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申请/专利权人：天翼爱音乐文化科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于时序预测的异常检测方法，该方法包括获取待异常检测的原始序列数据集、原始序列数据集和历史时间阈值；根据历史时间阈值，对原始序列数据集进行数据预测处理，得到基线数据集；根据基线数据集，对原始序列数据集进行归一相似处理，得到相似序列数据集；根据相似序列数据集，对原始序列数据集和基线数据集进行形状变换处理，得到形状变换数据集；对形状变换数据集进行基准化处理，得到基准变化集；根据所有基准变化量，对形状变换数据集进行检测处理，得到异常检测结果。该异常检测方法可以减少业务的异常误报现象和人员工作量，有效提高业务异常告警的准确率。本申请可广泛应用于运维数据处理技术领域。

主权项：1.一种基于时序预测的异常检测方法，其特征在于，包括：获取待异常检测的原始序列数据集和预设的历史时间阈值，所述原始序列数据集包括多个原始序列数据；所述原始序列数据集基于以时间横纵解析的日志文件得到；根据所述历史时间阈值，对所述原始序列数据集进行数据预测处理，得到基线数据集，所述基线数据集包括多个基线数据，每个基线数据对应不同的时间序列；根据所述基线数据集，对所述原始序列数据集进行归一相似处理，得到相似序列数据集，所述相似序列数据集包括多个序列相似度，所述序列相似度用于记录所述基线数据与对应的所述原始序列数据之间的相似度；根据所述相似序列数据集，对所述原始序列数据集和所述基线数据集进行形状变换处理，得到形状变换数据集，所述形状变换数据集用于记录所有所述基线数据，与对应的所述原始序列数据之间的形状变换量；对所述形状变换数据集进行基准化处理，得到基准变化集，所述基准变化集包括多个基准变化量；根据所有所述基准变化量，对所述形状变换数据集进行检测处理，得到与所述原始序列数据集对应的异常检测结果；所述根据所述相似序列数据集，对所述原始序列数据集和所述基线数据集进行形状变换处理，得到形状变换数据集，包括：根据所述基线数据集中的当前基线数据，确定与所述当前基线数据对应的当前序列相似度，以及，当前原始序列数据；对所述当前基线数据和所述当前原始序列数据进行偏差处理，得到第一差值；根据所述当前序列相似度，对所述第一差值进行乘积处理，得到所述形状变换量；返回根据所述基线数据中的当前基线数据，确定与所述当前基线数据对应的当前序列相似度，以及，当前原始序列数据这一步骤，直至所述基线数据集中的所有基线数据均已处理过；对所有所述形状变换量进行整合处理，得到所述形状变换数据集；所述对所述形状变换数据集进行基准化处理，得到基准变化集，包括：对所述形状变换数据集进行变点检测处理，得到变点检测结果；根据所述变点检测结果，对所述形状变换数据集进行聚类分析处理，得到所述基准变化集。

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百度查询： 天翼爱音乐文化科技有限公司 一种基于时序预测的异常检测方法、装置、设备及介质