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近年来,大数据、云计算和机器学习等技术突飞猛进并且在金融科技领域得到广泛应用。银行业信息系统基础设施运维管理逐步智能化,各项指标时间序列数据得以采集存储,并形成结构化、规模化的数据仓库。如何对这些数据进行挖掘分析产生有助于决策的模型而发挥出数据资产的价值效应,已成为行业内关注研究的重点。
基于机器学习的动态基线性能时序数据异常检测研究与应用
【摘 要】
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近年来,大数据、云计算和机器学习等技术突飞猛进并且在金融科技领域得到广泛应用。银行业信息系统基础设施运维管理逐步智能化,各项指标时间序列数据得以采集存储,并形成结
【机 构】
：
中国银行信息科技运营中心
【出 处】
：
中国金融电脑
【发表日期】
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2020年6期
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