法布里西奥·安吉乌利;雷切尔·本·埃利亚胡·佐哈里;路易吉·帕洛波利 使用默认推理进行异常检测。 （英语） Zbl 1184.68480号 Artif公司。智力。 172，第16-17号，1837-1872（2008）. 摘要：默认逻辑通常用于描述域元素的规则行为和正常属性。相反，本文建议可以利用缺省逻辑框架来检测异常值。离群值是由一组具有意外语义特征的文字表示的观察值。这些文字集是从给定知识库中明确体现的文字集中选择的。因此，本质上我们将离群值检测视为一种知识发现技术。本文在两种指定缺省值的相关形式中定义了离群值的概念：Reiter的缺省逻辑和扩展析取逻辑程序。对于这两种形式中的每一种，我们都表明发现离群值是相当复杂的。事实上，我们证明了异常值检测问题的几个版本位于多项式层次的第二级。我们相信，正如这里所做的那样，彻底的复杂性分析是开发有效启发式和探索易处理的离群值检测问题子集的有用的初步步骤。 引用于1审查引用于6文件 MSC公司： 68T27型 人工智能中的逻辑 65年第68季度 算法和问题复杂性分析 68立方英尺 知识表示 关键词：默认逻辑;析取逻辑程序设计;知识表示;非单调推理;计算复杂度;数据挖掘;异常检测 软件：亚萨特;斯莫德尔斯;开放式基金;奥卡 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Angiulli}等人，Artif。智力。172，编号16--17，1837--1872（2008；Zbl 1184.68480） 全文： 内政部 参考文献： [1] C.C.Aggarwal，P.S.Yu，《高维数据的离群检测》，载于：美国加利福尼亚州圣巴巴拉市ACM国际数据管理会议论文集，2001年，第37-46页；C.C.Aggarwal，P.S.Yu，高维数据的离群检测，载于：美国加利福尼亚州圣巴巴拉市ACM数据管理国际会议论文集，2001年，第37-46页 [2] Angiulli，F。；巴斯塔，S。；Pizzuti，C.，基于距离的异常值检测和预测，IEEE事务知识和数据工程，18，2，145-160（2006） [3] Angiulli，F。；Ben-Eliyahu-Zohary，R。；伊安尼，G。；Palopoli，L.，元查询问题的计算属性，ACM计算逻辑事务，4，3，149-180（2003）·Zbl 1365.68195号 [4] F.Angiulli，R.Ben-Eliyahu-Zohary，L.Palopoli，使用默认逻辑检测离群值，收录于：第十八届国际人工智能联合会议（IJCAI），2003年，第833-838页；F.Angiulli，R.Ben-Eliyahu-Zohary，L.Palopoli，使用默认逻辑检测离群值，收录于：第十八届国际人工智能联合会议（IJCAI），2003年，第833-838页·Zbl 1184.68480号 [5] Angiulli，F。；格雷科，G。；Palopoli，L.，逻辑编程异常检测，ACM计算逻辑事务，9，1（2007）·Zbl 1367.68314号 [6] F.Angiulli，C.Pizzuti，高维空间中的快速离群值检测，摘自：欧洲数据挖掘和知识发现原则会议，赫尔辛基，2002年，第15-26页；F.Angiulli，C.Pizzuti，高维空间中的快速离群值检测，摘自：欧洲数据挖掘和知识发现原则会议，赫尔辛基，2002年，第15-26页·Zbl 1020.68527号 [7] Angiulli，F。；Pizzuti，C.，大型高维数据集中的异常值挖掘，IEEE知识与数据工程汇刊，17203-215（2005） [8] A.Arning，C.Aggarwal，P.Raghavan，《大型数据库中偏差检测的线性方法》，摘自：Proc。《知识发现和数据挖掘国际会议》，美国俄勒冈州波特兰，1996年，第164-169页；A.Arning，C.Aggarwal，P.Raghavan，《大型数据库中偏差检测的线性方法》，摘自：Proc。知识发现和数据挖掘国际会议，美国俄勒冈州波特兰，1996年，第164-169页 [9] 巴内特，V。；Lewis，T.，《统计数据中的异常值》（1994），John Wiley&Sons·Zbl 0801.62001 [10] S.D.Bay，M.Schwabacher，用随机和简单修剪规则在近线性时间内挖掘基于距离的离群值，摘自：Proc。数据库知识发现国际会议，2003年，第29-38页；S.D.Bay，M.Schwabacher，用随机和简单修剪规则在近线性时间内挖掘基于距离的离群值，摘自：Proc。数据库知识发现国际会议，2003年，第29-38页 [11] Ben-Eliyahu，R。；Dechter，R.