Bridging the gap: An integrated approach to motif discovery and discord detection in time-series data

Anomaly detection in time-series data is a critical task with implications for healthcare, law enforcement, and smart policing, yet it presents considerable challenges. Traditional methods often require extensive computational resources and exhibit limited success in discerning various anomaly types...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Neurocomputing (Amsterdam) Ročník 619; s. 129056
Hlavní autor:	Hu, Wentao
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 28.02.2025
Témata:	Data mining Data security Discord detection Evaluation metrics Motif discovery Predictive policing Unsupervised anomaly detection Predictive policing Data security Motif discovery Unsupervised anomaly detection Data mining Discord detection Evaluation metrics
ISSN:	0925-2312
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!