anomaly-detection-resources
anomaly-detection-resources 是一个专注于异常检测（又称离群点检测）领域的开源学习资源库。它旨在解决该领域知识分散、入门门槛高以及最新技术追踪困难的问题，为从业者提供了一站式的资料导航。
无论是希望快速上手的开发者，还是深耕算法的研究人员，都能从中获益。资源库系统性地整理了经典书籍、学术论文、在线课程视频、公开数据集以及各类开源和商业工具包。其内容覆盖广泛，不仅包含传统的多变量数据、时间序列和图数据检测，还特别跟进前沿趋势，收录了关于大语言模型（LLM）和多模态大模型（VLM）在异常检测中的最新应用成果。
此外，该项目还关联了 PyOD 等知名开源库及 ADBench 基准测试平台，帮助用户从理论到实践全面掌握信用卡欺诈分析、网络入侵检测、工业缺陷识别等场景下的核心技术。如果你正在寻找该领域的权威指引或希望了解最新的研究动态，anomaly-detection-resources 将是极佳的起点。
使用场景
某金融科技公司风控团队正紧急构建新一代信用卡欺诈识别系统，需要在极短时间内从海量交易数据中精准定位异常行为。
没有 anomaly-detection-resources 时
- 资源搜集如大海捞针：团队成员需分散在 Google Scholar、GitHub 和各大学术网站手动搜索论文与代码库，耗时数周仍难以确认哪些算法最适合当前业务场景。
- 技术选型缺乏依据：面对数百种离群点检测算法，缺乏权威的基准测试（Benchmark）数据支持，导致模型选型主要靠经验猜测，试错成本极高。
- 前沿技术跟进滞后：对于 LLM（大语言模型）和 VLM（视觉语言模型）在异常检测领域的最新应用一无所知，容易错失利用新技术提升检出率的机会。
- 数据与工具不匹配：找不到高质量的标准数据集进行验证，且开源工具零散分布，文档质量参差不齐，集成难度极大。
使用 anomaly-detection-resources 后
- 一站式获取核心资源：直接通过分类清晰的清单，快速获取从经典书籍、教程到最新顶会论文的全套学习资料，将调研周期从数周缩短至两天。
- 科学决策模型方案：利用集成的 ADBench 等权威基准测试结果，直观对比各算法在特定数据分布下的表现，迅速锁定最优算法组合。
- 无缝对接前沿成果：直接查阅专门整理的"LLM 与智能体用于异常检测”章节，快速复现基于大模型的先进检测方案，显著提升对新型欺诈模式的识别能力。
- 高效落地开发环境：直接调用经过筛选的开源工具箱（如 PyOD）和标准数据集，统一了开发接口与评估标准，大幅降低工程实现门槛。
anomaly-detection-resources 通过将分散的学术与工程资源系统化，帮助团队从盲目的“摸索式开发”转型为高效的“证据驱动型”落地。
运行环境要求
未说明
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异常检测学习资源
.. image:: https://img.shields.io/github/stars/yzhao062/anomaly-detection-resources.svg :target: https://github.com/yzhao062/anomaly-detection-resources/stargazers :alt: GitHub 星标
.. image:: https://img.shields.io/github/forks/yzhao062/anomaly-detection-resources.svg?color=blue :target: https://github.com/yzhao062/anomaly-detection-resources/network :alt: GitHub 分支
.. image:: https://img.shields.io/github/license/yzhao062/anomaly-detection-resources.svg?color=blue :target: https://github.com/yzhao062/anomaly-detection-resources/blob/master/LICENSE :alt: 许可证
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.. image:: https://img.shields.io/badge/ADBench-benchmark_results-pink :target: https://github.com/Minqi824/ADBench :alt: 基准测试
离群点检测 <https://en.wikipedia.org/wiki/Anomaly_detection>_
（也称为 异常检测）是一个令人兴奋但又充满挑战的领域，
其目标是识别偏离整体数据分布的异常对象。
事实证明，离群点检测在许多领域中都至关重要，例如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械设备缺陷检测。
本仓库收集了：
#. 书籍与学术论文 #. 在线课程和视频 #. 离群点数据集 #. 开源及商业库/工具包 #. 重要会议与期刊
更多内容将陆续添加到本仓库。 欢迎通过提交 issue、pull request 或发送邮件至 (yzhao010@usc.edu) 提出其他关键资源的建议。 祝您阅读愉快！
顺带一提，您可能也会对我的 [GitHub] <https://github.com/yzhao062>、[USC FORTIS 实验室] <https://github.com/USC-FORTIS> 以及
[Google 学术] <https://scholar.google.com/citations?user=zoGDYsoAAAAJ&hl=en>_ 感兴趣，
尤其是 PyOD 库 <https://github.com/yzhao062/pyod>、ADBench 基准测试 <https://github.com/Minqi824/ADBench> 和 NLP-ADBench: NLP 异常检测基准测试 <https://github.com/USC-FORTIS/NLP-ADBench>_。
目录
1. 书籍、教程与基准测试 <#1-books--tutorials--benchmarks>_1.1. 基准测试 <#13-benchmarks>_1.2. 教程 <#12-tutorials>_1.3. 书籍 <#11-books>_
2. 课程、研讨会、视频 <#2-coursesseminarsvideos>_3. 工具箱与数据集 <#3-toolbox--datasets>_3.1. 多变量数据离群点检测 <#31-multivariate-data>_3.2. 时间序列离群点检测 <#32-time-series-outlier-detection>_3.3. 图结构离群点检测 <#33-graph-outlier-detection>_3.4. 实时 Elasticsearch <#34-real-time-elasticsearch>_3.5. 数据集 <#35-datasets>_
4. 论文 <#4-papers>_4.1. LLM 及其代理在异常检测中的应用 <#41-llm-and-llm-agents-for-anomaly-detection>_4.2. 新兴且有趣的话题 <#42-emerging-and-interesting-topics>_4.3. 弱监督方法 <#43-weakly-supervised-methods>_4.4. 用于离群点检测的机器学习系统 <#44-machine-learning-systems-for-outlier-detection>_4.5. 自动化离群点检测 <#45-automated-outlier-detection>_4.6. 基于神经网络的离群点检测 <#46-outlier-detection-with-neural-networks>_4.7. 可解释性 <#47-interpretability>_4.8. 离群点检测中的表示学习 <#48-representation-learning-in-outlier-detection>_4.9. 动态变化数据中的离群点检测 <#49-outlier-detection-in-evolving-data>_4.10. 离群点集成方法 <#410-outlier-ensembles>_4.11. 高维与子空间离群点 <#411-high-dimensional--subspace-outliers>_4.12. 离群点检测中的特征选择 <#412-feature-selection-in-outlier-detection>_4.13. 时间序列离群点检测 <#413-time-series-outlier-detection>_4.14. 图与网络离群点检测 <#414-graph--network-outlier-detection>_4.15. 重要算法 <#415-key-algorithms>_4.16. 综述与概览类论文 <#416-overview--survey-papers>_4.17. 基于隔离的方法 <#417-isolation-based-methods>_4.18. 离群点检测中的公平性与偏差问题 <#418-fairness-and-bias-in-outlier-detection>_4.19. 离群点检测的应用 <#419-outlier-detection-applications>_4.20. 其他领域的离群点检测 <#420-outlier-detection-in-other-fields>_4.21. 交互式离群点检测 <#421-interactive-outlier-detection>_4.22. 主动式异常检测 <#422-active-anomaly-detection>_
