【摘 要】
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为帮助运维人员提前发现未知风险,减少因异常风险带来的损失,提出多种特征融合的异常检测方法。对关键性能指标(KPI)进行多维度的特征提取,使用主成分分析方法(PCA)进行降维,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51679025),基本科研业务费重点科学研究培育基金项目(3132019313)。
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为帮助运维人员提前发现未知风险,减少因异常风险带来的损失,提出多种特征融合的异常检测方法。对关键性能指标(KPI)进行多维度的特征提取,使用主成分分析方法(PCA)进行降维,对降维后的数据按照时序模式,使用小波分解提取出高频特征与低频特征,使用极限梯度提升(XGBoost)模型进行异常检测。实验结果表明,该方法有较好的普适性、查全率和准确度较高,受试者工作特征(ROC)曲线也普遍优于其它模型。
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