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J-GLOBAL ID：201702223932612194   整理番号：17A1027049

データストリーム(拡張アブストラクト)における高速メモリ効率の良い局所異常値検出【Powered by NICT】

Fast Memory Efficient Local Outlier Detection in Data Streams (Extended Abstract)

著者 (5件)： Salehi Mahsa ,  Leckie Christopher ,  Bezdek James C. ,  Vaithianathan Tharshan ,  Zhang Xuyun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDE  ページ： 51-52  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常値検出は,データマイニングにおける重要な課題である。高速データストリームを解析する必要性から,異常値検出のタスクは,伝統的な異常値検出技術は,すべてのデータは,処理のために貯蔵できると仮定する長いできないのでより挑戦的になる。知ら局所異常値因子(LOF)アルゴリズムは,インクリメンタルバージョンを持っている(iLOFと呼ばれる)が,これまでのすべてのデータ点を維持するために非有界記憶を仮定している。本論文では,データストリームのためのメモリ効率的な増分局所異常値(MiLOF)検出アルゴリズム,より柔軟なバージョン(MiLOF F)を提案し,iLOFに近いが固定メモリ限界内で精度を持つ。さらにMiLOF Fはデータストリームのデータ点,基礎となるクラスタと次元数の変化に対してロバストである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラスタ ,  ロバスト性 ,  データマイニング ,  *高速度 ,  *異常値 ,  ROM【メモリ】 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  有界 ,  *異常値検出 ,  *メモリ効率 ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： データストリーム ,  拡張 ,  アブストラクト ,  メモリ効率 ,  異常値検出