5. 重要会议、研讨会和期刊 <#5-key-conferencesworkshopsjournals>_5.1. 会议与研讨会 <#51-conferences--workshops>_5.2. 期刊 <#52-journals>_
- 书籍、教程与基准测试
1.1. 基准测试 ^^^^^^^^^^^^^^^
新闻: 我们有两项关于基于 NLP 和 LLM 的异常检测的新研究：
- NLP-ADBench：NLP 异常检测基准测试
- AD-LLM：大型语言模型在异常检测中的基准测试
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数据类型 论文标题 场所 年份 参考文献 材料
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自然语言处理 NLP-ADBench：自然语言处理异常检测基准 预印本 2024 [#Li2024NLPADBench]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2412.04784>, [代码] <https://github.com/USC-FORTIS/NLP-ADBench>
自然语言处理 AD-LLM：大型语言模型在异常检测中的基准测试 预印本 2024 [#Yang2024ADLLM]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2412.11142>, [代码] <https://github.com/USC-FORTIS/AD-LLM>
时间序列 房间里的大象：迈向可靠的时间序列异常检测基准 NeurIPS D&B 2024 [#Liu2024Elephant]_ [主页] <https://nips.cc/virtual/2024/poster/97690>, [PDF] <https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2024/file/c3f3c690b7a99fba16d0efd35cb83b2c-Paper-Datasets_and_Benchmarks_Track.pdf>, [代码] <https://github.com/TheDatumOrg/TSB-AD>_
图 GADBench：监督式图异常检测的回顾与基准测试 NeurIPS 2023 [#Tang2023GADBench]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2306.12251>, [代码] <https://github.com/squareRoot3/GADBench>
表格数据 ADGym：深度异常检测的设计选择 NeurIPS 2023 [#Jiang2023adgym]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2309.15376>, [代码] <https://github.com/Minqi824/ADGym>
图 图上的节点离群点检测基准测试 NeurIPS 2022 [#Liu2022Benchmarking]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2206.10071>, [代码] <https://github.com/pygod-team/pygod/tree/main/benchmark>
表格数据 ADBench：异常检测基准 NeurIPS 2022 [#Han2022Adbench]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2206.09426>, [代码] <https://github.com/Minqi824/ADBench>
时间序列 再次审视时间序列离群点检测：定义与基准测试 NeurIPS 2021 [#Lai2021Revisiting]_ [PDF] <https://openreview.net/pdf?id=r8IvOsnHchr>, [代码] <https://github.com/datamllab/tods/tree/benchmark>
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1.2. 教程 ^^^^^^^^^^^^^^
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教程标题 场所 年份 参考文献 材料
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可信的异常检测 SDM 2024 [#Yuan2024Trustworthy]_ [HTML] <https://yuan.shuhan.org/talks/SDM24/>_
异常检测的最新进展 CVPR 2023 [#Pang2023recent]_ [HTML] <https://sites.google.com/view/cvpr2023-tutorial-on-ad/>, [视频] <https://www.youtube.com/watch?v=dXxrzWeybBo&feature=youtu.be>
用于异常检测的深度学习 WSDM 2021 [#Pang2021Deep]_ [HTML] <https://sites.google.com/site/gspangsite/wsdm21_tutorial>_
迈向可解释的深度异常检测 KDD 2021 [#Pang2021Toward]_ [HTML] <https://sites.google.com/site/gspangsite/kdd21_tutorial>_
用于异常检测的深度学习 KDD 2020 [#Wang2020Deep]_ [HTML] <https://sites.google.com/view/kdd2020deepeye/home>, [视频] <https://www.youtube.com/watch?v=Fn0qDbKL3UI&list=PLn0nrSd4xjja7AD3aY9Jxmr820gx59EQC&index=66>
我应该使用哪种离群点检测器？ ICDM 2018 [#Ting2018Which]_ [PDF] <https://ieeexplore.ieee.org/document/8594824>_
离群点检测技术 ACM SIGKDD 2010 [#Kriegel2010Outlier]_ [PDF] <https://imada.sdu.dk/~zimek/publications/KDD2010/kdd10-outlier-tutorial.pdf>_
用于异常检测的数据挖掘 PKDD 2008 [#Lazarevic2008Data]_ [视频] <http://videolectures.net/ecmlpkdd08_lazarevic_dmfa/>_
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1.3. 书籍 ^^^^^^^^^^
《离群点分析》https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-47578-3
作者：Charu Aggarwal：一本经典教材，涵盖了大多数离群点分析技术。对于从事离群点检测领域的人来说是必读之作。[预览.pdf] <http://charuaggarwal.net/outlierbook.pdf>_
异常值集成：导论 <https://www.springer.com/gp/book/9783319547640>_
作者：Charu Aggarwal 和 Saket Sathe：这是一本关于异常值分析中集成学习的优秀入门书籍。
数据挖掘：概念与技术（第3版） <https://www.elsevier.com/books/data-mining-concepts-and-techniques/han/978-0-12-381479-1>_
作者：Jiawei Han、Micheline Kamber 和 Jian Pei：第12章讨论了异常值检测，并涵盖了多个关键点。 [Google 搜索] <https://www.google.ca/search?&q=data+mining+jiawei+han&oq=data+ming+jiawei>_
- 课程/研讨会/视频
Coursera 异常检测入门（由 IBM 提供）：
[观看视频] <https://www.coursera.org/learn/ai/lecture/ASPv0/introduction-to-anomaly-detection>_
开始使用 IBM 的异常检测 API：
[访问网站] <https://developer.ibm.com/learningpaths/get-started-anomaly-detection-api/>_
appliedAI 研究所的实用异常检测：
[访问网站] <https://transferlab.ai/trainings/practical-anomaly-detection/>, [观看视频] <https://www.youtube.com/watch?v=sEoMIDARpJ0&list=PLz6xKPm1Bnd6cDDgct3MDhNWJuPXzsmyW>, [访问 GitHub] <https://github.com/aai-institute/tfl-training-practical-anomaly-detection>_
