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Integration of Domain Knowledge for Outlier Detection in High Dimensional Space

机译:集成领域知识以进行高维空间中的异常检测

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摘要

The role of outlier or anomaly detection is to discover unusual and rare patterns in data. However, while the notion of "rare" can be quantified, what is "unusual" is high subjective and domain dependent. The focus of the proposal is to determine whether logic models like Probabilistic Relational Model, Default Reasoning and Ontologies can be used to integrate domain knowledge in the outlier discovery process.
机译:离群或异常检测的作用是发现数据中的异常和稀有模式。但是,虽然“稀有”的概念可以量化,但是“异常”是高度主观的且取决于领域的。该提案的重点是确定逻辑模型(如概率关系模型,默认推理和本体)是否可用于在异常值发现过程中集成领域知识。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU);Brisbane(AU)
  • 作者

    Sakshi Babbar;

  • 作者单位

    School of Information Technologies The University of Sydney;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 TP311.13;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-26 13:59:18

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