文献

J-GLOBAL ID：202202230561984138   整理番号：22A0979379

相関クラスタリングによる異常検出【JST・京大機械翻訳】

Anomaly Detection via Correlation Clustering

著者 (3件)： Shaw Peter (Oujiang Laboratory,Wenzhou,Zhejiang,China) ,  Barr Joseph R. (Acronis SCS,Scottsdale,Arizona,USA) ,  Abu-Khzam Faisal N. (Lebanese American University,Department of Computer Science and Mathematics,Beirut,Lebanon)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSC  ページ： 307-313  発行年： 2022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： 異常検出は,様々な方法,主に統計的であるが,クラスタリングを含むコンビナトリアルを用いて,研究され,モデル化された。本論文では,正確な異常検出のためのクラスタ編集アプローチによってモデル化された正確な相関クラスタリングの使用の有用性を検討した。この目的のためにTwitterデータを用いた。データパイプラインはテキストから一連のグラフを生成し,エンティティ(この場合,ツイート)の各グラフは単一データ要素を構成するため,クラスタリングが実行される最終グラフの頂点である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 異常検出 ,  エンティティ ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関 ,  クラスタリング ,  異常検出