Coursera 实时网络威胁检测与缓解部分涉及该主题：
[观看视频] <https://www.coursera.org/learn/real-time-cyber-threat-detection>_
Coursera Andrew Ng 的机器学习课程也部分涉及该主题：
异常检测与监督学习的区别 <https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/Rkc5x/anomaly-detection-vs-supervised-learning>_开发和评估异常检测系统 <https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/Mwrni/developing-and-evaluating-an-anomaly-detection-system>_
Udemy 数据挖掘与数据科学中的异常值检测算法：
[观看视频] <https://www.udemy.com/outlier-detection-techniques/>_
斯坦福大学的网络安全数据挖掘课程也涵盖了一部分异常检测技术：
[观看视频] <http://web.stanford.edu/class/cs259d/>_
- 工具箱与数据集
[Python + LLM 代理] OpenAD <https://github.com/USC-FORTIS/AD-AGENT>_：AD-AGENT 是一个多智能体框架，旨在自动化跨多种数据模态的异常检测，包括表格数据、图数据、时间序列等。它集成了模块化智能体、模型选择策略以及可配置的流水线，以支持可扩展且可解释的检测工作流。该框架目前仍在积极开发中，目标是同时支持学术研究和实际部署。
3.1. 多变量数据 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^
[Python] Python 异常值检测（PyOD） <https://github.com/yzhao062/pyod>_：PyOD 是一个全面且可扩展的 Python 工具包，用于检测多变量数据中的异常点。它包含超过 20 种检测算法，其中包括新兴的深度学习模型和异常值集成方法。
[Python, GPU] TOD：基于张量的异常值检测（PyTOD） <https://github.com/yzhao062/pytod>_：一个通用的 GPU 加速异常值检测框架。
[Python] Python 流式异常值检测（PySAD） <https://github.com/selimfirat/pysad>_：PySAD 是一个基于 Python 的流式异常值检测框架，提供了一整套用于异常值检测实验的工具。目前包含超过 15 种在线异常值检测算法，并提供了两种不同的方法将 PyOD 检测器集成到流式环境中。
[Python] Scikit-learn 新奇点与异常值检测 <http://scikit-learn.org/stable/modules/outlier_detection.html>_：支持一些流行的算法，如 LOF、孤立森林和一类 SVM。
[Python] 可扩展无监督异常值检测（SUOD） <https://github.com/yzhao062/suod>_：SUOD（可扩展无监督异常值检测）是在 PyOD 基础上构建的一个加速框架，用于大规模无监督异常值检测器的训练和预测。
[Julia] OutlierDetection.jl <https://github.com/OutlierDetectionJL/OutlierDetection.jl>_：OutlierDetection.jl 是一个 Julia 工具包，用于检测异常对象，也称为异常值。
[Java] ELKI：支持索引结构的 KDD 应用开发环境 <https://elki-project.github.io/>_：
ELKI 是一款用 Java 编写的开源（AGPLv3）数据挖掘软件。ELKI 的重点在于算法研究，尤其侧重于聚类分析和异常值检测中的无监督方法。
[Java] RapidMiner 异常检测扩展 <https://github.com/Markus-Go/rapidminer-anomalydetection>_：RapidMiner 的异常检测扩展包含了最著名的无监督异常检测算法，能够为示例数据集中的每一行分配独立的异常分数。它允许您在无需标注数据的情况下，找到与正常情况显著不同的数据。
[R] CRAN 任务视图：使用 R 进行异常值检测 <https://github.com/pridiltal/ctv-AnomalyDetection>_：此 CRAN 任务视图列出了可用于 R 中异常值检测的软件包清单。
[R] outliers 包 <https://cran.r-project.org/web/packages/outliers/index.html>_：一组常用的用于识别 R 中异常值的检验方法。
[Matlab] 异常检测工具箱 - 测试版 <http://dsmi-lab-ntust.github.io/AnomalyDetectionToolbox/>_：Matlab 中的一系列流行异常值检测算法集合。
3.2. 时间序列异常值检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
[Python] TODS <https://github.com/datamllab/tods>_：TODS 是一个全栈自动化机器学习系统，用于多变量时间序列数据的异常值检测。
[Python] skyline <https://github.com/earthgecko/skyline>_：Skyline 是一个近实时的异常值检测系统。
[Python] banpei <https://github.com/tsurubee/banpei>_：Banpei 是一个用于异常值检测的 Python 软件包。
[Python] telemanom <https://github.com/khundman/telemanom>_：一个利用 LSTM 检测多变量时间序列数据中异常值的框架。
[Python] DeepADoTS <https://github.com/KDD-OpenSource/DeepADoTS>_：针对多种先进深度学习方法的时间序列异常值检测基准测试流程。
[Python] NAB：Numenta 异常值基准测试 <https://github.com/numenta/NAB>_：NAB 是一种新颖的基准测试，用于评估流式、实时应用中的异常值检测算法。
[Python] CueObserve <https://github.com/cuebook/CueObserve>_：用于 SQL 数据仓库和数据库的异常值检测。
[Python] Chaos Genius <https://github.com/chaos-genius/chaos_genius>_：一个基于机器学习的分析引擎，用于异常值检测及根本原因分析。
[R] CRAN任务视图：使用R进行异常检测 <https://github.com/pridiltal/ctv-AnomalyDetection>_\ ：该CRAN任务视图包含一个可用于使用R进行异常检测的软件包列表。
[R] AnomalyDetection <https://github.com/twitter/AnomalyDetection>_\ ：AnomalyDetection是一个开源的R包，用于检测异常。从统计学角度来看，它在存在季节性和潜在趋势的情况下具有鲁棒性。
[R] anomalize <https://cran.r-project.org/web/packages/anomalize/>_\ ：‘anomalize’包支持以“整洁”方式处理数据中的异常检测工作流。
3.3. 图异常检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^
[Python] Python图异常检测（PyGOD）<https://github.com/pygod-team/pygod/>_\ ：PyGOD是一个用于图异常检测（异常发现）的Python库。它包含了10多种最新的基于图的检测算法。
3.4. 实时Elasticsearch ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
[Open Distro] 亚马逊Open Distro for Elasticsearch中的实时异常检测 <https://github.com/aws/random-cut-forest-by-aws>\ ：这是一个基于机器学习的异常检测插件，适用于Open Distro for Elasticsearch。参见《Open Distro for Elasticsearch中的实时异常检测》 https://opendistro.github.io/for-elasticsearch/blog/odfe-updates/2019/11/real-time-anomaly-detection-in-open-distro-for-elasticsearch/`。
[Python] datastream.io <https://github.com/MentatInnovations/datastream.io>_\ ：一个使用Python、Elasticsearch和Kibana进行实时异常检测的开源框架。
3.5. 数据集 ^^^^^^^^^^^
