【摘 要】
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异常检测是众多领域的重要研究内容,在经济金融、工业、气象、航天等行业都有广泛应用,多变量时间序列数据又是其中常见的细分数据类型。与其他数据类型上的异常检测任务相比,时序数据异常检测具有如下特点:（1）数据具有序列性,前后关联;（2）不同维度的数据类型和取值存在差异;（3）各个维度的数据相互影响,暗含因果。而目前多维时序数据异常检测研究主要存在如下不足:（1）大部分研究将前后连续的数据视作孤立的点,
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异常检测是众多领域的重要研究内容,在经济金融、工业、气象、航天等行业都有广泛应用,多变量时间序列数据又是其中常见的细分数据类型。与其他数据类型上的异常检测任务相比,时序数据异常检测具有如下特点:（1）数据具有序列性,前后关联;（2）不同维度的数据类型和取值存在差异;（3）各个维度的数据相互影响,暗含因果。而目前多维时序数据异常检测研究主要存在如下不足:（1）大部分研究将前后连续的数据视作孤立的点,忽略数据的序列性,缺乏对数据前后关联模式的学习;（2）部分研究考虑到数据的序列性,但未将数据中不同变量维度之间的相互关联纳入考量,无法学习到不同变量之间的相关影响;（3）现有研究未充分挖掘正常数据与异常数据各自的模式区别,只在隐空间中表征其中一类数据,忽略另一类型的数据,最终导致模型的检测效果不佳。为解决以上问题,本文主要创新点与贡献如下:（1）针对现有研究忽略不同维度数据之间的相互关联性的问题,本文从时间维度和变量维度出发,提出一个充分考虑数据关联性的模型VTG-TAD。模型使用图神经网络显式挖掘数据在变量维度和时间维度的相互关联,综合两个维度的预测结果,结合动态的阈值选择机制来对数据的异常情况进行判定。在两个公开数据集上与若干传统算法的比较实验证明了VTG-TAD模型的有效性。（2）针对现有研究未充分挖掘正常数据与异常数据之间的模式差异的问题,本文提出一种基于三元组损失和自编码模型的异常检测算法TAE-TAD。在同一隐空间中,同时对正常数据与异常数据进行表征,使得同一类型数据之间在隐空间中更具相似分布,而不同类型数据之间分布差异更大,从而提升异常检测任务的精度。实验表明,TAE-TAD模型相对传统模型在异常检测任务上取得了更好的效果。
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