Abstract-Anomaly upptäckt i strömmande data är av stort intresse för många programdomäner. I detta dokument föreslår vi en ny enklassig semi-övervakad algoritm för att upptäcka avvikelser i strömmande data. Underliggande algoritmen är en snabb och korrekt densitetsskattning som genomförs av flera fullt randomiserade rymdträd (RS-Trees), namngivna RS-Forest. Den delvis konstanta densitetsberäkningen av varje RS-träd definieras på den trädknuta i vilken en instans faller. Varje inkommande instans i en dataström poängsätts av den beräknade densiteten i genomsnitt för alla träd i skogen. Två strategier, statistisk attributskala uppskattning av hög sannolikhet garanti och dubbla nod profiler för snabb modelluppdatering, integreras sömlöst i RSForest för att systematiskt ta itu med den ständigt utvecklande karaktären av dataströmmar. Vi härleder den teoretiska övre gränsen för den föreslagna algoritmen och analyserar dess asymptotiska egenskaper via bias-variant nedbrytning. Empiriska jämförelser med de senaste metoderna på flera referensdatauppsättningar visar att den föreslagna metoden har hög detektionshastighet, snabb respons och okänslighet för de flesta parameterinställningarna. Algoritmimplementationer och datauppsättningar finns tillgängliga på begäran.
Under 2014 föreslog Wu et al att algoritmen Ref skulle användas. är en snabb och korrekt uppskattning av densiteten som genomförs av flera fullt randomiserade rymdträd (RS-Trees), namngivna RS-Forest.
RS-Forest: A Rapid Density Estimator for Streaming Anomaly Detection
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}