Μια End-to-End Benchmark Suite για ανίχνευση σημείου αλλαγής χρονοσειρών
Creators: name: Ελευθεριάδης, Εμμανουήλ Αλέξανδρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Χρονοσειρές
Ανίχνευση σημείου αλλαγής
Κατάτμηση χρονοσειράς
Time Series
Change Point Detection
Time Series Segmentation

description: Ένα από τα πιο κρίσιμα tasks στον τομέα της μελέτης και ανάλυσης χρονοσειρών είναι η ανίχνευση σημείων αλλαγής (CPD). Αυτός ο τομέας έχει πολλές πραγματικές εφαρμογές σε διάφορους τομείς, όπως η ανάλυση χρηματοοικονομικών προτύπων, η επεξεργασία σημάτων που σχετίζονται με την υγεία και η μελέτη μετρήσεων αισθητήρων για την ανίχνευση πιθανών αποτυχιών. Παρά τη σημασία της αναγνώρισης τέτοιων σημείων σε χρονοσειρές όπου η συμπεριφορά αλλάζει είτε εμφανώς είτε ελαφρά χωρίς δηλαδή να γίνεται αντιληπτό με γυμνό μάτι. Δυστυχώς δεν υπάρχει καμία τυποποιημένη αναφορά για την αποτελεσματική και αποδοτική σύγκριση των πολλών μεθόδων που είναι διαθέσιμες στη βιβλιογραφία. Επιπλέον, οι συγκρίσεις συχνά διεξάγονται σε απομονωμένα σύνολα δεδομένων που είτε στερούνται πραγματικής σχετικότητας είτε εστιάζουν σε πολύ συγκεκριμένες περιπτώσεις, καθιστώντας τα ακατάλληλα για γενίκευση σε άγνωστα και πιο περίπλοκα δεδομένα χρονοσειρών που συναντώνται στην πράξη. Η σουίτα μας καλύπτει αυτό το κενό ενοποιώντας τα μεγαλύτερα διαθέσιμα σύνολα δεδομένων στη ερευνητική βιβλιογραφία και παρέχοντας μια ενιαία πλατφόρμα για μια πιο αντικειμενική αξιολόγηση των μεθόδων CPD. Επιπλέον, το πλαίσιο ενσωματώνει όλα τα βασικά μετρήσιμα στοιχεία που χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση της απόδοσης διαφόρων μεθοδολογιών. Αυτή η μελέτη στοχεύει στη δημιουργία ενός πλαισίου που θα προάγει τον τομέα της ανίχνευσης σημείων αλλαγής προσφέροντας τα απαραίτητα εργαλεία στην επιστημονική κοινότητα για να πραγματοποιεί γρήγορες και αντικειμενικές αξιολογήσεις οποιασδήποτε νέας μεθόδου που αναπτύσσεται.
description: One of the most critical tasks in the field of time-series study and analysis is change point detection (CPD). This field has numerous real-world applications across various domains, such as analyzing financial patterns, processing health-related signals, and studying sensor measurements to detect potential failures. Despite the importance of identifying such points in time series where the behavior changes either distinctly or subtly, there is no standardized benchmark for efficiently and effectively comparing the numerous methods available in the literature. Moreover, benchmarking is often conducted on isolated datasets that either lack real-world relevance or focus on highly specific cases, making them unsuitable for generalizing to unknown and more complex time-series data encountered in practice. Our suite addresses this gap by consolidating the largest datasets available in the research literature and providing a unified platform for a more objective evaluation of CPD methods. Additionally, the framework integrates all the key metrics used to assess the performance of various methodologies. This study aims to create a framework that advances the field of change point detection by offering the necessary tools for the scientific community to perform fast and objective evaluations of any newly developed method.