## Memo ## Abstract オンラインWebサービスなどのオンラインサービスに異常が発生した場合、オペレータは、影響を受けるマシンの多くの異常監視指標を分析し、根本原因指標を迅速に決定する必要があり、特定の問題を迅速に突き止めることができます。そして、異常によって引き起こされる連鎖的な影響がなくなるまで、異常の隔離を行う。本論文では、ProphetKdeRCLと名付けられた根本原因指標位置決定アルゴリズムを提案する。まず、改良された[[Prophet]]アルゴリズムが多くの異常時系列指標を検出する。次に、[[カーネル密度推定]]に基づく異常偏差度アルゴリズムを用いて、各異常指標の揺らぎを測定し、ソーティングを行う。遅延原因因子依存性の解析は、時間窓と組み合わされる。最後に、オペレータの迅速なトラブルシューティング作業を支援するために、根本原因の位置リストを生成する。本論文では、アルゴリズムの全体的な有効性を評価するために、公開データセットを使用する。その結果、他のアルゴリズムと比較して、ProphetKdeRCLアルゴリズムは評価指標AC@1において高い精度を持ち、他のよく使われる指標、すなわちAC@2、AC@3において優れた精度を持つことがわかった。 [[2023__TNSM__Root Cause Location Based on Prophet and Kernel Density Estimation__translation]]