論文の概要: An Improved Time Series Anomaly Detection by Applying Structural Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20184v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 14:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.856419
• Title: An Improved Time Series Anomaly Detection by Applying Structural Similarity
• Title（参考訳）: 構造的類似性の適用による時系列異常検出の改善
• Authors: Tiejun Wang, Rui Wang, Xudong Mou, Mengyuan Ma, Tianyu Wo, Renyu Yang, Xudong Liu,
• Abstract要約: 本稿では,新しい構造強化型異常検出手法であるStrADを提案する。 この結果から,StrADは5つの実世界の異常検出データセットにまたがって,最先端の再構築モデルの性能を向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.056935729423667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective anomaly detection in time series is pivotal for modern industrial applications and financial systems. Due to the scarcity of anomaly labels and the high cost of manual labeling, reconstruction-based unsupervised approaches have garnered considerable attention. However, accurate anomaly detection remains an unsettled challenge, since the optimization objectives of reconstruction-based methods merely rely on point-by-point distance measures, ignoring the potential structural characteristics of time series and thus failing to tackle complex pattern-wise anomalies. In this paper, we propose StrAD, a novel structure-enhanced anomaly detection approach to enrich the optimization objective by incorporating structural information hidden in the time series and steering the data reconstruction procedure to better capture such structural features. StrAD accommodates the trend, seasonality, and shape in the optimization objective of the reconstruction model to learn latent structural characteristics and capture the intrinsic pattern variation of time series. The proposed structure-aware optimization objective mechanism can assure the alignment between the original data and the reconstructed data in terms of structural features, thereby keeping consistency in global fluctuation and local characteristics. The mechanism is pluggable and applicable to any reconstruction-based methods, enhancing the model sensitivity to both point-wise anomalies and pattern-wise anomalies. Experimental results show that StrAD improves the performance of state-of-the-art reconstruction-based models across five real-world anomaly detection datasets.
• Abstract（参考訳）: 時系列における効果的な異常検出は、現代の産業応用や金融システムにとって重要な要素である。 異常ラベルの不足と手動ラベリングの高コストのため、再建に基づく教師なしアプローチが注目されている。 しかし、再構成に基づく手法の最適化目的は、単に点毎の距離測定にのみ依存し、時系列の構造的特性を無視し、複雑なパターン的異常に対処できないため、正確な異常検出は未解決の課題である。 本稿では、時系列に隠された構造情報を取り込み、データ再構成手順をステアリングすることで、その構造的特徴をよりよく捉え、最適化目標を充実させる新しい構造的異常検出手法であるStrADを提案する。 StrADは、復元モデルの最適化目的の傾向、季節性、形状に対応し、潜在構造特性を学習し、時系列の固有パターンの変動を捉える。 提案手法は, 構造的特徴の観点から, 原データと再構成データとの整合性を保証し, グローバルなゆらぎと局所的な特性の整合性を維持する。 この機構は、任意の再構成に基づく手法に適用可能であり、ポイントワイド異常とパターンワイド異常の両方に対するモデルの感度を高める。 実験結果から,StrADは5つの実世界の異常検出データセットにまたがって,最先端の再構築モデルの性能を向上させることが示された。

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