# Mingyi Huang ## 定義 Mingyi Huang は [[The Ohio State University]] に所属する研究者であり、階層的・多解像度な時系列異常検知手法 HYDRA(SIGMOD 2026)の筆頭著者。同論文の対話的探索システムであるデモ論文 GlassboxAD(SIGMOD Companion 2026)の筆頭著者でもある。([[@2026__SIGMOD__HYDRA - A Multi-Level Hierarchy-Driven Approach for Robust Anomaly Detection in Time Series]]) ## 役割・位置づけ - HYDRAの中心設計(階層的代表選抜・レベル横断スコア集約・HNSWによる近似高速化)を主導し、TSB-ADベンチマーク40データセット・40アルゴリズム横断でのランキング1位という結果を導いた。 - GlassboxAD(SIGMOD Companion '26)でHYDRAの階層的異常証拠を可視化・探索するインタラクティブシステムを別途発表しており、手法提案とその解釈可能性のツール化を一貫して担っている。 ## 主要業績(本 ingest 論文の参考文献から) - HYDRA(2026, SIGMOD / Proc. ACM Manag. Data): 多階層・教師なしの時系列異常検知手法。筆頭著者 - GlassboxAD(2026, SIGMOD Companion): HYDRAの階層的異常証拠を解剖する対話的システム。筆頭著者 ## 関連 - 組織: [[The Ohio State University]] - 概念: [[異常検知]] - ソース: [[@2026__SIGMOD__HYDRA - A Multi-Level Hierarchy-Driven Approach for Robust Anomaly Detection in Time Series]] - 共著者: [[John Paparrizos]] / [[Paul Boniol]] / [[Qinghua Liu]] ## 出典 - [[@2026__SIGMOD__HYDRA - A Multi-Level Hierarchy-Driven Approach for Robust Anomaly Detection in Time Series]]