NLP-ADBench：NLP异常检测基准及数据集：https://github.com/USC-FORTIS/NLP-ADBench
ELKI异常数据集\ ：https://elki-project.github.io/datasets/outlier
异常检测数据集（ODDS）\ ：http://odds.cs.stonybrook.edu/#table1
无监督异常检测数据集\ ：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/OPQMVF
异常检测元分析基准\ ：https://ir.library.oregonstate.edu/concern/datasets/47429f155
斯科尔科沃异常基准（SKAB）\ ：https://github.com/waico/skab
- 论文
推荐阅读顺序（最新优先）：
4.1. 用于异常检测的LLM及LLM代理 <#41-llm-and-llm-agents-for-anomaly-detection>_4.2. 新兴且有趣的主题 <#42-emerging-and-interesting-topics>_4.3. 弱监督方法 <#43-weakly-supervised-methods>_4.4. 用于异常检测的机器学习系统 <#44-machine-learning-systems-for-outlier-detection>_4.5. 自动化异常检测 <#45-automated-outlier-detection>_
4.1. 用于异常检测的LLM及LLM代理 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议名称 年份 参考文献 材料
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AD-LLM：面向异常检测的大语言模型基准测试 ACL 2025成果大会 2024 [#Yang2024ADLLM]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2412.11142>, [代码] <https://github.com/USC-FORTIS/AD-LLM>
NLP-ADBench：NLP异常检测基准 EMNLP 2025成果大会 2024 [#Li2024NLPADBench]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2412.04784>, [代码] <https://github.com/USC-FORTIS/NLP-ADBench>
AD-AGENT：端到端异常检测的多智能体框架 IJCNLP-AACL成果大会 2025 [#Yang2025ADAGENT]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2505.12594>, [代码] <https://github.com/USC-FORTIS/AD-AGENT>
LogSAD：使用视觉与语言基础模型实现无需训练的异常检测 CVPR 2025 2025 [#Zhang2025LogSAD]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2503.18325>, [代码] <https://github.com/zhang0jhon/LogSAD>
MMAD：工业异常检测中多模态大语言模型的综合基准 ICLR 2025 2025 [#Jiang2025MMAD]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2410.09453>, [代码] <https://github.com/jam-cc/MMAD>
深入研究大语言模型以实现高效的时间序列异常检测 NeurIPS 2025 2025 [#Park2025LLMTSAD]_ [PDF] <https://openreview.net/pdf?id=6rpy7X1Of8>, [代码] <https://github.com/junwoopark92/LLM-TSAD>
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4.2. 新兴且有趣的主题 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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带异常值去除的聚类 TKDE 2019 [#Liu2018Clustering]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1801.01899.pdf>_
利用数字孪生系统和弱监督学习进行真实世界异常检测 IEEE Trans. Ind. Informat. 2020 [#Castellani2020Siamese]_ [PDF] <https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9179030>_
SSD：自监督异常检测的统一框架 ICLR 2021 [#Sehwag2021SSD]_ [PDF] <https://openreview.net/pdf?id=v5gjXpmR8J>, [代码] <https://github.com/inspire-group/SSD>
AD-LLM：用于异常检测的大语言模型基准测试 预印本 2024 [#Yang2024ADLLM]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2412.11142>, [代码] <https://github.com/USC-FORTIS/AD-LLM>
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4.3. 弱监督方法 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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XGBOD：通过无监督表示学习改进有监督异常检测 IJCNN 2018 [#Zhao2018Xgbod]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/1912.00290>_
基于自动编码器的特征编码用于弱监督异常检测 TNNLS 2021 [#Zhou2021Feature]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2105.10500.pdf>, [代码] <https://github.com/yj-zhou/Feature_Encoding_with_AutoEncoders_for_Weakly-supervised_Anomaly_Detection>
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4.4. 异常检测的机器学习系统 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
本节总结了一系列用于异常检测的系统，这些系统可能与工具和库部分有所重叠。
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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PyOD：用于可扩展异常检测的 Python 工具箱 JMLR 2019 [#Zhao2019PYOD]_ [PDF] <https://www.jmlr.org/papers/volume20/19-011/19-011.pdf>, [代码] <https://github.com/yzhao062/pyod>
SUOD：加速大规模无监督异构异常检测 MLSys 2021 [#Zhao2021SUOD]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2003.05731.pdf>, [代码] <https://github.com/yzhao062/suod>
TOD：基于张量的异常检测 预印本 2021 [#Zhao2021TOD]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2110.14007.pdf>, [代码] <https://github.com/yzhao062/pytod>
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4.5. 自动化异常检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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AutoML：以异常检测为重点的最新进展、挑战及研究方向 国际数据科学与分析杂志 2022 [#Bahri2022automl]_ [PDF] <https://www.researchgate.net/publication/358364044_AutoML_state_of_the_art_with_a_focus_on_anomaly_detection_challenges_and_research_directions>_
AutoOD：基于好奇心引导搜索与自我模仿学习的自动化异常检测 ICDE 2020 [#Li2020AutoOD]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2006.11321.pdf>_
