categorical attributes | BriefGPT

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用于审计数据的无监督异常检测及分类编码影响
本文介绍了车辆索赔数据集，并提出用于表示分类属性的 GEL 编码和嵌入层。通过比较标签，One Hot 编码，GEL 编码和嵌入层，在标记，重建错误，密度估计和对比学习方法上，评估了该数据集的浅层和深度学习方法。
PDF2 years ago
SECODA: 基于分割和组合的异常检测
该研究提出了一种新的通用无监督非参数异常检测算法 SECODA，用于包含连续和分类属性的数据集，该算法通过多次离散化连续属性和利用星座和剪枝启发式算法检测异常，并具有低内存印记和线性可扩展性能。
PDF4 years ago
使用本地差分隐私收集和分析多维数据
该论文提出了一种针对多维数据的 LDP 机制，该机制可以包含数字和分类属性，并构建了符合 LDP 的随机梯度下降算法，在真实数据集上进行实验，证明了这种机制的有效性和优越性。
PDF5 years ago
本地差分隐私数据收集与分析
本文提出一种实现高精度（ε，δ）-LDP （可保持个人数据隐私）的机制，分别针对多维数值数据和分类属性进行收集，实现了对数据的安全保护和更高的准确性，实验证明其在数据统计和机器学习模型中具有很高的数据实用性。
PDF5 years ago
基于模型树的类比软件工作量估计适应策略
本文提出了一种新的模型树属性距离适应策略，用于调整类比估计和生成新的估计，实验结果表明该方法对于具有大量分类属性的复杂数据集尤其有效。
PDF7 years ago
使用多重属性图模型对带节点属性的社交网络进行建模
本研究提出了一种基于 Multiplicative Attribute Graph (MAG) 模型的节点属性信息网络结构建模方法，并使用可扩展的变分期望最大化参数估计方法进行参数估计，结果表明 MAG 模型可靠地捕获了网络连接性并揭示了不
PDF13 years ago