A Novel Evaluation Metric for Unsupervised Learning in AIS-Based Maritime Anomaly Detection: MADQI

Diese Arbeit stellt ein neues Framework zur Erkennung von Anomalien in maritimen AIS-Datensätzen vor, das sich auf anormale Schiffsverhaltensweisen konzentriert. Es wird eine neue Qualitätsmetrik, MADQI, vorgeschlagen, um die Leistung von unüberwachten Lernmodellen bei der Erkennung dieser Anomalien ohne gekennzeichnete Daten zu bewerten.