文献

J-GLOBAL ID：201702213365160230   整理番号：17A0473804

上位nパラメータのない新規な異常値クラスタ検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A novel outlier cluster detection algorithm without top-n parameter

著者 (5件)： Huang Jinlong (Chongqing Key Lab. of Software Theory and Technology, College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Zhu Qingsheng (Chongqing Key Lab. of Software Theory and Technology, College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Yang Lijun (Chongqing Key Lab. of Software Theory and Technology, College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Cheng DongDong (Chongqing Key Lab. of Software Theory and Technology, College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Wu Quanwang (Chongqing Key Lab. of Software Theory and Technology, College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 121  ページ： 32-40  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常値検出は多数の応用を持つデータマイニングにおける重要な課題,クレジットカード不正検出,ビデオサーベイランス,などである。異常値検出に焦点を当て,研究近年広く行われている。物体の異常値因子の概念は,クラスタの場合に拡張した。多くの異常値検出アルゴリズムが提案されているが,それらのほとんどは上位n問題に直面している,すなわち,データベース中のどれだけ多くの点が異常値が知ることは困難である。本論文では,相互隣接グラフの概念と異常値クラスタのサイズは通常正常クラスタよりもはるかに小さいという考えに基づくROCFと呼ばれる新しい異常値クラスタ検出アルゴリズムを提案した。ROCFは自動的にデータベースの異常値速度を把握し,上位nパラメータを必要としない異常値と異常値クラスタを効果的に検出できる。形式的解析と実験は,この方法が異常値検出において良好な性能を達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データマイニング ,  データベース ,  *クラスタ ,  クレジットカード ,  *異常値
準シソーラス用語： 不正検出 ,  異常値検出 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 異常値検出 ,  異常値クラスタ ,  トップn問題 ,  相互隣接

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： パラメータ ,  異常値 ,  クラスタ ,  検出アルゴリズム