![](/images/graphics-bg.png)
A Hybrid Semi-Supervised Anomaly Detection Model for High-Dimensional Data
المؤلفون المشاركون
Song, Hongchao
Jiang, Zhuqing
Men, Aidong
Yang, Bo
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Anomaly detection, which aims to identify observations that deviate from a nominal sample, is a challenging task for high-dimensional data.
Traditional distance-based anomaly detection methods compute the neighborhood distance between each observation and suffer from the curse of dimensionality in high-dimensional space; for example, the distances between any pair of samples are similar and each sample may perform like an outlier.
In this paper, we propose a hybrid semi-supervised anomaly detection model for high-dimensional data that consists of two parts: a deep autoencoder (DAE) and an ensemble k-nearest neighbor graphs- (K-NNG-) based anomaly detector.
Benefiting from the ability of nonlinear mapping, the DAE is first trained to learn the intrinsic features of a high-dimensional dataset to represent the high-dimensional data in a more compact subspace.
Several nonparametric KNN-based anomaly detectors are then built from different subsets that are randomly sampled from the whole dataset.
The final prediction is made by all the anomaly detectors.
The performance of the proposed method is evaluated on several real-life datasets, and the results confirm that the proposed hybrid model improves the detection accuracy and reduces the computational complexity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Song, Hongchao& Jiang, Zhuqing& Men, Aidong& Yang, Bo. 2017. A Hybrid Semi-Supervised Anomaly Detection Model for High-Dimensional Data. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141174
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Song, Hongchao…[et al.]. A Hybrid Semi-Supervised Anomaly Detection Model for High-Dimensional Data. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141174
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Song, Hongchao& Jiang, Zhuqing& Men, Aidong& Yang, Bo. A Hybrid Semi-Supervised Anomaly Detection Model for High-Dimensional Data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141174
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141174
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)