Μηχανισμοί κατωφλίου για το «Τελευταίο Μίλι» στην ανίχνευση ανωμαλιών σε χρονοσειρές
Creators: name: Γάλλος, Κωνσταντίνος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Ανίχνευση Ανωμαλιών
Χρονοσειρές
Μηχανισμοί Κατωφλίου
Anomaly Detection
Time Series
Thresholding Mechanisms

description: Η ανίχνευση ανωμαλιών σε χρονοσειρές προσδιορίζει περιοχές που αποκλίνουν από το αναμενόμενο μοτίβο, συνήθως με τρόπο χωρίς επίβλεψη. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει δύο κύρια στάδια: (i) δημιουργία βαθμολογιών ανωμαλιών χρησιμοποιώντας διάφορα ευρετικά και (ii) εφαρμογή κατωφλίων για την παραγωγή δυαδικών προβλέψεων (είτε μια τιμή είτε ένα σύνολο τιμών περιέχει ανωμαλίες). Ενώ η έρευνα έχει επικεντρωθεί εκτενώς στη δημιουργία βαθμολογίας, το όριο του κατωφλίου παραμένει σε μεγάλο βαθμό παραμελημένο. Σημειωτέον, πάνω από το ήμισυ της υπάρχουσας βιβλιογραφίας και δημοφιλών βιβλιοθηκών χρησιμοποιούν εποπτευόμενες προσεγγίσεις για την επιλογή κατωφλίου - που έρχονται σε αντίθεση με τον μη εποπτευόμενο χαρακτήρα της εργασίας - και οι διαφορετικές μέθοδοι κατωφλίου μπορούν να αποφέρουν πολύ διαφορετικές προβλέψεις, μπερδεύοντας τους εμπλεκόμενους. Αυτή η διατριβή υπογραμμίζει την πρόκληση του «Τελευταίου Μίλι» της μετάφρασης των βαθμολογιών ανωμαλιών σε ακριβείς προβλέψεις. Παρουσιάζουμε μια ολοκληρωμένη μελέτη οκτώ μεθόδων κλιμάκωσης βαθμολογίας - μια πτυχή που παραμελείται σε μεγάλο βαθμό στην τρέχουσα έρευνα - και διερευνούμε συστηματικά 40 μεθόδους καθορισμού του κατωφλίου βαθμολογίας σε εκτεταμένα πειράματα. Επιπλέον, προτείνουμε μια νέα ταξινόμηση που περιλαμβάνει 49 μεθόδους κατωφλίου, αντιμετωπίζοντας την έλλειψη δομημένης ταξινόμησης σε αυτήν την κλίμακα. Τα ευρήματά μας αποδεικνύουν ότι μπορούν να επιτευχθούν σημαντικά κέρδη απόδοσης μέσω της σωστής κλιμάκωσης και του κατωφλίου, ανεξάρτητα από τον υποκείμενο μηχανισμό δημιουργίας βαθμολογίας, ενώ αποκαλύπτουν μια κρίσιμη αλλά ανεξερεύνητη ερευνητική κατεύθυνση.
description: Anomaly detection in time series identifies areas that deviate from the expected pattern, typically in an unsupervised manner. This process comprises two primary steps: (i) generating anomaly scores using various heuristics, and (ii) applying thresholds to produce binary predictions (whether a value or set of values contains anomalies). While research has extensively focused on score generation, thresholding remains largely overlooked. Notably, over half of existing literature and popular libraries use supervised approaches for threshold selection—contradicting the task’s unsupervised nature—and different thresholding methods can yield vastly different predictions, confusing the practitioners. This thesis highlights the “Last Mile” challenge of translating anomaly scores into accurate predictions. We present a comprehensive study of eight score-scaling methods—an aspect largely neglected in current research—and systematically investigate 40 score-thresholding methods in extensive experiments. Furthermore, we propose a novel taxonomy encompassing 49 thresholding methods, addressing the lack of a structured classification at this scale. Our findings demonstrate that substantial performance gains can be achieved through proper scaling and thresholding, independent of the underlying score generation mechanism while revealing a critical yet underexplored research direction.