# Paul Boniol ## 定義 Paul Boniol は [[Inria]](DI ENS, PSL, CNRS, フランス)に所属する研究者であり、時系列異常検知(TSAD)を専門とする。[[John Paparrizos]] と長年共著関係にあり、クラスタリングベース異常検知手法 NormA(VLDB Journal 2021)やグラフベース手法 Series2Graph(PVLDB 2020)の原著者の一人。VUS(Volume Under the Surface)評価指標(VLDB Journal 2025)の共著者でもある。([[@2026__SIGMOD__HYDRA - A Multi-Level Hierarchy-Driven Approach for Robust Anomaly Detection in Time Series]]) ## 役割・位置づけ - HYDRA(SIGMOD 2026)では、自身が過去に提案した NormA を比較対象ベースラインとして客観的に位置づけ、その限界(クラスタ数への感度、微細な逸脱の捕捉困難)を新手法の動機付けに用いている。 - 時系列異常検知のサーベイ・ベンチマーク・評価指標整備を継続的に行っており、TSAD分野のインフラ整備を John Paparrizos と共同で主導する立場にある。 ## 主要業績(本 ingest 論文の参考文献から) - NormA(2021, VLDB Journal): クラスタリングベースの教師なし部分列異常検知 - Series2Graph(2020, PVLDB): グラフベースの形状保存低次元埋め込みによる異常検知 - VUS(2022 PVLDB / 2025 VLDB Journal): 時系列異常検知の精度評価指標(Volume Under the Surface) - Dive into time-series anomaly detection: A decade review(2024, arXiv) ## 関連 - 組織: [[Inria]] - 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]] / [[Qinghua Liu]] / [[Mingyi Huang]] ## 出典 - [[@2026__SIGMOD__HYDRA - A Multi-Level Hierarchy-Driven Approach for Robust Anomaly Detection in Time Series]]