时空数据渐进式多维模式提取与异常检测可视分析方法

摘要

本发明公开了时空数据渐进式多维模式提取与异常检测可视分析方法，涉及时空数据可视化领域，首先将多维时空数据建模成连续的张量时间序列，将最新时间段的张量作为当前张量，临近多个时间段的数据张量加权平均得到历史张量。然后，使用张量分解方法分别对历史张量和当前张量进行多维模式提取，得到两组rank‑one分量用来描述历史数据和当前数据中的潜在模式。最后基于两组模式的差异计算当前时间段的区域和时间异常分数，并结合可视化技术直观地展示模式的差异，为异常模式的解释提供支撑。