自动无监督异常检测模型选择 NeurIPS 2021 [#Zhao2020Automating]_ [PDF] <https://openreview.net/forum?id=KCd-3Pz8VjM>, [代码] <https://github.com/yzhao062/MetaOD>
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4.6. 基于神经网络的异常检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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利用LSTM和非参数动态阈值检测航天器异常 KDD 2018 [#Hundman2018Detecting]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1802.04431.pdf>, [代码] <https://github.com/khundman/telemanom>
MAD-GAN：基于生成对抗网络的时间序列多变量异常检测 ICANN 2019 [#Li2019MAD]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1901.04997.pdf>, [代码] <https://github.com/LiDan456/MAD-GANs>
用于无监督异常检测的生成对抗主动学习 TKDE 2019 [#Liu2019Generative]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1809.10816.pdf>, [代码] <https://github.com/leibinghe/GAAL-based-outlier-detection>
用于无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型 ICLR 2018 [#Zong2018Deep]_ [PDF] <http://www.cs.ucsb.edu/~bzong/doc/iclr18-dagmm.pdf>, [代码] <https://github.com/danieltan07/dagmm>
基于异常暴露的深度异常检测 ICLR 2019 [#Hendrycks2019Deep]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1812.04606.pdf>, [代码] <https://github.com/hendrycks/outlier-exposure>
基于LSTM神经网络的无监督异常检测 TNNLS 2019 [#Ergen2019Unsupervised]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1710.09207.pdf>, [IEEE] <https://ieeexplore.ieee.org/document/8836638>,
通过判别网络中的内点优先级实现有效的端到端无监督异常检测 NeurIPS 2019 [#Wang2019Effective]_ [PDF] <https://papers.nips.cc/paper/8830-effective-end-to-end-unsupervised-outlier-detection-via-inlier-priority-of-discriminative-network.pdf>_ [代码] <https://github.com/demonzyj56/E3Outlier>_
迷人的监督信号及其来源：基于尺度学习的深度异常检测 ICML 2023 [#Xu2023Fascinating]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2305.16114>, [代码] <https://github.com/xuhongzuo/scale-learning>
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4.7. 可解释性 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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用特征子空间规则解释群体中的异常现象 DMKD 2018 [#Macha2018Explaining]_ [PDF] <https://www.andrew.cmu.edu/user/lakoglu/pubs/18-pkdd-journal-xpacs.pdf>_
超越异常检测：用于图像化解释的LookOut ECML-PKDD 2018 [#Gupta2018Beyond]_ [PDF] <https://www.andrew.cmu.edu/user/lakoglu/pubs/18-pkdd-lookout.pdf>_
上下文异常解释 IJCAI 2018 [#Liu2018Contextual]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1711.10589.pdf>_
从分类关系数据中挖掘多维上下文异常 IDA 2015 [#Tang2015Mining]_ [PDF] <http://www.cs.sfu.ca/~jpei/publications/Contextual%20outliers.pdf>_
用于识别和解释异常的判别特征 ICDE 2014 [#Dang2014Discriminative]_ [PDF] <https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6816642>_
序列特征解释用于异常检测 TKDD 2019 [#Siddiqui2019Sequential]_ [HTML] <https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3230666>_
可解释异常检测综述 TKDD 2023 [#Li2023XAD]_ [HTML] <https://dl.acm.org/doi/10.1145/3609333>_
基于分位数回归森林的可解释上下文异常检测 DMKD 2023 [#Li2023QCAD]_ [HTML] <https://link.springer.com/article/10.1007/s10618-023-00967-z>_
超越异常检测：基于注意力引导三元组偏差网络的异常解释 WWW 2021 [#Xu2021Beyond]_ [PDF] <https://jiansonglei.github.io/files/21WWW.pdf>_
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4.8. 异常检测中的表示学习 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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为随机距离型异常检测学习超高维数据的表示 SIGKDD 2018 [#Pang2018Learning]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1806.04808.pdf>_
在预算有限的情况下学习用于异常检测的表示 预印本 2015 [#Micenkova2015Learning]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1507.08104.pdf>_
XGBOD：通过无监督表示学习改进有监督异常检测 IJCNN 2018 [#Zhao2018Xgbod]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/1912.00290>_
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4.9. 流式数据中的异常检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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演化数据中的异常检测综述：[以森林火灾风险预测为例] SIGKDD Explorations 2018 [#Salehi2018A]_ [PDF] <http://www.kdd.org/exploration_files/20-1-Article2.pdf>_
流数据的无监督实时异常检测 Neurocomputing 2017 [#Ahmad2017Unsupervised]_ [PDF] <https://www.researchgate.net/publication/317325599_Unsupervised_real-time_anomaly_detection_for_streaming_data>_
特征演化的数据流中的离群点检测 SIGKDD 2018 [#Manzoor2018Outlier]_ [PDF] <https://www.andrew.cmu.edu/user/lakoglu/pubs/18-kdd-xstream.pdf>, [Github] <https://cmuxstream.github.io/>
