論文の概要: Interdependency Matters: Graph Alignment for Multivariate Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08877v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 14:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 21:26:05.853009
• Title: Interdependency Matters: Graph Alignment for Multivariate Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 多変量時系列異常検出のためのグラフアライメント
• Authors: Yuanyi Wang, Haifeng Sun, Chengsen Wang, Mengde Zhu, Jingyu Wang, Wei Tang, Qi Qi, Zirui Zhuang, Jianxin Liao,
• Abstract要約: グラフアライメント(GA)問題として異常検出を再定義するMADGA(MTS Anomaly Detection via Graph Alignment)を提案する。 GAアプローチでは、ノードとエッジの両方を明示的にアライメントし、ノードはワッサーシュタイン距離、エッジはグロモフ=ワッサーシュタイン距離を用いる。 多様な実世界のデータセットの実験は、MADGAの有効性を検証し、異常を検出し、相互依存を区別する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.101707763778013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection in multivariate time series (MTS) is crucial for various applications in data mining and industry. Current industrial methods typically approach anomaly detection as an unsupervised learning task, aiming to identify deviations by estimating the normal distribution in noisy, label-free datasets. These methods increasingly incorporate interdependencies between channels through graph structures to enhance accuracy. However, the role of interdependencies is more critical than previously understood, as shifts in interdependencies between MTS channels from normal to anomalous data are significant. This observation suggests that \textit{anomalies could be detected by changes in these interdependency graph series}. To capitalize on this insight, we introduce MADGA (MTS Anomaly Detection via Graph Alignment), which redefines anomaly detection as a graph alignment (GA) problem that explicitly utilizes interdependencies for anomaly detection. MADGA dynamically transforms subsequences into graphs to capture the evolving interdependencies, and Graph alignment is performed between these graphs, optimizing an alignment plan that minimizes cost, effectively minimizing the distance for normal data and maximizing it for anomalous data. Uniquely, our GA approach involves explicit alignment of both nodes and edges, employing Wasserstein distance for nodes and Gromov-Wasserstein distance for edges. To our knowledge, this is the first application of GA to MTS anomaly detection that explicitly leverages interdependency for this purpose. Extensive experiments on diverse real-world datasets validate the effectiveness of MADGA, demonstrating its capability to detect anomalies and differentiate interdependencies, consistently achieving state-of-the-art across various scenarios.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列(MTS)における異常検出は、データマイニングや産業における様々な用途において重要である。 現在の産業的手法は、一般に教師なしの学習タスクとして異常検出にアプローチし、ノイズのないラベルなしデータセットの正規分布を推定することによって偏差を推定することを目的としている。 これらの手法は、精度を高めるために、グラフ構造を通してチャネル間の相互依存性をますます取り入れている。 しかし,MSSチャネル間の相互依存性の変化は,通常のデータから異常データへのシフトが重要であるため,相互依存性の役割は従来より重要である。 この観測は、これらの相互依存グラフ列の変化によって \textit{anomalies が検出できることを示唆している。 グラフアライメントによるMADGA (MTS Anomaly Detection via Graph Alignment) をグラフアライメント (GA) 問題として再定義する。 MADGAは、サブシーケンスを動的にグラフに変換して、進化する相互依存性を捉える。グラフアライメントは、これらのグラフ間で行われ、コストを最小化し、通常のデータの距離を効果的に最小化し、異常データに対して最大化するアライメント計画が最適化される。 GAアプローチでは、ノードとエッジの両方を明示的にアライメントし、ノードはワッサーシュタイン距離、エッジはグロモフ=ワッサーシュタイン距離を用いる。 我々の知る限り、これはGAのMTS異常検出への最初の応用であり、この目的のために相互依存を明示的に活用する。 多様な実世界のデータセットに関する大規模な実験は、MADGAの有効性を検証し、異常を検出し、相互依存を区別する能力を示し、さまざまなシナリオで一貫して最先端の達成を実現している。

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