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一个快速空间异常检测的轻轨框架

A LRT Framework for Fast Spacial Anomaly Detection
课程网址: http://videolectures.net/kdd09_jermaine_alrtffsad/  
主讲教师: Jermaine Christopher M
开课单位: 佛罗里达大学
开课时间: 信息不详。欢迎您在右侧留言补充。
课程语种: 英语
中文简介:
给定一个放置在n x n网格上的空间数据集,我们的目标是找到数据集子集表现出异常行为的矩形区域。我们开发了一种算法,在用户提供任意似然函数的情况下,对网格中的每个矩形区域进行似然比假设检验(LRT),根据计算出的LRT统计对所有矩形进行排序,并返回最有趣的前几个矩形。为了加快这个过程,我们开发了方法来修剪矩形,而不计算它们相关的LRT统计。
课程简介: Given a spatial data set placed on an n x n grid, our goal is to find the rectangular regions within which subsets of the data set exhibit anomalous behavior. We develop algorithms that, given any user-supplied arbitrary likelihood function, conduct a likelihood ratio hypothesis test (LRT) over each rectangular region in the grid, rank all of the rectangles based on the computed LRT statistics, and return the top few most interesting rectangles. To speed this process, we develop methods to prune rectangles without computing their associated LRT statistics.
关 键 词: 空间数据集; 任意似然函数; 轻轨统计
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-11-14:cwx
阅读次数: 37