Neues Verfahren PARADISE verbessert Anomalieerkennung in multivariaten Zeitreihen

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird das neue, nicht‑überwachte Verfahren PARADISE vorgestellt, das die Anomalieerkennung in multivariaten Zeitreihen revolutioniert. Das Konzept basiert auf einer intelligenten Partitionierung der Variablen, wobei die ursprünglichen Inter‑Variablenbeziehungen erhalten bleiben. Durch die Clusterung mehrerer Korrelationskoeffizienten werden sinnvolle Variable‑Subsets identifiziert, für die anschließend lokal Anomalieerkennungsalgorithmen ausgeführt werden.

Die Autoren haben PARADISE sowohl an synthetischen als auch an realen Datensätzen getestet und konnten dabei eine signifikante Leistungssteigerung gegenüber bestehenden Methoden nachweisen. Das Ergebnis unterstreicht die Relevanz des Ansatzes für die Praxis und eröffnet neue Perspektiven für die Analyse komplexer Zeitreihen.