Uma abordagem para detecção de outliers em dados categoricos

AUTOR(ES)

Flavio Roberto Silva

DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

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

ASSUNTO(S)

banco de dados sistemas de recuperação da informação modelos log-lineares

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