Abstract-Outlier detektion har varit ett aktivt forskningsområde i några decennier. Vi föreslår en ny definition av outlier som är användbar för högdimensionella data. Enligt denna definition, med tanke på ett lexikon över atomer som lärts med hjälp av det glesa kodningsmålet, beror avvikelsen i en datapunkt gemensamt på två faktorer: frekvensen av varje atom i att rekonstruera alla datapunkter (eller dess negativa log aktivitetskvot, NLAR) och styrkan genom vilken den används för att rekonstruera den aktuella punkten. En rarity baserad Outlier Detection algoritm i en Sparse coding framework (RODS) som består av två komponenter, NLAR lärande och outlier scoring, utvecklas. Denna algoritm är oövervakad; både offline och online varianter presenteras. Det styrs av mycket få manuellt-tunnbara parametrar och fungerar i linjär tid. Vi demonstrerar den överlägsna prestanda av RODS i jämförelse med olika state-of-the-art outlier detection algoritmer på flera referensdatauppsättningar. Vi visar också dess effektivitet med hjälp av tre verkliga fallstudier: Saliency detektering i bilder, onormal händelse detektering i videor, och ändra detektion i dataströmmar. Våra utvärderingar visar att RODS överträffar konkurrerande algoritmer som rapporterats i den avvikande upptäckten, detekteringen av salthalter, upptäckten av videohändelser och förändring av detektionslitteraturen.
Dutta m.fl. I REF föreslås att abnormiteten bygger på frekvensen hos varje atom som används för att rekonstruera datapunkter och styrkan i att rekonstruera den aktuella datapunkten, så de föreslår ytterligare en rarity-based outlier detection algoritm, som består av negativ log aktivitetskvot och outlier score.
RODS: Rarity based Outlier Detection in a Sparse Coding Framework
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}