![](/images/graphics-bg.png)
Recent Progress of Anomaly Detection
المؤلفون المشاركون
Liu, Huawen
Xu, Xiaodan
Yao, Minghai
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Anomaly analysis is of great interest to diverse fields, including data mining and machine learning, and plays a critical role in a wide range of applications, such as medical health, credit card fraud, and intrusion detection.
Recently, a significant number of anomaly detection methods with a variety of types have been witnessed.
This paper intends to provide a comprehensive overview of the existing work on anomaly detection, especially for the data with high dimensionalities and mixed types, where identifying anomalous patterns or behaviours is a nontrivial work.
Specifically, we first present recent advances in anomaly detection, discussing the pros and cons of the detection methods.
Then we conduct extensive experiments on public datasets to evaluate several typical and popular anomaly detection methods.
The purpose of this paper is to offer a better understanding of the state-of-the-art techniques of anomaly detection for practitioners.
Finally, we conclude by providing some directions for future research.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Xiaodan& Liu, Huawen& Yao, Minghai. 2019. Recent Progress of Anomaly Detection. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131267
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Xiaodan…[et al.]. Recent Progress of Anomaly Detection. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131267
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Xiaodan& Liu, Huawen& Yao, Minghai. Recent Progress of Anomaly Detection. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131267
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131267
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)