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一种大数据流中的基于最近邻的时间敏感性异常检测方法

摘要

本发明提供一种大数据流中的基于最近邻的时间敏感性异常检测方法,属于大数据流、异常检测技术领域,核心是一个以LSH抽样视图为基础的统计估计器,滑动窗口使用确定波模型,将估计确定波窗口内多个随机时间区间的计数和方差以监测数据在不同时间区间的分布,能够快速寻找大数据流中的各数据的邻居,降低计算开销,无需单独为每个数据保存其邻居信息,节省空间占用,提高更新效率,基于时间敏感性能够快速判断数据分布是否异常以及异常发生的时间范围。

著录项

  • 公开/公告号CN109871870A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院信息工程研究所;

    申请/专利号CN201910035916.3

  • 申请日2019-01-15

  • 分类号

  • 代理机构北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人余长江

  • 地址 100093 北京市海淀区闵庄路甲89号

  • 入库时间 2024-02-19 10:19:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190115

    实质审查的生效

  • 2019-06-11

    公开

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