，选言逻辑程序的命题语义，《数学与人工智能年鉴》，12，53-87（1994）·Zbl 0858.68012号 [12] R.Ben-Eliyahu-Zohary，R.Dechter，选言逻辑程序的命题语义，载于《第十八届联合国际会议论文集》（JICSLP-92），1992年，第813-827页；R.Ben-Eliyahu-Zohary，R.Dechter，选言逻辑程序的命题语义，载于《第十八届联合国际会议论文集》（JICSLP-92），1992年，第813-827页 [13] Ben-Eliyahu-Zohary，R。；古德斯，E。；Ianni，G.，《元查询：语义、复杂性和高效算法》，《人工智能》，149,161-87（2003）·兹比尔1082.68598 [14] M.M.Breunig、H.Kriegel、R.T.Ng、J.Sander、Lof:《识别基于密度的局部异常值》，摘自：Proc。ACM国际数据管理会议，美国德克萨斯州达拉斯，2000年，第93-104页；M.M.Breunig、H.Kriegel、R.T.Ng、J.Sander、Lof:《识别基于密度的局部异常值》，摘自：Proc。ACM国际数据管理会议，美国德克萨斯州达拉斯，2000年，第93-104页 [15] 卡多利，M。；艾特，T。；Gottlob，G.，作为查询语言的默认逻辑，IEEE知识与数据工程学报，9，3，448-463（1997） [16] 控制台，L。；Dupré，D.T。；托拉索，P.，《论诱拐和演绎之间的关系》，《逻辑与计算杂志》，1，5，661-690（1991）·兹比尔0734.68085 [17] D.Yu，S.Sheikholeslami，A.Zhang，《发现：在非常大的数据集中发现异常值》，摘自：《技术报告》，99-03，纽约大学布法罗分校，1999年，第1-19页；D.Yu，S.Sheikholeslami，A.Zhang，《发现：在非常大的数据集中发现异常值》，摘自：《技术报告》，99-03，纽约大学布法罗分校，1999年，第1-19页 [18] Dantsin，E。；艾特，T。；Gottlob，G。；Voronkov，A.，逻辑编程的复杂性和表达能力，ACM计算调查，33，3，374-425（2001） [19] Denecker，M。；卡卡斯，C.，外推逻辑编程，逻辑编程杂志，44，1-3，1-4（2000）·Zbl 0954.00015号 [20] B.Duval，P.Nicolas，《学习缺省理论》，载于：ESCQARU，1999年，第148-159页；B.Duval，P.Nicolas，《学习缺省理论》，载于：ESCQARU，1999年，第148-159页 [21] 艾特，T。；Gottlob，G.，《析取逻辑编程的计算成本：命题案例》，《数学与人工智能年鉴》，第15期，第289-323页（1995年）·Zbl 0858.68016号 [22] 艾特，T。；Gottlob，G。；Leone，N.，《从逻辑程序中诱拐：语义和复杂性》，《理论计算机科学》，189，1-2，129-177（1997）·Zbl 0893.68022号 [23] 艾特，T。；Gottlob，G.，《基于逻辑的诱拐的复杂性》，《美国医学会杂志》，第42、1、3-42页（1995年）·Zbl 0886.68121号 [24] 艾特，T。；Gottlob，G。；Leone，N.，《缺省理论诱拐的语义和复杂性》，《人工智能》，90，1-2，177-223（1997）·Zbl 1017.03515号 [25] Etherington，D.W.，形式化非单调推理系统，人工智能，31，1，41-85（1987）·兹比尔0638.68100 [26] Gelfond，M。；Lifschitz，V.，逻辑程序和析取数据库中的经典否定，新一代计算，9365-385（1991）·Zbl 0735.68012号 [27] Gottlob，G.，非单调逻辑的复杂性结果，逻辑与计算杂志，2，3，397-425（1992）·Zbl 0765.03012号 [28] 霍奇，V。；Austin，J.，《异常值检测方法的调查》，《人工智能评论》，22，2，85-126（2004）·Zbl 1101.68023号 [29] K.Inoue，Y.Kudoh，《学习扩展逻辑程序》，载于：IJCAI，1997年，第176-181页；K.Inoue，Y.Kudoh，学习扩展逻辑程序，收录于：IJCAI，1997年，第176-181页 [30] W.Jin，A.K.H.Tung，J.Han，《在大型数据库中挖掘前n个局部异常值》，载于：美国计算机学会知识发现和数据挖掘国际会议论文集，美国加利福尼亚州旧金山，2001年，第293-298页；W.Jin，A.K.H.Tung，J.Han，在大型数据库中挖掘top-n局部离群值，收录于：ACM知识发现和数据挖掘国际会议论文集，美国加利福尼亚州旧金山，2001年，第293-298页 [31] Johnson，D.S.