时间序列异常检测结合数据异常检测

Posted 2021-03-29

我正在研究数据异常检测系统，到目前为止我已经尝试了以下两种方法：

• 监督（一级SVM）
• 无人监督（K-means）

但是我无法想出一种能够检测日期时间异常的算法，例如在2013年12月4日之后没有日期为12/3/2016的寄存器。你能指点我一些算法，链接，什么可以学习时间序列中的模式，可以某种方式与以前的方法结合？

我不是要求一个超级具体的解决方案，而是提供一些可能有助于我克服这个问题的方法的建议。

答案

要在时间序列上应用异常检测技术，您可能希望将date格式转换为整数列表。例如，数据中最新日期的天数。由于您没有进行实时检测，因此您可以使用此post中的算法来查找未完成的日期时间点。您可以使用输出结果来训练SVM / K-means以验证是否需要，但上述算法应该足以进行异常检测。