外れ値検出に対するMSD法のGPU実装と実験的評価

摘要

近年，情報通信技術やセンシング技術の進歩によって，世の中に流通するデータ量は増加の一途をたどっている．このような膨大な量のデータの中から期待されるパターンと一致しないデータのみを的確に短時間で検出するため，外れ値検出の研究が行われている．その一つとして，マハラノビス距離に基づく外れ値検出を拡張したMSD 法が提案されている．MSD法はマハラノビス距離に基づく単純な外れ値検出と比べ，計算時間は大きいが，ロバストに外れ値を検出することができる．この計算時間が大きいという問題を解消するため，本研究ではMSD法をGPU上に並列アルゴリズム実装し，実験的評価を行う．MSD法では過去データと新規データの間のマハラノビス距離を求める前に，過去データのうち外れ値である可能性が明らかに高いデータを検出し重みを小さくする．本研究では，この処理がランダムに生成した複数の基底に対する独立した処理から成ることに着目し，各基底に対する処理を並列に実行するように実装した．実験の結果，提案実装の有効性を確認した．