論文の概要: Unsupervised Distance Metric Learning for Anomaly Detection Over Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01895v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 09:55:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:16:00.683825
• Title: Unsupervised Distance Metric Learning for Anomaly Detection Over Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: 多変量時系列上の異常検出のための教師なし距離距離学習
• Authors: Hanyang Yuan, Qinglin Cai, Keting Yin
• Abstract要約: 時系列上の異常検出のための教師なし距離メトリック学習法であるFCM-wDTWを提案する。 FCM-wDTWは生データを潜在空間にエンコードし、クラスタセンターを通して通常の次元関係を明らかにする。 11種類のベンチマークによる実験は、我々の手法の競合精度と効率を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distance-based time series anomaly detection methods are prevalent due to their relative non-parametric nature and interpretability. However, the commonly used Euclidean distance is sensitive to noise. While existing works have explored dynamic time warping (DTW) for its robustness, they only support supervised tasks over multivariate time series (MTS), leaving a scarcity of unsupervised methods. In this work, we propose FCM-wDTW, an unsupervised distance metric learning method for anomaly detection over MTS, which encodes raw data into latent space and reveals normal dimension relationships through cluster centers. FCM-wDTW introduces locally weighted DTW into fuzzy C-means clustering and learns the optimal latent space efficiently, enabling anomaly identification via data reconstruction. Experiments with 11 different types of benchmarks demonstrate our method's competitive accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 距離に基づく時系列異常検出法は, 相対的な非パラメトリックな性質と解釈可能性から一般的である。 しかし、一般的に使用されるユークリッド距離はノイズに敏感である。 既存の研究は、その堅牢性のために動的時間ワープ(DTW)を探索してきたが、それらは多変量時系列(MTS)上の教師付きタスクのみをサポートし、教師なしメソッドの不足を残している。 本研究では,MSS上の異常検出のための教師なし距離メトリック学習手法であるFCM-wDTWを提案する。 FCM-wDTWは局所重み付きDTWをファジィC平均クラスタリングに導入し、最適な潜伏空間を効率的に学習し、データ再構成による異常同定を可能にする。 11種類のベンチマークによる実験は、我々の手法の競合精度と効率を示す。

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