Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Zamoner, Fabio Willian |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042014-100038/
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Resumo: |
Detecção de outliers desempenha um importante papel para descoberta de conhecimento em grandes bases de dados. O estudo é motivado por inúmeras aplicações reais como fraudes de cartões de crédito, detecção de falhas em componentes industriais, intrusão em redes de computadores, aprovação de empréstimos e monitoramento de condições médicas. Um outlier é definido como uma observação que desvia das outras observações em relação a uma medida e exerce considerável influência na análise de dados. Embora existam inúmeras técnicas de aprendizado de máquina para tratar desse problemas, a maioria delas não faz uso de conhecimento prévio sobre os dados. Técnicas de aprendizado semissupervisionado para detecção de outliers são relativamente novas e incluem apenas um pequeno número de rótulos da classe normal para construir um classificador. Recentemente um modelo semissupervisionado baseado em rede foi proposto para classificação de dados empregando um mecanismo de competição e cooperação de partículas. As partículas são responsáveis pela propagação dos rótulos para toda a rede. Neste trabalho, o modelo foi adaptado a fim de detectar outliers através da definição de um escore de outlier baseado na frequência de visitas. O número de visitas recebido por um outlier é significativamente diferente dos demais objetos de mesma classe. Essa abordagem leva a uma maneira não tradicional de tratar os outliers. Avaliações empíricas sobre bases artificiais e reais demonstram que a técnica proposta funciona bem para bases desbalanceadas e atinge precisão comparável às obtidas pelas técnicas tradicionais de detecção de outliers. Além disso, a técnica pode fornecer novas perspectivas sobre como diferenciar objetos, pois considera não somente a distância física, mas também a formação de padrão dos dados |
