Uma abordagem para detecção de outliers em dados categoricos
Flavio Roberto Silva
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP Si38a
Campinas, SP : [s.n.], 2004.
67f. : il.
Orientador: Geovane Cayres Magalhães
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Resumo: Outliers são elementos que não obedecem a um padrão do conjunto de dados ao qual eles pertencem. A detecção de outliers pode trazer informações não esperadas e importantes para algumas aplicações, como por exemplo: descoberta de fraudes em sistemas telefônicos e de cartão de crédito e...
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Resumo: Outliers são elementos que não obedecem a um padrão do conjunto de dados ao qual eles pertencem. A detecção de outliers pode trazer informações não esperadas e importantes para algumas aplicações, como por exemplo: descoberta de fraudes em sistemas telefônicos e de cartão de crédito e sistemas de detecção de intrusão. Esta dissertação apresenta uma nova abordagem para detecção de outliers em bancos de dados com atributos categóricos. A abordagem proposta usa modelos log-lineares como um padrão para o conjunto de dados, o que torna mais fácil a tarefa de interpretação dos resultados pelo usuário. Também é apresentado o FOCaD (Finding Outliers in Categorical Data), protótipo de um sistema de análise de dados categóricos. Ele ajusta e seleciona modelos, faz testes estatísticos e detecta outliers
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Abstract: An outlier is an element that does not conform to a given pattern to a set. Outlier detection can lead to unexpected and useful information to some applications, e.g., discovery of fraud in telephonic and credit card systems, intrusion detection systems. This Master Thesis presents a new...
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Abstract: An outlier is an element that does not conform to a given pattern to a set. Outlier detection can lead to unexpected and useful information to some applications, e.g., discovery of fraud in telephonic and credit card systems, intrusion detection systems. This Master Thesis presents a new approach for outlier detection in databases with categorical attributes. The proposed approach uses log-linear models as a pattern for the dataset, which makes easier the task of interpreting results by the user'. It is also presented FOCaD (Finding Outliers in Categorical Data), a prototype of a categorical data analysis system. It adjusts and selects models, performs statistic tests, and outlier detection
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