[[2021__ISSRE__Identifying Root-Cause Metrics for Incident Diagnosis in Online Service Systems|PatternMatcher]]のようなメトリクスの異常度に基づくランク付けは、異常度が大きい->原因に近いが成立しづらい。 同時間帯に影響が伝搬（[[TCPとOSの実装と因果の伝搬モデル]]）することを考慮すると、メトリクス同士の関係性を考慮するほうがよい。 [[2020__IPCCC__FluxInfer―Automatic Diagnosis of Performance Anomaly for Online Database System|FluxInfer]]では、[[PageRank]]を用いて、因果グラフの中心を故障箇所としている。しかし、グラフのノード（メトリクス）の重みを扱えないため、重みとしてメトリクスの異常度や変化度合いを与えることができない。 そこで、[[2020__Computational Social Networks__Node‐weighted centrality - a new way of centrality hybridization]]で提案されているようなエッジではなくノード重み付き中心性を用いて、異常度とメトリクス間の関係性が重要となる。