实时异常检测算法评估——Numenta 异常基准测试 ICMLA 2015 [#Lavin2015Evaluating]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1510.03336.pdf>, [Github] <https://github.com/numenta/NAB>
MIDAS：基于微簇的边缘流异常检测器 AAAI 2020 [#Bhatia2020MIDAS]_ [PDF] <https://www.comp.nus.edu.sg/~sbhatia/assets/pdf/midas.pdf>, [Github] <https://github.com/bhatiasiddharth/MIDAS>
NETS：基于集合处理的超快速数据流离群点检测 VLDB 2019 [#Yoon2019NETS]_ [PDF] <http://www.vldb.org/pvldb/vol12/p1303-yoon.pdf>, [Github] <https://github.com/kaist-dmlab/NETS>, [幻灯片] <https://drive.google.com/file/d/1wqKJZhEE4nTWe0zODu21ejgPDsDA_xaF/view?usp=sharing>_
具有静止区域跳过的超快速局部离群点检测 KDD 2020 [#Yoon2020STARE]_ [PDF] <https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403171>, [Github] <https://github.com/kaist-dmlab/STARE>, [幻灯片] <https://drive.google.com/file/d/11y7Gs703SKJBkPZ4nKKgua__dHXXMbkV/view?usp=sharing>_
利用数据与查询的对偶性从数据流中进行多重动态离群点检测 SIGMOD 2021 [#Yoon2021MDUAL]_ [PDF] <https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3448016.3452810>, [Github] <https://github.com/kaist-dmlab/MDUAL>, [幻灯片] <https://drive.google.com/file/d/1wmkkKCAcF9Dk8Wg49WnJF4U--lbtWy9J/view>_
自适应模型池用于复杂演化数据流的在线深度异常检测 KDD 2022 [#Yoon2022ARCUS]_ [PDF] <https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3534678.3539348>, [Github] <https://github.com/kaist-dmlab/ARCUS>, [幻灯片] <https://drive.google.com/file/d/1JhrnEj1vScqGy69cfNUpfTjQYZh-vj_D/view>_
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4.10. 离群点集成 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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离群点集成：立场论文 SIGKDD Explorations 2013 [#Aggarwal2013Outlier]_ [PDF] <https://pdfs.semanticscholar.org/841e/ce7c3812bbf799c99c84c064bbcf77916ba9.pdf>_
无监督离群点检测的集成：挑战与研究问题——一份立场论文 SIGKDD Explorations 2014 [#Zimek2014Ensembles]_ [PDF] <http://www.kdd.org/exploration_files/V15-01-02-Zimek.pdf>_
一种用于离群点检测集成的无监督提升策略 PAKDD 2018 [#Campos2018An]_ [HTML] <https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-93034-3_45>_
LSCP：并行离群点集成中的局部选择性组合 SDM 2019 [#Zhao2019LSCP]_ [PDF] <https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/1.9781611975673.66>_
自适应模型池用于复杂演化数据流的在线深度异常检测 KDD 2022 [#Yoon2022ARCUS]_ [PDF] <https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3534678.3539348>, [Github] <https://github.com/kaist-dmlab/ARCUS>, [幻灯片] <https://drive.google.com/file/d/1JhrnEj1vScqGy69cfNUpfTjQYZh-vj_D/view>_
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4.11. 高维与子空间离群点 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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高维数值数据中无监督异常值检测综述 统计分析与数据挖掘 2012 [#Zimek2012A]_ [HTML] <https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sam.11161>_
基于随机距离的异常值检测中超高维数据表示的学习 SIGKDD 2018 [#Pang2018Learning]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1806.04808.pdf>_
无监督距离型异常值检测中的反向最近邻 TKDE 2015 [#Radovanovic2015Reverse]_ [PDF] <https://ieeexplore.ieee.org/document/6948273>, [SLIDES] <https://pdfs.semanticscholar.org/c8aa/832362422418287ff56793c780b425afa93f.pdf>
高维数据的异常值检测 Biometrika 2015 [#Ro2015Outlier]_ [PDF] <http://web.hku.hk/~gyin/materials/2015RoZouWangYinBiometrika.pdf>_
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4.12. 异常值检测中的特征选择 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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通过建模层次化取值-特征耦合进行异常值检测的无监督特征选择 ICDM 2016 [#Pang2016Unsupervised]_ [PDF] <https://opus.lib.uts.edu.au/bitstream/10453/107356/4/DSFS_ICDM2016.pdf>_
从非独立同分布数据中学习同质性耦合以实现联合特征选择和抗噪异常值检测 IJCAI 2017 [#Pang2017Learning]_ [PDF] <https://www.ijcai.org/proceedings/2017/0360.pdf>_
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4.13. 时间序列异常值检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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时序数据的异常检测：综述 TKDE 2014 [#Gupta2014Outlier]_ [PDF] <https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2014/01/gupta14_tkde.pdf>_
利用LSTM和非参数动态阈值检测航天器异常 KDD 2018 [#Hundman2018Detecting]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1802.04431.pdf>, [代码] <https://github.com/khundman/telemanom>
微软的时间序列异常检测服务 KDD 2019 [#Ren2019Time]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1906.03821.pdf>_
