- 進捗 - 研究課題4 IOTS2021で発表（11/25-26） - [[research/tsifter/TSifter]]途中経過報告 - [[research/tsifter/TSifter]]復習 - 評価用データセットの件数増加 - [[Meltria]]により、データセット内のケース数を4から89へ - 1. 前処理（提案部分）の後続の原因診断処理を含めて検証 - 次元削減処理後の原因診断処理がうまくいくのか？ → 失敗 - [[PCアルゴリズム]] - 次元削減後の系列を頂点として、全頂点間を辺で結ぶ完全グラフを作成 - 完全グラフから全頂点の組み合わせに対して、条件付き独立性を検定し、依存のない辺を削除 - ルールベースで各辺を方向づけ - 評価のやり方を工夫して、次元削減部分のみで評価したい - 周期的なスパイクを含むデータの処理の検討 - 2. 正確性の再検討 - 正確性：有用な系列を消せていない - 「実際に残留した系列数」 == 「手動選択された残留すべき系列数」 - before: 手動選択の系列数は、異常の原因箇所のメトリック数個のみ - after: beforeに加えて、原因 -> 症状へと異常が伝搬する経路上のメトリックも選択 - 例: サービスCのCPU過負荷 -> サービスCの応答速度 -> サービスBの応答速度 -> サービスAの応答速度 - 実験した故障ケースごとにメトリックを手動選択する - 正確性（正解率）は60%程度 - 3. 次元削減ステップ1の改善 - 正確性を低下させている要因を調査中 - ステップ1：非定常な変動を含む系列を除外する - 定常性の統計的仮説検定手法 [[拡張Dickey-Fuller検定|ADF検定]] - グラフAについて、意図せず、定常であると判定される - 定常：階差を ADF検定はn次拡張 - 自動でnを決定するオプションがデフォルト有効 n=10 - n=1とすると解決 - まとめ - 研究課題3の途中経過を報告した - 今後の予定 - 各処理ステップごとにアルゴリズムを変更したときの次元削減性能比較 - 比較対象のいずれの手法も正確性100%になるようなデータセットを用意し、実行時間と削減率を比較 - 周期的スパイク時系列を判定するための処理ステップの追加 - 次元削減処理 + 原因診断処理 の統合評価