FAAD : a self-optimizing algorithm for anomaly detection
المؤلفون المشاركون
al-Hashimi, Udail
Ahmad, Tanvir
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 2 (31 مارس/آذار 2020)، ص ص. 272-280، 9ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Anomaly/Outlier detection is the process of finding abnormal data points in a dataset or data stream.
Most of the anomaly detection algorithms require setting of some parameters which significantly affect the performance of the algorithm.
These parameters are generally set by hit-and-trial; hence performance is compromised with default or random values.
In this paper, the authors propose a self-optimizing algorithm for anomaly detection based on firefly meta-heuristic, and named as Firefly Algorithm for Anomaly Detection (FAAD).
The proposed solution is a non-clustering unsupervised learning approach for anomaly detection.
The algorithm is implemented on Apache Spark for scalability and hence the solution can handle big data as well.
Experiments were conducted on various datasets, and the results show that the proposed solution is much accurate than the standard algorithms of anomaly detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Hashimi, Udail& Ahmad, Tanvir. 2020. FAAD : a self-optimizing algorithm for anomaly detection. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 2, pp.272-280.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954685
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Hashimi, Udail& Ahmad, Tanvir. FAAD : a self-optimizing algorithm for anomaly detection. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 2 (Mar. 2020), pp.272-280.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954685
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Hashimi, Udail& Ahmad, Tanvir. FAAD : a self-optimizing algorithm for anomaly detection. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 2, pp.272-280.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954685
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 279-280
رقم السجل
BIM-954685
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