，《复杂性类目录》（van Leeuwen，J.，《理论计算机科学手册》，卷A：算法和复杂性（1990），Elsevier/The MIT Press），67-161，第9章·Zbl 0900.68246号 [32] 卡卡斯，A。；科瓦尔斯基，R。；Toni，F.，《诱拐在逻辑编程中的作用》，（Kakas，A.C.；Kowalski，R.A.；Toni，F，《诱骗在逻辑程序设计中的角色》，《人工智能和逻辑编程中逻辑手册》，第5卷（1998），牛津大学出版社），235-324 [33] 考茨，H.A。；Selman，B.，简单默认逻辑的难题，人工智能，49，1-3，243-279（1991）·Zbl 0736.68044号 [34] E.Knorr，R.Ng，大型数据集中基于距离的离群值挖掘算法，收录于：Proc。《超大数据库国际会议》，美国纽约，1998年，第392-403页；E.Knorr，R.Ng，大型数据集中基于距离的离群值挖掘算法，收录于：Proc。《超大数据库国际会议》，美国纽约，1998年，第392-403页 [35] 克诺尔，E。；Ng、R。；Tucakov，V.，《基于距离的离群值：算法和应用》，VLDB Journal，8，3-4，237-253（2000） [36] 拉夫拉克，N。；Dzeroski，S.，《归纳逻辑编程：技术和应用》（1994），埃利斯·霍伍德：埃利斯·霍伍德纽约·Zbl 0830.68027号 [37] W.Lee，S.J.Stolfo，K.W.Mok，挖掘审计数据以构建入侵检测模型，收录于：Proc。ACM知识发现和数据挖掘国际会议，美国纽约，1998年，第66-72页；W.Lee，S.J.Stolfo，K.W.Mok，挖掘审计数据以构建入侵检测模型，收录于：Proc。ACM知识发现和数据挖掘国际会议，美国纽约，1998年，第66-72页 [38] 塞拉利昂，北卡罗来纳州。；Pfeifer，G。；Faber，W。；艾特，T。；Gottlob，G。；佩里，S。；Scarcello，F.，《用于知识表示和推理的dlv系统》，ACM计算逻辑学报，7，3，499-562（2006）·Zbl 1367.68308号 [39] F.Lin，J.-H.You，《逻辑编程中的诱拐：基于重写的新定义和诱拐过程》，载于：IJCAI，2001年，第655-666页；F.Lin，J.-H.You，《逻辑编程中的诱拐：基于重写的新定义和诱拐过程》，载于：IJCAI，2001年，第655-666页 [40] F.Lin，Y.Zhao，ASSAT：SAT解析器计算逻辑程序的答案集，in：Proc。第八届全国人工智能会议和第十四届人工智能创新应用会议（AAAI/IAAI-02），美国加利福尼亚州门洛·帕尔克，2002年，第112-118页；F.Lin，Y.Zhao，ASSAT：SAT解析器计算逻辑程序的答案集，in：Proc。第八届全国人工智能会议和第十四届人工智能创新应用会议（AAAI/IAAI-02），美国加利福尼亚州门洛帕克，2002年，第112-118页 [41] McCarthy，J.，非单调推理的一种形式——转述，人工智能，13，1-2，27-39（1980）·Zbl 0435.68073号 [42] P.Nicolas，B.Duval，通过缺省理论的归纳来表示不完全知识，载于：LPNMR，2001年，第160-172页；P.Nicolas，B.Duval，通过缺省理论的归纳来表示不完全知识，载于：LPNMR，2001年，第160-172页·Zbl 1007.68176号 [43] I.Niemelä，P.Simons，Smodels：正常LP的稳定模型和良好语义的实现，in：Proc。第四届逻辑程序设计和非单调推理国际会议（LPNMR），柏林，1997年，第420-429页；I.Niemelä，P.Simons，Smodels:normal LP的稳定模型和有充分依据的语义的实现，在：Proc。第四届逻辑程序设计和非单调推理国际会议（LPNMR），柏林，1997年，第420-429页 [44] L.Palopoli，S.E.Rombo，G.Terracina，《带（扩展）析取逻辑编程的灵活模式发现》，ISMIS，2005年，第504-513页；L.Palopoli，S.E.Rombo，G.Terracina，带（扩展）析取逻辑编程的灵活模式发现，收录于：ISMIS，2005年，第504-513页·Zbl 1132.68582号 [45] Papadimitriou，C.H.