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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Distance-Based Outliers in Sequences

verfasst von : Girish Keshav Palshikar

Erschienen in: Distributed Computing and Internet Technology

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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patterns in time series data is useful in several applications, such as fault diagnosis and fraud detection. In this paper, we extend the notion of distance-based outliers to time series data and propose two algorithms to detect both global and local outliers in time series data. We illustrate these algorithms on some real datasets.

Keywords:

Novelty detection, Outlier detection, Time series, Sequence mining.

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Metadaten
Titel
Distance-Based Outliers in Sequences
verfasst von
Girish Keshav Palshikar
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Distributed Computing and Internet Technology

Print ISBN: 978-3-540-30999-4

Electronic ISBN: 978-3-540-32429-4

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11604655_61