Exploração das propriedades de hubness para detecção semissupervisionada de outliers em dados de alta dimensão

With the increase in the amount of data stored, the area of data mining has become essential for it to be possible to manipulate and extract knowledge from these data. Much of the work in this area focuses on finding patterns in the data, but non-standard data (anomalies) can also add much to the knowledge of the data set under study. The study, development and enhancement of outliers detection techniques are important objectives and have proven useful in several scenarios, such as: fraud detection, intrusion detection and monitoring of medical conditions, among others. The paper presented here describes a novel method for semi-supervised detection of outliers in high dimensional data. Experiments with several real datasets indicate the superiority of the proposed method in relation to the literature methods selected as the baseline.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorDissertação (Mestrado)Com o crescente aumento da quantidade de dados armazenados, a área de mineração de dados tornou-se imprescindível para que seja possível manipular e extrair conhecimento a partir desses dados. Grande parte dos trabalhos nessa área focam em encontrar padrão nos dados, porém os dados fora do padrão (anomalias) também podem agregar muito no conhecimento do conjunto de dados em estudo. O estudo, o desenvolvimento e o aprimoramento de técnicas de detecção de outliers são objetivos importantes e têm se mostrado útil em diversos cenários, como: detecção de fraudes, detecção de intrusão e monitoramento de condições médicas entre outros. O trabalho apresentado aqui descreve um novo método para detecção semissupervisionada de outliers em dados com alta dimensionalidade. Os experimentos realizados com diversos conjuntos de dados reais indicam a superioridade do método proposto em relação aos métodos da literatura selecionados como linha de base