，《计算复杂性》（1994），艾迪森·韦斯利：艾迪森·韦斯利阅读，马萨诸塞州·Zbl 0557.68033号 [46] J·珀尔（J.Pearl），《系统z：默认值的自然排序及其对非单调推理的易处理应用》，载于：《关于知识推理的理论方面的第三届会议论文集》，加利福尼亚州蒙特雷，1990年，第121-135页；J·珀尔（J.Pearl），《系统z：默认值的自然排序及其对非单调推理的易处理应用》，载于：《关于知识推理的理论方面的第三届会议论文集》，加利福尼亚州蒙特雷，1990年，第121-135页 [47] D.Poole，《基于逻辑的诊断中的正常性和故障》，载于《国际人工智能联合会议论文集》，美国密歇根州底特律，1989年，第1304-1310页；D.Poole，《基于逻辑的诊断中的正常性和故障》，摘自：《国际人工智能联合会议论文集》，美国密歇根州底特律，1989年，第1304-1310页·Zbl 0718.68084号 [48] S.Ramaswamy，R.Rastogi，K.Shim，从大型数据集挖掘离群值的高效算法，收录于：Proc。ACM国际数据管理会议，美国德克萨斯州达拉斯，2000年，第427-438页；S.Ramaswamy，R.Rastogi，K.Shim，从大型数据集挖掘离群值的高效算法，收录于：Proc。2000年美国德克萨斯州达拉斯ACM国际数据管理会议，第427-438页 [49] Reiter，R.，《默认推理的逻辑》，《人工智能》，13，1-2，81-132（1980）·Zbl 0435.68069号 [50] S.Rosset、U.Murad、E.Neumann、Y.Idan和G.Pinkas，《发现电信欺诈规则——挑战和解决方案》，摘自：Proc。ACM知识发现和数据挖掘国际会议，美国加利福尼亚州圣地亚哥，1999年，第409-413页；S.Rosset、U.Murad、E.Neumann、Y.Idan和G.Pinkas，电信挑战和解决方案欺诈规则的发现，在：Proc。ACM知识发现和数据挖掘国际会议，美国加利福尼亚州圣地亚哥，1999年，第409-413页 [51] C.Sakama，K.Inoue，《论析取逻辑程序和溯因逻辑程序的等价性》，载《逻辑程序设计国际会议》，1994年，第489-503页；C.Sakama，K.Inoue，《论析取逻辑程序和溯因逻辑程序之间的等价性》，载《逻辑程序设计国际会议》，1994年，第489-503页 [52] Sakama，C。；Inoue，K.，外推逻辑编程和析取逻辑编程：它们的关系和可转移性，《逻辑编程杂志》，44，1-3，75-100（2000）·Zbl 0957.68015号 [53] S.Sarawagi，R.Agrawal，N.Megiddo，发现驱动的olap数据立方体探索，收录于：Proc。第六届扩展数据库技术国际会议，西班牙巴伦西亚，1998年3月，第168-182页；S.Sarawagi，R.Agrawal，N.Megiddo，发现驱动的olap数据立方体探索，收录于：Proc。第六届扩展数据库技术国际会议，西班牙巴伦西亚，1998年3月，第168-182页 [54] J.Stillman，命题默认逻辑的复杂性，载于：《第十届全国人工智能会议论文集》，1992年7月，美国加利福尼亚州圣何塞，第794-800页；J.Stillman，命题缺省逻辑的复杂性，摘自：《第十届全国人工智能会议论文集》，美国加利福尼亚州圣何塞，1992年7月，第794-800页 [55] Z.R.Struzik，A.Siebes，基于小波的多重分形形式的异常值检测和定位，收录于：技术报告INS-R0008，CWI，阿姆斯特丹，2000年；Z.R.Struzik，A.Siebes，基于小波的多重分形形式的异常值检测和定位，收录于：技术报告INS-R0008，CWI，阿姆斯特丹，2000·Zbl 0995.62081号 [56] Tan，P.-N。；斯坦巴赫，M。；Kumar，V.，《数据挖掘导论》（2005），Addison Wesley [57] M.Y.Vardi，关系查询语言的复杂性，in：Proc。第14届ACM交响乐团。《计算理论》，美国加利福尼亚州旧金山，1982年5月，第137-146页；M.Y.Vardi，关系查询语言的复杂性，in：Proc。第14届ACM交响乐团。《计算理论》，美国加利福尼亚州旧金山，1982年5月，第137-146页 [58] 张，A。；Marek，W.，《关于缺省逻辑中结构的分类和存在性》，《信息基础》，第13、4、485-499页（1990年）·Zbl 0810.03019号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。