Outlier detektion är ett viktigt forskningsproblem inom data mining som syftar till att upptäcka användbara onormala och oregelbundna mönster gömda i stora dataset. I detta dokument presenterar vi en undersökning av tekniker för att upptäcka avvikelser för att återspegla de senaste framstegen på detta område. Undersökningen kommer inte bara att omfatta de traditionella metoderna för att upptäcka avvikelser i fråga om statiska och lågdimensionella datamängder, utan också granska den senaste utvecklingen när det gäller mer komplexa problem med upptäckt av avvikelser för dynamiska/strömnings- och högdimensionella datauppsättningar.
REF proklamerat avvikande upptäckt är ett viktigt forskningsproblem inom datautvinning som försöker upptäcka användbara onormala och oregelbundna mönster gömda i stora datauppsättningar.
Advancements of outlier detection: a survey
{'venue': 'EAI Endorsed Trans. Scalable Information Systems', 'journal': 'EAI Endorsed Trans. Scalable Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}