論文の概要: Outlier Ranking in Large-Scale Public Health Streams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01459v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 23:08:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 15:48:55.518801
- Title: Outlier Ranking in Large-Scale Public Health Streams
- Title（参考訳）: 大規模公衆衛生ストリームにおけるアウトイヤーランキング
- Authors: Ananya Joshi, Tina Townes, Nolan Gormley, Luke Neureiter, Roni
Rosenfeld, Bryan Wilder
- Abstract要約: 疾病管理の専門家は、毎日公衆衛生データストリームを検査し、調査に値するアウトリーチを検査する。
本稿では,各ストリームに適用される任意の単変数法の出力をランク付けするアルゴリズムを提案する。
階層的ネットワークと極端な値解析を生かした新しいアルゴリズムは,従来の外乱検出指標で最善を尽くした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.53470381091954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Disease control experts inspect public health data streams daily for outliers
worth investigating, like those corresponding to data quality issues or disease
outbreaks. However, they can only examine a few of the thousands of
maximally-tied outliers returned by univariate outlier detection methods
applied to large-scale public health data streams. To help experts distinguish
the most important outliers from these thousands of tied outliers, we propose a
new task for algorithms to rank the outputs of any univariate method applied to
each of many streams. Our novel algorithm for this task, which leverages
hierarchical networks and extreme value analysis, performed the best across
traditional outlier detection metrics in a human-expert evaluation using public
health data streams. Most importantly, experts have used our open-source Python
implementation since April 2023 and report identifying outliers worth
investigating 9.1x faster than their prior baseline. Other organizations can
readily adapt this implementation to create rankings from the outputs of their
tailored univariate methods across large-scale streams.
- Abstract（参考訳）: 疾病管理の専門家は、データ品質の問題や病気のアウトブレイクに対応するような、調査に値する外れ値について、毎日公衆衛生データストリームを検査する。
しかし、大規模な公衆衛生データストリームに適用された一変量外乱検出手法によって返却される数千の最大利率外乱のうち、ごくわずかしか検査できない。
専門家がこれら数千の連結された外れ値から最も重要な外れ値の識別を支援するために,各ストリームに適用される一変量的手法の出力をランク付けするアルゴリズムを提案する。
この課題に対する新しいアルゴリズムは,階層的ネットワークと極値分析を活用し,従来の異常検出指標において,公衆衛生データストリームを用いた人為的評価において最善を尽くした。
最も重要なのは、専門家が2023年4月以来、私たちのオープンソースpython実装を使用してきたことです。
他の組織では、この実装に簡単に適応して、大規模ストリームをまたいだカスタマイズされたユニバリアイトメソッドのアウトプットからランキングを作成することができます。
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