再探时间序列异常检测：定义与基准测试 NeurIPS 2021 [#Lai2021Revisiting]_ [PDF] <https://openreview.net/pdf?id=r8IvOsnHchr>, [代码] <https://github.com/datamllab/tods/tree/benchmark>
用于多时间序列异常检测的图增强归一化流 ICLR 2022 [#Dai2022Graph]_ [PDF] <https://openreview.net/pdf?id=45L_dgP48Vd>, [代码] <https://github.com/EnyanDai/GANF>
漂移无关紧要：基于扩散重建的动态分解方法用于不稳定多变量时间序列异常检测 NeurIPS 2023 [#Wang2023Drift]_ [PDF] <https://openreview.net/pdf?id=aW5bSuduF1>, [代码] <https://github.com/ForestsKing/D3R>
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4.14. 图与网络异常检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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基于图的异常检测与描述：综述 DMKD 2015 [#Akoglu2015Graph]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1404.4679.pdf>_
动态网络中的异常检测：综述 WIREs Computational Statistic 2015 [#Ranshous2015Anomaly]_ [PDF] <https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/wics.1347>_
图中的异常检测：多种图模型的影响 ComSIS 2019 [#Campos2019Outlier]_ [PDF] <http://www.comsis.org/pdf.php?id=wims-8671>_
深度学习在图异常检测中的综合研究 TKDE 2021 [#Ma2021A]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2106.07178.pdf>_
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4.15. 主要算法 ^^^^^^^^^^^^^^^
所有这些算法均可在 Python 异常检测库 (PyOD) <https://github.com/yzhao062/pyod>_ 中找到。
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缩写 论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 资料
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kNN 大型数据集中离群点挖掘的有效算法 ACM SIGMOD Record 2000 [#Ramaswamy2000Efficient]_ [PDF] <https://webdocs.cs.ualberta.ca/~zaiane/pub/check/ramaswamy.pdf>_
KNN 高维空间中的快速离群点检测 PKDD 2002 [#Angiulli2002Fast]_ [PDF] <https://www.researchgate.net/profile/Clara_Pizzuti/publication/220699183_Fast_Outlier_Detection_in_High_Dimensional_Spaces/links/542ea6a60cf27e39fa9635c6.pdf>_
LOF LOF：基于密度的局部离群点识别 ACM SIGMOD Record 2000 [#Breunig2000LOF]_ [PDF] <http://www.dbs.ifi.lmu.de/Publikationen/Papers/LOF.pdf>_
IForest 孤立森林 ICDM 2008 [#Liu2008Isolation]_ [PDF] <https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf>_
OCSVM 高维分布的支持集估计 Neural Computation 2001 [#Scholkopf2001Estimating]_ [PDF] <http://users.cecs.anu.edu.au/~williams/papers/P132.pdf>_
AutoEncoder Ensemble 基于自编码器集成的离群点检测 SDM 2017 [#Chen2017Outlier]_ [PDF] <http://saketsathe.net/downloads/autoencode.pdf>_
COPOD COPOD：基于Copula的离群点检测 ICDM 2020 [#Li2020COPOD]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2009.09463>_
ECOD 基于经验累积分布函数的无监督离群点检测 TKDE 2022 [#Li2021ECOD]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2201.00382>_
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4.16. 概述与综述论文 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
论文按发表年份排序。
4.17. 基于隔离的方法 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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孤立森林 ICDM 2008 [#Liu2008Isolation]_ [PDF] <https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf>_
基于最近邻集成的孤立异常检测 计算智能 2018 [#Bandaragoda2018Isolation]_ [PDF] <https://www.researchgate.net/publication/322359651_Isolation-based_anomaly_detection_using_nearest-neighbor_ensembles_iNNE>, [代码] <https://github.com/zhuye88/iNNE>
扩展孤立森林 TKDE 2019 [#Hariri2019Extended]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1811.02141.pdf>, [代码] <https://github.com/sahandha/eif>
孤立分布核：一种用于基于核的异常检测的新工具 KDD 2020 [#Ting2020Isolation]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2009.12196.pdf>, [代码] <https://github.com/IsolationKernel/Codes/tree/main/IDK>
用于异常检测的深度孤立森林 TKDE 2023 [#Xu2023Deep]_ [PDF] <https://arxiv.org/abs/2206.06602>, [代码] <https://github.com/xuhongzuo/deep-iforest>
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4.18. 异常检测中的公平性与偏差 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考文献 材料
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确定异常检测公平性的框架 ECAI 2020 [#Davidson2020A]_ [PDF] <https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/TR.pdf>_
FAIROD：面向公平的异常检测 AIES 2021 [#Shekhar2021FAIROD]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2012.03063.pdf>_
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4.19. 异常检测的应用 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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字段 论文标题 场所 年份 参考文献 材料
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安全 网络入侵异常检测中使用的距离与相似度度量综述 IEEE Commun. Surv. Tutor. 2015 [#WellerFahy2015A]_ [PDF] <https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=6853338>_
