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AUTOMATIC FEATURE PROFILING AND ANOMALY DETECTION

机译:自动特征分析和异常检测

摘要

The disclosed embodiments provide a system for processing data. During operation, the system obtains a set of features for use with one or more statistical models. Next, the system generates feature profiling data containing a set of statistics for the set of features. The system then outputs the feature profiling data for use in characterizing a distribution of the features. Furthermore, the system updates the outputted feature profiling data based on a granularity associated with the statistics. Finally, the system uses the statistics in the feature profiling data to perform anomaly detection and alerts users if unexpected feature distribution change is detected.
机译:公开的实施例提供了一种用于处理数据的系统。在操作期间,系统获得一组功能以与一个或多个统计模型一起使用。接下来,系统生成特征分析数据,其中包含该特征集的一组统计信息。然后,系统输出特征分析数据以用于表征特征的分布。此外,系统基于与统计信息关联的粒度来更新输出的特征分析数据。最后,系统使用特征分析数据中的统计信息执行异常检测,并在检测到意外的特征分布变化时警告用户。

著录项

  • 公开/公告号US2019079994A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-03-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 LINKEDIN CORPORATION;

    申请/专利号US201715702513

  • 申请日2017-09-12

  • 分类号G06F17/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:07:55

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