Practical Approach to Asynchronous Multivariate Time Series Anomaly Detection and Localization

异常检测 杠杆(统计) 计算机科学 机器学习 自编码 水准点(测量) 特征学习 深度学习 数据挖掘 人工智能 时间序列 多元统计 代表(政治) 模式识别(心理学) 异步通信 政治 计算机网络 政治学 法学 地理 大地测量学
作者
Ahmed Abdulaal,Zhuang‐Hua Liu,Tomer Lancewicki
出处
期刊:Knowledge Discovery and Data Mining 卷期号:: 2485-2494 被引量:133
标识
DOI:10.1145/3447548.3467174
摘要

Engineers at eBay utilize robust methods in monitoring IT system signals for anomalies. However, the growing scale of signals, both in volumes and dimensions, overpowers traditional statistical state-space or supervised learning tools. Thus, state-of-the-art methods based on unsupervised deep learning are sought in recent research. However, we experienced flaws when implementing those methods, such as requiring partial supervision and weaknesses to high dimensional datasets, among other reasons discussed in this paper. We propose a practical approach for inferring anomalies from large multivariate sets. We observe an abundance of time series in real-world applications, which exhibit asynchronous and consistent repetitive variations, such as IT, weather, utility, and transportation. Our solution is designed to leverage this behavior. The solution utilizes spectral analysis on the latent representation of a pre-trained autoencoder to extract dominant frequencies across the signals, which are then used in a subsequent network that learns the phase shifts across the signals and produces a synchronized representation of the raw multivariate. Random subsets of the synchronous multivariate are then fed into an array of autoencoders learning to minimize the quantile reconstruction losses, which are then used to infer and localize anomalies based on a majority vote. We benchmark this method against state-of-the-art approaches on public datasets and eBay's data using their referenced evaluation methods. Furthermore, we address the limitations of the referenced evaluation methods and propose a more realistic evaluation method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
一一一应助滕皓轩采纳,获得10
刚刚
一一一应助滕皓轩采纳,获得10
刚刚
科研通AI2S应助滕皓轩采纳,获得10
刚刚
大个应助十曰采纳,获得10
1秒前
li完成签到 ,获得积分10
2秒前
尘埃之影完成签到,获得积分10
4秒前
陶醉的钢笔完成签到 ,获得积分10
5秒前
飞行的子弹完成签到,获得积分20
6秒前
泥花完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
mr_beard完成签到 ,获得积分10
7秒前
岑晓冰完成签到 ,获得积分10
9秒前
啦啦啦完成签到,获得积分10
9秒前
感动的小鸽子完成签到 ,获得积分10
10秒前
lxj完成签到 ,获得积分10
10秒前
无辜的蜗牛完成签到 ,获得积分10
10秒前
xiaojin完成签到,获得积分10
11秒前
程程完成签到,获得积分10
11秒前
duckspy发布了新的文献求助30
11秒前
11秒前
sunyanghu369发布了新的文献求助30
16秒前
hdc12138完成签到,获得积分10
17秒前
飞龙在天完成签到,获得积分0
17秒前
狄淇儿完成签到 ,获得积分10
17秒前
吨吨完成签到,获得积分10
18秒前
小芒果完成签到,获得积分0
22秒前
23秒前
杰克李李完成签到,获得积分10
24秒前
pakiorder完成签到,获得积分20
26秒前
无心的雅霜完成签到,获得积分10
26秒前
1122完成签到,获得积分10
27秒前
王磊完成签到,获得积分10
27秒前
顺心醉蝶完成签到 ,获得积分10
27秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
zhao完成签到 ,获得积分10
28秒前
yuncong323发布了新的文献求助10
28秒前
gfasdjsjdsjd发布了新的文献求助30
30秒前
pan完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
32秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038235
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575992
关于积分的说明 11374009
捐赠科研通 3305760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819276
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022