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On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study

2016· article· en· 732 citations· W2282861635 sur OpenAlex· 10.1007/s10618-015-0444-8

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.
Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants
0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Résumé

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

La notice

Revue
Data Mining and Knowledge Discovery
Thématique
Anomaly Detection Techniques and Applications
Domaine
Computer Science
Établissements canadiens
University of Alberta
Organismes subventionnaires
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloTeknologi og Produktion, Det Frie Forskningsråd
Mots-clés
OutlierAnomaly detectionBenchmark (surveying)Computer scienceData miningArtificial intelligenceGround truthPattern recognition (psychology)Set (abstract data type)Machine learning
Résumé présent dans OpenAlex
non