AnomalyDetect:一种基于欧式距离的在线异常检测算法

摘要

cqvip:异常检测是数据挖掘中的一项关键技术,在计算机和互联网领域有广泛的应用,包括网络安全、图像识别、智能运维等,特别是智能运维,近几年取得了长足的发展.已有的异常检测算法会有低准确度、离线、无法自动更新等问题.为此对智能运维背景下的真实异常检测问题进行研究,构建高准确度、在线、通用异常检测算法,并据此在已有时间序列异常检测算法的基础上,提出了一种新的基于欧式距离的在线异常检测算法.通过实际的运维时序数据实验,发现该算法可以实时快速准确地检测流式时间序列数据中的异常数据,验证了该算法的有效性.