安全 基于异常的网络入侵检测：技术、系统及挑战 Computers & Security 2009 [#GarciaTeodoro2009Anomaly]_ [PDF] <https://www2.cs.uh.edu/~acl/cs6397/Doc/2009-Elsevier-Anomaly-based%20network%20intrusion%20detection.pdf>_
金融 金融领域异常检测技术综述 Future Gener Comput Syst 2016 [#Ahmed2016A]_ [PDF] <https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167739X15000023>_
交通 城市交通数据中的离群点检测 WIMS 2018 [#Djenouri2018Outlier]_ [PDF] <http://dss.sdu.dk/assets/fpd-lof/outlier-detection-urban.pdf>_
社交媒体 社交媒体异常检测综述 SIGKDD Explorations 2016 [#Yu2016A]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1601.01102.pdf>_
社交媒体 GLAD：社交媒体分析中的群体异常检测 TKDD 2015 [#Yu2015Glad]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1410.1940.pdf>_
机器故障 利用异常检测方法检测机器故障的初期 DAWAK 2019 [#Riazi2019Detecting]_ [PDF] <https://webdocs.cs.ualberta.ca/~zaiane/postscript/DAWAK19.pdf>_
视频监控 AnomalyNet：用于视频监控的异常检测网络 TIFS 2019 [#Zhou2019AnomalyNet]_ [IEEE] <https://ieeexplore.ieee.org/document/8649753>, 代码 <https://github.com/joeyzhouty/AnomalyNet>
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4.20. 其他领域的离群点检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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领域 论文标题 场所 年份 参考文献 材料
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文本 文本数据的离群点检测 SDM 2017 [#Kannan2017Outlier]_ [PDF] <https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/1.9781611974973.55>_
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4.21. 交互式离群点检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考 材料
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基于首次反馈的在职学习以重新排序异常 SDM 2019 [#Lamba2019Learning]_ [PDF] <https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/1.9781611975673.69>_
属性网络上的交互式异常检测 WSDM 2019 [#Ding2019Interactive]_ [PDF] <http://www.public.asu.edu/~jundongl/paper/WSDM19_GraphUCB.pdf>_
eX2：一种用于交互式异常检测的框架 IUI Workshop 2019 [#Arnaldo2019ex2]_ [PDF] <http://ceur-ws.org/Vol-2327/IUI19WS-ESIDA-2.pdf>_
用于交互式异常发现的三方主动学习 IEEE Access 2019 [#Zhu2019Tripartite]_ [PDF] <https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8707963>_
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4.22. 主动异常检测 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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论文标题 会议/期刊 年份 参考 材料
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异常与稀有类别检测中的主动学习 NeurIPS 2005 [#Pelleg2005Active]_ [PDF] <http://papers.nips.cc/paper/2554-active-learning-for-anomaly-and-rare-category-detection.pdf>_
通过主动学习进行离群点检测 SIGKDD 2006 [#Abe2006Outlier]_ [PDF] <https://www.researchgate.net/profile/Naoki_Abe2/publication/221653343_Outlier_detection_by_active_learning/links/5441464a0cf2e6f0c0f60abb.pdf>_
基于集成的主动异常检测：见解、算法与可解释性 预印本 2019 [#Das2019Active]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/1901.08930.pdf>_
Meta-AAD：基于深度强化学习的主动异常检测 ICDM 2020 [#Zha2020Meta]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2009.07415.pdf>_
A3：激活异常分析 ECML-PKDD 2020 [#Sperl2021A3]_ [PDF] <https://arxiv.org/pdf/2003.01801>, [代码] <https://github.com/Fraunhofer-AISEC/A3>
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- 重要会议/研讨会/期刊
5.1. 会议与研讨会 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
重要的数据挖掘会议的截止日期、历年接受率等信息，可在 data-mining-conferences <https://github.com/yzhao062/data-mining-conferences>_ 中找到。
ACM国际知识发现与数据挖掘会议（SIGKDD） <http://www.kdd.org/conferences>。 注意：SIGKDD 通常会举办离群点检测研讨会（ODD），详情参见 ODD 2021 <https://oddworkshop.github.io/>。
ACM国际数据管理会议（SIGMOD） <https://sigmod.org/>
万维网大会（WWW） <https://www2018.thewebconf.org/>
IEEE国际数据挖掘会议（ICDM） <https://icdm2024.org//>_
SIAM国际数据挖掘会议（SDM） <https://www.siam.org/Conferences/CM/Main/sdm19>_
IEEE国际数据工程会议（ICDE） <https://icde2018.org/>
ACM国际信息与知识管理会议（CIKM） <http://www.cikmconference.org/>
ACM国际Web搜索与数据挖掘会议（WSDM） <http://www.wsdm-conference.org/2018/>
欧洲机器学习及数据库知识发现原理与实践大会（ECML-PKDD） <http://www.ecmlpkdd2018.org/>
亚太知识发现与数据挖掘大会（PAKDD） <http://pakdd2019.medmeeting.org>_
5.2. 期刊 ^^^^^^^^^^^^^
ACM关于数据知识发现的事务（TKDD） <https://tkdd.acm.org/>
IEEE关于知识与数据工程的事务（TKDE） <https://www.computer.org/web/tkde>_
ACM SIGKDD探索通讯 <http://www.kdd.org/explorations>_
数据挖掘与知识发现 <https://link.springer.com/journal/10618>_
知识与信息系统（KAIS） <https://link.springer.com/journal/10115>_
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