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表格数据适配器：改善无标签私有数据的异常检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种表格数据适配器（TDA），通过生成弱标签，提升了50个领域数据集的异常检测准确性，并减少了计算时间。
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关键要点
- 本研究提出了一种表格数据适配器（TDA）
- TDA通过生成弱标签提升了异常检测准确性
- 研究涉及50个不同领域的数据集
- 解决了深度学习应用于内部私有数据时的异常检测挑战
- 应对数据结构差异和缺乏标签的问题
- 通过识别统计上相似的公共数据集，转换私有数据为兼容格式
- 减少了计算时间
- 为公共模型与实际应用之间架起了桥梁
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