2013
Avoiding Anomalies in Data Stream Learning
GAMA, Joao, Petr KOSINA a Ezilda ALMEIDAZákladní údaje
Originální název
Avoiding Anomalies in Data Stream Learning
Autoři
GAMA, Joao (620 Portugalsko), Petr KOSINA (203 Česká republika, garant, domácí) a Ezilda ALMEIDA (620 Portugalsko)
Vydání
Berlin Heidelberg, Discovery Science, Proceedings of 16th International Conference DS 2013, od s. 49-63, 15 s. 2013
Nakladatel
Springer
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Německo
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV
RIV/00216224:14330/13:00070032
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-3-642-40896-0
ISSN
UT WoS
000340562100004
Klíčová slova anglicky
Data Streams; Rule Learning; Anomaly Detection
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 7. 1. 2019 14:02, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
The presence of anomalies in data compromises data quality and can reduce the effectiveness of learning algorithms. Standard data mining methodologies refer to data cleaning as a pre-processing before the learning task. The problem of data cleaning is exacerbated when learning in the computational model of data streams. In this paper we present a streaming algorithm for learning classification rules able to detect contextual anomalies in the data. Contextual anomalies are surprising attribute values in the context defined by the conditional part of the rule. For each example we compute the degree of anomaliness based on the probability of the attribute-values given the conditional part of the rule covering the example. The examples with high degree of anomaliness are signaled to the user and not used to train the classifier. The experimental evaluation in real-world data sets shows the ability to discover anomalous examples in the data. The main advantage of the proposed method is the ability to inform the context and explain why the anomaly occurs.
Návaznosti
LG13010, projekt VaV |
| ||
MUNI/A/0758/2011, interní kód MU |
|