I detta dokument föreslås en enkel men effektiv anomali detekteringsmetod för multi-view data. Den föreslagna metoden upptäcker avvikelser genom att jämföra kvarteren i olika åsikter. Specifikt, klusterering utförs separat i de olika vyer och affinitet vektorer härleds för varje objekt från klusterresultaten. Sedan upptäcks anomalier genom att jämföra affinitet vektorer i flera vyer. En fördel med den föreslagna metoden jämfört med befintliga metoder är att inställningsparametrarna kan bestämmas effektivt med hjälp av de givna uppgifterna. Genom experiment på syntetiska data och referensdata visar vi att den föreslagna metoden överträffar befintliga metoder.
Nyligen föreslog Ref en multi-view anomali detektionsmetod.
Clustering-based anomaly detection in multi-view data
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}