Denna artikel ger en grundlig meta-analys av anomali detektion problem. För att uppnå detta identifierar vi först tillvägagångssätt för benchmarking av anomalidetekteringsalgoritmer över hela litteraturen och producerar en stor corpus av anomali detektion riktmärken som varierar i deras konstruktion över flera dimensioner anser vi viktiga för verkliga tillämpningar: a) punkt svårighet, b) relativ frekvens av anomalier, c) kluster av anomalier, och d) relevans av funktioner. Vi tillämpar en representativ uppsättning av anomali detektionsalgoritmer på denna corpus, vilket ger en mycket stor samling av experimentella resultat. Vi analyserar dessa resultat för att förstå många fenomen som observerats i tidigare arbete. Först observerar vi effekterna av experimentell design på experimentella resultat. För det andra utvärderas resultaten med två mätvärden, ROC Area Under Curve och Genomsnittlig Precision. Vi använder statistiska hypotestester för att visa värdet (eller avsaknaden av sådana) av våra riktmärken. Vi erbjuder sedan flera metoder för att sammanfatta våra experimentella resultat, dra flera slutsatser om effekten av vår metodik samt styrkor och svagheter i vissa algoritmer. Sist jämför vi resultaten mot en trivial lösning som ett alternativt sätt att normalisera den rapporterade prestandan hos algoritmer. De tänkta bidragen i denna artikel är många; förutom att tillhandahålla en stor offentligt tillgänglig corpus av anomali detektion riktmärken, tillhandahåller vi en ontologi för att beskriva anomalier detektion sammanhang, en metod för att kontrollera olika aspekter av benchmarking skapande, riktlinjer för framtida experimentell design och en diskussion om de många potentiella fallgropar att försöka mäta framgång på detta område.
Emmott m.fl. presenterade en metaanalys av anomali detektionsalgoritmer tillsammans med referenskorpuser som kunde användas för utvärdering och jämförelse av anomali detektionsalgoritmer REF.
A Meta-Analysis of the Anomaly Detection Problem
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}