Gruvbrytningen av avvikelser (eller anomalidetektering) i stora databaser fortsätter att vara ett aktivt forskningsområde med många potentiella tillämpningar. Under de senaste åren har många nya metoder föreslagits för att effektivt och exakt mina för avvikande. I detta dokument föreslår vi en unik strategi för gruva för sekventiella avvikelser med hjälp av Probabilistic Suffix Trees (PST). Den viktigaste insikten som ligger till grund för vårt arbete är att vi kan skilja avvikande från icke-outliers genom att bara undersöka noderna nära roten till PST. Således, om målet är att bara bryta avvikelser, då kan vi drastiskt minska storleken på PST och minska dess konstruktion och frågestund. I våra experiment, visar vi att på en verklig datauppsättning som består av proteinsekvenser, genom att behålla mindre än 5% av den ursprungliga PST kan vi hämta alla avvikelser som rapporterades av den fullstora PST. Vi gör också en detaljerad jämförelse mellan två mått på sekvenslikviditet: den normaliserade sannolikheten och oddsen och visar att även om den nuvarande forskningslitteraturen i PST gynnar oddsen, för att upptäcka avvikelser är det normaliserad sannolikhet som ger långt bättre resultat. Vi ger en information teoretiska argument baserade på entropi för att förklara framgången för den normaliserade sannolikhetsmått. Slutligen beskriver vi ett effektivare genomförande av PST-algoritmen, vilket dramatiskt minskar dess byggtid jämfört med genomförandet av Bejerano [3].
Sol och al. föreslår en teknik som använder Probabilistic Suffix Trees (PST) för att hitta närmaste grannar för en given sekvens för att upptäcka sekventiella avvikelser i proteinsekvenser REF.
Mining for Outliers in Sequential Databases
{'venue': 'ICDCIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}