文件名称:
Yahoo大规模时列数据异常检测技术及其高性能可伸缩架构
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文件大小: 599kb
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：本文来自于csdn，本文介绍了大规模时序数据自动异常检测的通用和可扩展框架知识。本文介绍了大规模时序数据自动异常检测的通用和可扩展框架。能够在早期检测到系统异常，无论在维护用户数据一致性方面，还是在保护企业免受恶意攻击都发挥着非常关键的作用。现有技术在异常检测方法受到可扩展性和易用性上都存在很大问题。我们在雅虎（EGADS）的系统设计了基于异常检测和预测模型构建的异常过滤层，用于准确地进行时序数据的异常检测。我们比较我们的方法与其他异常检测系统对实时和合成数据的不同时间序列特征。EGADS框架在精度和召回率提高了50%～60％。虽然计算硬件和软件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性，但是在
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