基于实例的迁移时间序列异常检测算法研究

摘要：

时间序列异常检测不管在学术界还是工业界都正引起人们极大的兴趣,但同时也存在异常标签数据缺失严重这一普遍问题.为了解决该问题,文章提出了基于实例的迁移时间序列异常检测算法——InsTransAnomalyDetect算法.该算法通过构建有效的决策函数来迁移实例,将原来的无监督异常检测任务转化为监督学习的任务.算法集成两种决策函数,分别是基于密度的决策函数和基于聚类的决策函数.文章最后将该方法与两种经典的异常检测算法在24个数据集上进行效果对比.实验结果表明,在24个数据集中,文中算法的表现优于无监督的异常检测算法的数据集有21个,平均准确率提升20％左右.实验证明了文中算法的优越性.

关键词：异常检测、时间序列、迁移学习

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61672384

在线出版日期：2019-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：11-18