Problemet med avvikande upptäckt är extremt utmanande inom många områden såsom text, där attributvärden är typiskt icke-negativa, och de flesta värden är noll. I sådana fall blir det ofta svårt att skilja avvikelserna från de naturliga variationerna i de underliggande uppgifternas mönster. I detta dokument presenterar vi en matris factorization metod, som naturligt kan skilja anomalier med användning av låg rang approximationer av de underliggande data. Vår iterativa algoritm TONMF är baserad på block koordinat nedstigning (BCD) ramverk. Vi definierar block över termen dokumentmatris så att funktionen blir lösbar. Med tanke på de senaste uppdaterade värdena för andra matrisblock, uppdaterar vi alltid ett block i taget till dess optimala. Vårt tillvägagångssätt har betydande fördelar jämfört med traditionella metoder för upptäckt av textavvikelser. Slutligen presenterar vi experimentella resultat som visar hur effektiv vår metod är i förhållande till konkurrerande metoder.
REF introducerar en icke-negativ matris factorization metod för AD på text som är baserad på block koordinat nedstigning optimering.
Outlier Detection for Text Data
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}