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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维方法、电子设备及存储介质，属于异常检测处理技术领域。为在多维KPI异常检测中提高精度和效率，本发明多维KPI数据集进行低方差过滤处理，得到预处理的多维KPI数据集；进行度量间维度选择处理，包括使用时间序列编码压缩KPI序列，然后使用均值漂移聚类保留相关性维度，得到度量间维度选择的多维KPI数据集；对预处理的多维KPI数据集进行时间维度选择处理，包括使用3‑sigma标注各维度KPI数据的离群值，然后使用样本熵选择离群值符合真实异常分布的维度，得到时间维度选择的多维KPI数据集；将两个数据集取并集得到基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维数据集。
主权项：1.一种基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.采集关键性能指标的时间序列数据，构成多维KPI数据集；S2.对步骤S1得到的多维KPI数据集进行低方差过滤处理，得到预处理的多维KPI数据集；S3.对步骤S2得到的预处理的多维KPI数据集进行度量间维度选择处理，包括使用时间序列编码压缩KPI序列，然后使用均值漂移聚类保留相关性维度，得到度量间维度选择的多维KPI数据集；S4.对步骤S2得到的预处理的多维KPI数据集进行时间维度选择处理，包括使用3-sigma标注各维度KPI数据的离群值，然后使用样本熵选择离群值符合真实异常分布的维度，得到时间维度选择的多维KPI数据集；S5.将步骤S3得到的度量间维度选择的多维KPI数据集和步骤S4得到的时间维度选择的多维KPI数据集取并集，得到基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维方法、电子设备及存储介质
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