Outlier detektion är en grundläggande datavetenskaplig uppgift med tillämpningar som sträcker sig från datarening till nätsäkerhet. Nyligen, en ny klass av outlier detektionsalgoritmer har dykt upp, kallas kontextuell avvikelse detektion, och har visat förbättrad prestanda när man studerar avvikande beteende i ett specifikt sammanhang. Men, som vi påpekar i denna artikel, sådana metoder har begränsad tillämplighet i situationer där sammanhanget är glest (dvs. saknar en lämplig referensram). De metoder som hittills har utvecklats omfattar inte heller stora datamängder. För att ta itu med dessa problem föreslår vi här en ny och robust strategi alternativ till den senaste tekniken som kallas RObust Contextual Outlier Detection (ROCOD). Vi använder en lokal och global beteendemodell baserad på relevanta sammanhang, som sedan integreras på ett naturligt och robust sätt. Vi kör ROCOD på både syntetiska och real-world dataset och visar att det överträffar andra konkurrenskraftiga baslinjer på axlarna effektivitet och effektivitet. Vi borrar också ner och utför en finkornig analys för att belysa bakgrunden till ROCOD:s prestandavinster och avslöjar dess effektivitet vid hantering av objekt med glesa sammanhang.
REF föreslår en kontextuell anomalidetekteringsmetod (ROCOD) för att hantera 3 situationer där det finns onormala eller glesa kontextuella attribut genom att använda lokala och globala beteendemodeller beroende på sammanhanget.
Robust Contextual Outlier Detection: Where Context Meets Sparsity
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}