論文の概要: Series2Graph: Graph-based Subsequence Anomaly Detection for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12208v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 13:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:24:38.388947
• Title: Series2Graph: Graph-based Subsequence Anomaly Detection for Time Series
• Title（参考訳）: Series2Graph: 時系列のグラフベースのサブシーケンス異常検出
• Authors: Paul Boniol, Themis Palpanas
• Abstract要約: 長いシーケンスにおける後続異常検出は、幅広い領域の応用において重要な問題である。 本研究では,ドメイン列異常検出に適した教師なし手法を提案する。 本手法は,サブシーケンスの低次元非依存性埋め込みのグラフ表現に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.630676187747696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subsequence anomaly detection in long sequences is an important problem with applications in a wide range of domains. However, the approaches proposed so far in the literature have severe limitations: they either require prior domain knowledge used to design the anomaly discovery algorithms, or become cumbersome and expensive to use in situations with recurrent anomalies of the same type. In this work, we address these problems, and propose an unsupervised method suitable for domain agnostic subsequence anomaly detection. Our method, Series2Graph, is based on a graph representation of a novel low-dimensionality embedding of subsequences. Series2Graph needs neither labeled instances (like supervised techniques) nor anomaly-free data (like zero-positive learning techniques), and identifies anomalies of varying lengths. The experimental results, on the largest set of synthetic and real datasets used to date, demonstrate that the proposed approach correctly identifies single and recurrent anomalies without any prior knowledge of their characteristics, outperforming by a large margin several competing approaches in accuracy, while being up to orders of magnitude faster. This paper has appeared in VLDB 2020.
• Abstract（参考訳）: 長いシーケンスにおける連続異常検出は、幅広い領域の応用において重要な問題である。 しかし、これまでの文献で提案されているアプローチには、異常発見アルゴリズムの設計に使用する事前のドメイン知識を必要とするか、同じタイプの繰り返し異常のある状況で使用するのが面倒で費用がかかるか、厳しい制限がある。 本研究では,これらの問題に対処し,ドメインに依存しないサブシーケンス検出に適した教師なし手法を提案する。 提案手法である series2graph は,部分列の新たな低次元埋め込みのグラフ表現に基づいている。 series2graphはラベル付きインスタンス(教師付き技術など)や異常のないデータ(ゼロ正の学習技術など)も必要とせず、さまざまな長さの異常を識別できる。 実験結果は,これまで使用されてきた最大規模の合成データセットと実データセットを用いて,提案手法が先行知識のない単一および再帰異常を正しく同定し,精度の面ではいくつかの競合するアプローチよりも優れていることを示した。 この論文はVLDB 2020に掲載されている。

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