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解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法

摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架。 本文分享自华为云社区《解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法》,作者:云数据库创新Lab 。 导读 本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会ICDE’22的文章。该文章针对时间序列离群点检测问题,提出了基于自动编码器(AE)和鲁棒的主成分分析(RPCA)结合的兼具鲁棒性和可解释性的深度神经网络算法鲁棒自动编码器(RAE)和鲁棒双自动编码器(RDAE),并通过大量的实验证明RAE和RDAE算法能有效提高时间序列离群点检测的准确度,鲁棒性和可解释性。ICDE是CCF推荐的A类国际学术会议,是数据库和数据挖掘领域顶级学术会议之一。 1. 摘要 随着数据挖掘技术在制造业、众包和交通等领域的普及,大量的时序性数据被产生及应用。本文研究的是时间序列...

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