原文:解读顶会ICDE’21论文:利用DAEMON算法解决多维时序异常检测问题

摘要:该论文针对多维时序数据的异常检测问题,提出了基于GAN和AutoEncoder的深度神经网络算法,并取得了当前State of the Art SOTA 的检测效果。论文是云数据库创新LAB在轨迹分析层面取得的关键技术成果之一。 本文分享自华为云社区 ICDE DAEMON论文解读 ,作者:云数据库创新Lab。 导读 本文 DAEMON: Unsupervised Anomaly Dete ...

2021-09-07 10:02 0 177 推荐指数:

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解读会CIKM'21 Historical Inertia论文

摘要:本文(Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence Time-series Forecasting)是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在会CIKM’21的短文 ...

Mon Sep 06 17:47:00 CST 2021 0 101
会VLDB'22论文解读:多元时序预测算法METRO

摘要:本文提出了一个端到端的MTS预测框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度动态图建模变量之间的依赖关系,考虑单尺度内信息传递和尺度间信息融合。 本文分享自华为云社区《VLDB'22 METRO论文解读》,作者:云数据库创新Lab 。 0 导读 本文(METRO ...

Mon Oct 25 18:04:00 CST 2021 0 1239
会VLDB‘22论文解读:CAE-ENSEMBLE算法

摘要:针对时间序列离群点检测问题,提出了基于CNN-AutoEncoder和集成学习的CAE-ENSEMBLE深度神经网络算法,并通过大量的实验证明CAE-ENSEMBLE算法能有效提高时间序列离群点检测的准确度与效率。 本文分享自华为云社区《VLDB'22 CAE-ENSEMBLE论文 ...

Thu Nov 04 18:42:00 CST 2021 0 108
时序异常检测算法概览》

时序异常检测算法概览 2018-09-03 17:08:49 分类: 人工智能与大数据 来自:论智(微信号:jqr_AI),作者:Pavel Tiunov,编译:weakish来源:statsbot,原文链接 编者按:Statsbot CTO ...

Sun Jan 05 18:10:00 CST 2020 0 312
会CIKM'21论文解读:基于图神经网络的人类行为轨迹恢复模型

摘要:本文是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在会CIKM’21的文章,该文章提出首个克服人类移动轨迹数据中普遍存在的多层次周期性、周期偏移现象以及数据稀疏问题的轨迹恢复模型。 本文分享自华为云社区《CIKM'21 PeriodicMove论文解读》,作者:云 ...

Wed Sep 08 19:02:00 CST 2021 0 131
网络KPI异常检测时序分解算法

时间序列数据伴随着我们的生活和工作。从牙牙学语时的“1, 2, 3, 4, 5, ……”到房价的走势变化,从金融领域的刷卡记录到运维领域的核心网性能指标。时间序列中的规律能加深我们对事物和场景的认识,时间序列中的异常能提醒我们某些部分可能出现问题。那么如何去发现时间序列中的规律、找出其中的异常点 ...

Thu Jun 11 23:06:00 CST 2020 0 1193
网络KPI异常检测时序分解算法

【摘要】 如何去发现时间序列中的规律、找出其中的异常点呢?接下来,我们将揭开这些问题的面纱。 时间序列数据伴随着我们的生活和工作。从牙牙学语时的“1, 2, 3, 4, 5, ……”到房价的走势变化,从金融领域的刷卡记录到运维领域的核心网性能指标。时间序列中的规律能加深我们对事物和场景的认识 ...

Thu Jun 11 17:48:00 CST 2020 0 558
时序异常检测(Time series anomaly detection algorithm)算法原理讨论到时序异常检测应用的思考

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 ...

Thu Jul 18 20:42:00 CST 2019 2 1975
 
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