原文:解讀頂會ICDE’21論文:利用DAEMON算法解決多維時序異常檢測問題

摘要:該論文針對多維時序數據的異常檢測問題,提出了基於GAN和AutoEncoder的深度神經網絡算法,並取得了當前State of the Art SOTA 的檢測效果。論文是雲數據庫創新LAB在軌跡分析層面取得的關鍵技術成果之一。 本文分享自華為雲社區 ICDE DAEMON論文解讀 ,作者:雲數據庫創新Lab。 導讀 本文 DAEMON: Unsupervised Anomaly Dete ...

2021-09-07 10:02 0 177 推薦指數:

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解讀會CIKM'21 Historical Inertia論文

摘要:本文(Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence Time-series Forecasting)是由華為雲數據庫創新Lab聯合電子科技大學數據與智能實驗室發表在會CIKM’21的短文 ...

Mon Sep 06 17:47:00 CST 2021 0 101
會VLDB'22論文解讀:多元時序預測算法METRO

摘要:本文提出了一個端到端的MTS預測框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度動態圖建模變量之間的依賴關系,考慮單尺度內信息傳遞和尺度間信息融合。 本文分享自華為雲社區《VLDB'22 METRO論文解讀》,作者:雲數據庫創新Lab 。 0 導讀 本文(METRO ...

Mon Oct 25 18:04:00 CST 2021 0 1239
會VLDB‘22論文解讀:CAE-ENSEMBLE算法

摘要:針對時間序列離群點檢測問題,提出了基於CNN-AutoEncoder和集成學習的CAE-ENSEMBLE深度神經網絡算法,並通過大量的實驗證明CAE-ENSEMBLE算法能有效提高時間序列離群點檢測的准確度與效率。 本文分享自華為雲社區《VLDB'22 CAE-ENSEMBLE論文 ...

Thu Nov 04 18:42:00 CST 2021 0 108
時序異常檢測算法概覽》

時序異常檢測算法概覽 2018-09-03 17:08:49 分類: 人工智能與大數據 來自:論智(微信號:jqr_AI),作者:Pavel Tiunov,編譯:weakish來源:statsbot,原文鏈接 編者按:Statsbot CTO ...

Sun Jan 05 18:10:00 CST 2020 0 312
會CIKM'21論文解讀:基於圖神經網絡的人類行為軌跡恢復模型

摘要:本文是由華為雲數據庫創新Lab聯合電子科技大學數據與智能實驗室發表在會CIKM’21的文章,該文章提出首個克服人類移動軌跡數據中普遍存在的多層次周期性、周期偏移現象以及數據稀疏問題的軌跡恢復模型。 本文分享自華為雲社區《CIKM'21 PeriodicMove論文解讀》,作者:雲 ...

Wed Sep 08 19:02:00 CST 2021 0 131
網絡KPI異常檢測時序分解算法

時間序列數據伴隨着我們的生活和工作。從牙牙學語時的“1, 2, 3, 4, 5, ……”到房價的走勢變化,從金融領域的刷卡記錄到運維領域的核心網性能指標。時間序列中的規律能加深我們對事物和場景的認識,時間序列中的異常能提醒我們某些部分可能出現問題。那么如何去發現時間序列中的規律、找出其中的異常點 ...

Thu Jun 11 23:06:00 CST 2020 0 1193
網絡KPI異常檢測時序分解算法

【摘要】 如何去發現時間序列中的規律、找出其中的異常點呢?接下來,我們將揭開這些問題的面紗。 時間序列數據伴隨着我們的生活和工作。從牙牙學語時的“1, 2, 3, 4, 5, ……”到房價的走勢變化,從金融領域的刷卡記錄到運維領域的核心網性能指標。時間序列中的規律能加深我們對事物和場景的認識 ...

Thu Jun 11 17:48:00 CST 2020 0 558
時序異常檢測(Time series anomaly detection algorithm)算法原理討論到時序異常檢測應用的思考

1. 主要觀點總結 0x1:什么場景下應用時序算法有效 歷史數據可以被用來預測未來數據,對於一些周期性或者趨勢性較強的時間序列領域問題時序分解和時序預測算法可以發揮較好的作用,例如: 四季與天氣的關系模式 以交通量計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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