論文の概要: Directional anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23158v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 16:11:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:59.727724
• Title: Directional anomaly detection
• Title（参考訳）: 方向異常検出
• Authors: Oliver Urs Lenz, Matthijs van Leeuwen,
• Abstract要約: 半教師付き異常検出は、潜在的な異常は通常のトレーニングデータと異なるように見える記録である、という原理に基づいている。 この方向を考慮に入れた2つの非対称距離尺度(ランプ距離と符号付き距離)を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.174296652683762
• License:
• Abstract: Semi-supervised anomaly detection is based on the principle that potential anomalies are those records that look different from normal training data. However, in some cases we are specifically interested in anomalies that correspond to high attribute values (or low, but not both). We present two asymmetrical distance measures that take this directionality into account: ramp distance and signed distance. Through experiments on synthetic and real-life datasets we show that ramp distance performs as well or better than the absolute distance traditionally used in anomaly detection. While signed distance also performs well on synthetic data, it performs substantially poorer on real-life datasets. We argue that this reflects the fact that in practice, good scores on some attributes should not be allowed to compensate for bad scores on others.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き異常検出は、潜在的な異常は通常のトレーニングデータと異なるように見える記録である、という原理に基づいている。 しかし、いくつかのケースでは、高い属性値(または低いが両方ではない)に対応する異常に特に関心がある。 この方向を考慮に入れた2つの非対称距離尺度(ランプ距離と符号付き距離)を示す。 合成および実生活データセットの実験を通して、異常検出に伝統的に用いられてきた絶対距離よりも、ランプ距離が良く、あるいは良く動作することを示す。 符号付き距離は合成データでも良好に動作するが、実際のデータセットでは著しく劣っている。 これは、実際には、ある属性のよいスコアは、他の属性の悪いスコアを補うべきではないという事実を反映している、と我々は主張する。

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