論文の概要: tegdet: An extensible Python Library for Anomaly Detection using Time-Evolving Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08847v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 08:43:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 20:31:53.226256
• Title: tegdet: An extensible Python Library for Anomaly Detection using Time-Evolving Graphs
• Title（参考訳）: tegdet: 時間発展グラフを用いた異常検出のための拡張可能なpythonライブラリ
• Authors: Simona Bernardi, Jos\'e Merseguer and Ra\'ul Javierre
• Abstract要約: 本稿では,教師なし学習における異常検出のためのPythonライブラリを提案する。 このライブラリは28の異なる異種のメトリクスを実装しており、新しいメトリクスで簡単に拡張できるように設計されている。 本実験では,アルゴリズムの実行時間と実装手法の精度について有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a new Python library for anomaly detection in unsupervised learning approaches. The input for the library is a univariate time series representing observations of a given phenomenon. Then, it can identify anomalous epochs, i.e., time intervals where the observations are above a given percentile of a baseline distribution, defined by a dissimilarity metric. Using time-evolving graphs for the anomaly detection, the library leverages valuable information given by the inter-dependencies among data. Currently, the library implements 28 different dissimilarity metrics, and it has been designed to be easily extended with new ones. Through an API, the library exposes a complete functionality to carry out the anomaly detection. Summarizing, to the best of our knowledge, this library is the only one publicly available, that based on dynamic graphs, can be extended with other state-of-the-art anomaly detection techniques. Our experimentation shows promising results regarding the execution times of the algorithms and the accuracy of the implemented techniques. Additionally, the paper provides guidelines for setting the parameters of the detectors to improve their performance and prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師なし学習における異常検出のためのPythonライブラリを提案する。 ライブラリの入力は、与えられた現象の観察を表す不定の時系列である。 すると、これは異常なエポック、すなわち観測が基底線分布の与えられたパーセンタイルの上にある時間間隔を、相似性計量によって定義できる。 異常検出に時間進化グラフを使用すると、ライブラリはデータ間の依存関係から得られる貴重な情報を利用する。 現在、ライブラリは28の異なる異種メトリクスを実装しており、新しいメトリクスで簡単に拡張できるように設計されている。 APIを通じて、ライブラリは異常検出を実行するための完全な機能を公開する。 要約すると、私たちの知る限りでは、このライブラリが公開されている唯一のライブラリであり、動的グラフに基づいて、他の最先端の異常検出技術で拡張することができる。 本実験では,アルゴリズムの実行時間と実装手法の精度について有望な結果を示す。 さらに,検出器のパラメータを設定し,その性能と予測精度を向上させるためのガイドラインを提供する。

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