論文の概要: Algorithmic Recourse in Abnormal Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16896v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 20:55:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.497009
• Title: Algorithmic Recourse in Abnormal Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: 異常な多変量時系列におけるアルゴリズム的リコース
• Authors: Xiao Han, Lu Zhang, Yongkai Wu, Shuhan Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,時系列の異常に対処するフレームワークであるRecourse in time series Anomaly Detection (RecAD)を紹介する。 RecADは、反現実的な説明として正常な状態を回復するためのリコースアクションを予測する。 合成および実世界のデータセットの実験は、その効果を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.076191162702298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic recourse provides actionable recommendations to alter unfavorable predictions of machine learning models, enhancing transparency through counterfactual explanations. While significant progress has been made in algorithmic recourse for static data, such as tabular and image data, limited research explores recourse for multivariate time series, particularly for reversing abnormal time series. This paper introduces Recourse in time series Anomaly Detection (RecAD), a framework for addressing anomalies in multivariate time series using backtracking counterfactual reasoning. By modeling the causes of anomalies as external interventions on exogenous variables, RecAD predicts recourse actions to restore normal status as counterfactual explanations, where the recourse function, responsible for generating actions based on observed data, is trained using an end-to-end approach. Experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムのリコースは、機械学習モデルの好ましくない予測を変更するための実行可能なレコメンデーションを提供する。 グラフデータや画像データなどの静的データに対するアルゴリズム的リコースでは大きな進歩があったが、特に異常時系列を逆転する多変量時系列に対するリコースを限定的に探究している。 本稿では,マルチ変数時系列における異常に対処するフレームワークであるRecourse in time series Anomaly Detection (RecAD)を紹介する。 異常の原因を外因性変数に対する外部的介入としてモデル化することにより、RecADは通常の状態を反ファクト的説明として復元するリコース動作を予測し、そこでは、観測データに基づいてアクションを生成するリコース関数をエンドツーエンドアプローチを用いて訓練する。 合成および実世界のデータセットの実験は、その効果を実証している。

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