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J-GLOBAL ID：202202256682099901   整理番号：22A1003122

マルコフランダムウォークに基づく二段階異常検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Two-Stage Outlier Detection Algorithm Based on Markov Random Walk

著者 (3件)： Xi Tingting (太原科技大学 計算机科学与技術学院,太原 030024) ,  Zhao Xujun (太原科技大学 計算机科学与技術学院,太原 030024) ,  Su Jianhua (太原科技大学 計算机科学与技術学院,太原 030024)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 58  号： 1  ページ： 89-98  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近傍に基づく異常値検出アルゴリズムでは,パラメータの選択と決定は重要な問題であり,不合理なパラメータ選択はアルゴリズムの性能を著しく低下させる。異常値検出に及ぼすパラメータの影響を減らすために,Markovランダムウォークに基づく2段階異常値検出アルゴリズムを提案して,アルゴリズム効率に影響を及ぼさず,検出結果に及ぼすパラメータの影響を効果的に低減した。このアルゴリズムは均一サンプリング戦略を用いて一連の三角測量図を生成し、そして移除規則を導入して節点のトポロジーを獲得し、それによって節点連結性定義の移転確率行列を獲得し、有効にアルゴリズムの計算量と運行時間を減らした;重み付き投票原理を用いて,リスタートベクトルを再定義し,そして,異なるグラフ上で得られた定常分布ベクトルの平均偏差値を,異常値点として,そして,このアルゴリズムの精度を,効果的に改善した。合成データセットとUCIデータセットを用いて,このアルゴリズムが既存のアルゴリズムと比較してより高い精度を持つことを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  グラフ ,  効率 ,  時間 ,  ベクトル ,  信号標本化 ,  確率行列 ,  三角測量 ,  計算量 ,  節点 ,  *酔歩 ,  異常値
準シソーラス用語： *検出アルゴリズム ,  パラメータ選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ランダムウォーク ,  段階 ,  異常検出 ,  アルゴリズム