Abstract-Outlier gruvbrytning är en stor uppgift i dataanalys. Outliers är objekt som i hög grad avviker från vanliga objekt i deras närområde. Densitet-baserade outlier ranking metoder poäng varje objekt baserat på dess grad av avvikelse. I många tillämpningar, dessa rankningsmetoder degenereras till slumpmässiga listor på grund av låg kontrast mellan outliers och vanliga objekt. Outliers dyker inte upp i det utspridda hela utrymmet, de är dolda i flera höga kontrast subrymdsprognoser av data. Att mäta kontrasten mellan sådana subrymder för outlier ranking är en öppen forskningsutmaning. I detta arbete föreslår vi en ny subrymdssökningsmetod som väljer subrymder med hög kontrast för täthetsbaserad rankning. Det är utformat som förbehandling steg till avvikande ranking algoritmer. Den söker efter subrymder med höga kontraster med en betydande mängd villkorligt beroende bland subrymdens dimensioner. Med vårt tillvägagångssätt föreslår vi en första åtgärd för kontrasten mellan subrymder. Således förbättrar vi kvaliteten på traditionella outlier ranking genom att beräkna outlier poäng i höga kontrastprognoser endast. Utvärderingen av verkliga och syntetiska data visar att vår strategi överträffar traditionella dimensionalitetsreduktionstekniker, naiva slumpmässiga prognoser samt toppmoderna subrymdssökningstekniker och ger förbättrad kvalitet för avvikande rankning.
Till exempel HiCS REF är en ensemble strategi som finner högkontrast subrymdsprognoser av data, och aggregat outlier poäng i var och en av dessa subrymder.
HiCS: High Contrast Subspaces for Density-Based Outlier Ranking
{'venue': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}