报告题目：Revolutionizing Anomaly Detection: Approaches and Guidelines

报告时间：2023年9月6日14：00-14：45

报告地点：吉林大学中心校区王湘浩楼A521

报告人：Ye Zhu

报告人简介：

Ye Zhu博士是迪肯大学信息技术学院计算机科学高级讲师。他是IEEE高级会员和ACM会员。他于2017年获得莫纳什大学(Monash University)年度最佳博士论文Mollie Holman奖章，获得人工智能博士学位。Ye Zhu博士于2017年7月加入迪肯大学，担任复杂系统数据分析博士后研究员，并于2019年2月成为讲师。主要研究方向为聚类分析、异常检测、相似学习及其在模式识别中的应用。在SIGKDD、ICML、IJCAI、VLDB、AAAI、TKDE、AIJ、ISJ、PRJ、JAIR、MLJ等国际顶级会议和期刊上发表论文近40篇。他曾担任许多著名国际会议的项目主席和项目委员会。此外，他还获得了多项跨学科和工业研究的大型研究资助。他最近获得了IT学院的早期职业研究员奖和教学奖。

报告内容简介：

异常检测是数据挖掘的一项重要任务，也是人工智能各个领域的研究热点。它有许多应用，例如检测极端气候事件，机械故障，恐怖分子，欺诈，恶意url等。本次演讲将全面回顾基于浅层和深度学习的异常检测方法，并进行解释。还将解释关键的直觉，目标函数，潜在的假设，以及最先进的异常检测技术的利弊。还将介绍几种为深度探测模型提供异常解释的原则方法。同时，就经典的浅层方法和新颖的深层方法之间的联系展开讨论，并就如何在不同情况下选择合适的离群值检测器提供实用指导。

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