Sparse Gaussian Markov Random Field Mixtures for Anomaly Detection (ICDM 2016) http://ide-research.net/papers/2016_ICDM_Ide.pdf
複数の動作モードに対応可能かつ変数ごとの異常スコアを算出できる新しい異常検知手法を提案する。 通常、異常検知を行いたいシステムは複数の動作モードを持つことが多いが従来の手法ではこれに対応できない。 また、ホテリング T2 などの古典的な手法では多変量であっても異常スコアは観測ごとにしか算出されない。 変数ごとに異常スコアが算出できればシステムのどこに異常が生じたかを突き止めやすくなる。 これらの問題に対応するため、ガウスマルコフ確率場の混合モデルを考え、その変分ベイズ推定アルゴリズムを導出する。 ガウスマルコフ確率場により、ある変数の異常スコアを同じ観測の他の変数の値から求めることができる。 また、混合モデルにより複数の動作モードを表現できる。 動作モードの数(混合数)は不明なため、大きめの数を設定しておけば重みをスパースに推定し、混合数を自動決定する仕組みを取り入れる。 実験として、合成データに対して混合数、混合比率、動作モードについてうまく推定できることを示した。 また、オイル生産コンプレッサーの実データを用いて、他の手法と比較して異常検知性能が良いことを示した。
