| Verlagslink: | https://aisel.aisnet.org/wi2024/27 | Titel: | Evaluation of outlier detection methods for anomaly detection in journal entries : a use case analysis | Sprache: | Englisch | Autorenschaft: | Schreier, Tobias Gnoss, Nicolai Tropmann-Frick, Marina  Schultz, Martin |
Herausgeber: | Association for Information Systems | Schlagwörter: | Anomaly Detection; Comparative Analysis; Journal Entry Testing; Auditing; Autoencoder | Erscheinungsdatum: | 2024 | Verlag: | AIS eLibrary | Teil der Schriftenreihe: | Wirtschaftsinformatik 2024 : proceedings | Konferenz: | Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik 2024 | URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/19582 | Begutachtungsstatus: | Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review) | Einrichtung: | Department Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025) Fakultät Technik und Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025) |
Dokumenttyp: | Konferenzveröffentlichung |
| Enthalten in den Sammlungen: | Publications without full text |
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