervasive nature of outliers and anomalies in all data-intensive applications, irrespective of the specific application field or scientific discipline. As a result, the resulting collection of papers remains voluminous and somewhat heterogeneous. To address the need for knowledge organization in this domain, this paper implements the first systematic meta-survey of general surveys and reviews on outlier and anomaly detection. Employing a classical systematic survey approach, the study collects nearly 500 papers using two specialized scientific search engines. From this comprehensive collection, a subset of 56 papers that claim to be general surveys on outlier detection is selected using a snowball search technique to enhance field coverage. A meticulous quality assessment phase further refines the selection to a subset of 25 high-quality general surveys. Using this curated collection, the paper investigates the evolution of the outlier detection field over a 20-year period, revealing emerging themes and methods. Furthermore, an analysis of the surveys sheds light on the survey writing practices adopted by scholars from different communities who have contributed to this field. Finally, the paper delves into several topics where consensus has emerged from the literature. These include taxonomies of outlier types, challenges posed by high-dimensional data, the importance of anomaly scores, the impact of learning conditions, difficulties in benchmarking, and the significance of neural networks. Non-consensual aspects are also discussed, particularly the distinction between local and global outliers and the challenges in organizing detection methods into meaningful taxonomies.
• Abstract（参考訳）: モデル推定とデータ処理に対する外れ値と異常の影響は、数十年にわたって様々な分野にまたがる広範な研究機関によって証明されているように、最も重要視されている。 その結果、多くのレビュー、調査、教科書が既存の文献をまとめようとしており、統計学とデータマイニングのコミュニティから幅広い方法を取り上げている。 研究を組織化し、まとめるこれらの取り組みは重要ではないが、特定の応用分野や科学分野に関係なく、あらゆるデータ集約型アプリケーションにおいて、外れ値や異常が広範に存在しているため、固有の課題に直面している。 その結果、結果として得られた論文の収集は、鮮やかで幾分異質なままである。 この領域における知識組織の必要性に対処するため、本論文では、一般的な調査の体系的なメタサーベイと、異常検出と異常検出に関するレビューを実装した。 古典的な体系的な調査手法を用いて、2つの専門的な科学検索エンジンを用いて500近い論文を収集している。 この包括的収集から、アウトリーバー検出に関する一般的な調査であると主張する56の論文のサブセットが雪球探索技術を用いて選択され、フィールドカバレッジが向上する。 微妙な品質評価フェーズは、さらに25の高品質な総合調査のサブセットに選択を洗練させる。 このキュレートされたコレクションを用いて,20年間にわたる外乱検出フィールドの進化を解明し,新たなテーマと手法を明らかにした。 さらに,本調査の分析は,この分野に貢献した地域社会の学者が採用した調査書記の実践に光を当てている。 最後に、論文は文学からコンセンサスが生まれているいくつかのトピックを取り上げている。 これには、外れ値型の分類、高次元データによる課題、異常スコアの重要性、学習条件の影響、ベンチマークの困難さ、ニューラルネットワークの重要性などが含まれる。 非コンセンサス的な側面も議論され、特に局所的および大域的外れ値の区別と、検出方法を有意義な分類法に整理する上での課題が論じられた。

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