Anomaly Explanation Using Metadata
Anomaly Explanation Using Metadata
复制标题
使用元数据解释异常
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Brendan Juba
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Di Qi;Joshua Arfin;Mengxue Zhang;Tushar Mathew;Robert Pless;Brendan Juba
异常检测是一项研究得很好的任务，它可以识别数据在某种程度上相对于其源是非典型的。相比之下，在这项工作中，我们感兴趣的是找到可能导致异常的可能描述。我们提出了一个新的任务，附加从元数据中提取的语义的异常的例子从一些数据源的一部分。根据元数据对异常数据的这种部分描述是有用的，因为它可以帮助解释是什么导致所识别的异常，并且还因为它可以帮助识别无视这种简单分类的真正不寻常的示例。当数据集太大，人类分析师无法手动检查异常时，这一点尤其重要。挑战在于，根据定义，异常相对罕见，因此我们正在寻求了解罕见事件的精确特征。我们在网络摄像头领域研究了该任务的算法，为异常的像素级特征生成人类可理解的解释。我们发现，使用最近提出的算法，优先精度超过召回，它是可能的附加良好的描述，只要数据集是相当大的网络摄像头数据中的异常的一个温和的部分。
Anomaly detection is the well-studied task of identifying when data is atypical in some way with respect to its source. In this work, by contrast, we are interested in finding possible descriptions of what may be causing anomalies. We propose a new task, attaching semantics drawn from metadata to a portion of the anomalous examples from some data source. Such a partial description of the anomalous data in terms of the meta-data is useful both because it may help to explain what causes the identified anomalies, and also because it may help to identify the truly unusual examples that defy such simple categorization. This is especially significant when the data set is too large for a human analyst to inspect the anomalies manually. The challenge is that anomalies are, by definition, relatively rare, and so we are seeking to learn a precise characterization of a rare event. We examine algorithms for this task in a webcam domain, generating human-understandable explanations for a pixellevel characterization of anomalies. We find that using a recently proposed algorithm that prioritizes precision over recall, it is possible to attach good descriptions to a moderate fraction of the anomalies in webcam data so long as the data set is fairly large.
R 包 PRIMsrc：通过患者规则归纳法进行碰撞狩猎，用于生存、回归和分类。
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
Proceedings. American Statistical Association. Annual Meeting
影响因子：
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作者：
Dazard,Jean-Eudes;Choe,Michael;LeBlanc,Michael;Rao,JSunil
通讯作者：
Rao,JSunil