Att upptäcka avvikelser i data är ett viktigt problem med intressanta tillämpningar inom en myriad av domäner som sträcker sig från datarening till upptäckt av finansiella bedrägerier och från upptäckt av intrång i nätverk till klinisk diagnos av sjukdomar. Under det senaste årtiondet av forskning har distansbaserade algoritmer för upptäckt av avvikelser framträtt som ett livskraftigt, skalbart, parameterfritt alternativ till de mer traditionella statistiska tillvägagångssätten. I detta dokument bedömer vi flera avståndsbaserade metoder för att upptäcka avvikelser och utvärderar dem. Vi börjar med att kartlägga och undersöka designlandskapet av extant tillvägagångssätt, samtidigt som vi identifierar viktiga designbeslut av sådana tillvägagångssätt. Vi implementerar sedan en outlier detekteringsram och genomför ett faktoriellt designexperiment för att förstå för- och nackdelarna med olika optimeringar som föreslås av oss såväl som de som föreslås i litteraturen, både självständigt och i samverkan med varandra, på en mångfald av verkliga datauppsättningar. Såvitt vi vet är detta det första studiet i litteraturen. Resultatet av denna studie är en familj av toppmoderna avståndsbaserade detektionsalgoritmer. Vår detaljerade empiriska studie stöder följande observationer. Kombinationen av optimeringsstrategier möjliggör betydande effektivitetsvinster. Vår faktoriella designstudie belyser det viktiga faktum att ingen enda optimering eller kombination av optimeringar (faktorer) alltid dominerar på alla typer av data. Vår studie gör det också möjligt för oss att karakterisera när en viss kombination av optimeringar sannolikt kommer att råda och hjälper till att ge intressanta och användbara insikter för att gå framåt inom detta område.
Avståndsbaserade algoritmer är "viabla, skalbara och parameterfria alternativ till mer traditionella statistiska metoder". Hoppa över det.
Distance-Based Outlier Detection: Consolidation and Renewed Bearing
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}