A modified DBSCAN algorithm for anomaly detection in time-series data with seasonality
المؤلفون المشاركون
Jain, Praphula
Bajpai, Mani Shankar
Pamula, Rajendra
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2022)، ص ص. 23-28، 6ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Anomaly detection concerns identifying anomalous observations or patterns that are a deviation from the dataset's expected behaviour.
The detection of anomalies has significant and practical applications in several industrial domains such as public health, finance, Information Technology (IT), security, medical, energy, and climate studies.
Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) Algorithm is a density-based clustering algorithm with the capability of identifying anomalous data.
In this paper, a modified DBSCAN algorithm is proposed for anomaly detection in time-series data with seasonality.
For experimental evaluation, a monthly temperature dataset was employed and the analysis set forth the advantages of the modified DBSCAN over the standard DBSCAN algorithm for the seasonal datasets.
From the result analysis, we may conclude that DBSCAN is used for finding the anomalies in a dataset but fails to find local anomalies in seasonal data.
The proposed Modified DBSCAN approach helps to find both the global and local anomalies from the seasonal data.
Using normal DBSCAN, we are able to get 19 (2.16%) anomaly points.
While using the modified approach for DBSCAN, we are able to get 42 (4.79%) anomaly points.
In comparison, we can say that we are able to get 2.21% more anomalies using the modified DBSCAN approach.
Hence, the proposed Modified DBSCAN algorithm outperforms in comparison with the DBSCAN algorithm to find local anomalies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jain, Praphula& Bajpai, Mani Shankar& Pamula, Rajendra. 2022. A modified DBSCAN algorithm for anomaly detection in time-series data with seasonality. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 1, pp.23-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437411
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jain, Praphula…[et al.]. A modified DBSCAN algorithm for anomaly detection in time-series data with seasonality. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 1 (Jan. 2022), pp.23-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437411
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jain, Praphula& Bajpai, Mani Shankar& Pamula, Rajendra. A modified DBSCAN algorithm for anomaly detection in time-series data with seasonality. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 1, pp.23-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437411
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 27-28
رقم السجل
BIM-1437411
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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