KDD2019 异常检测:Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft
KDD2019，时序数据，异常检测，已部署于微软、Windows、Bing、Office365等。 目标： 以无监督的方式开发一种更有竞争力的数据异常检测方法，同时兼顾准确性、效率和通用性。 贡献： 1.将视觉显著性检测领域的谱残差模性SR用到异常检测应用中。 2.SR与CNN相结合，无监督：SR，有监督:CNN相结合。 模型： SR算法： x只是输入的序列数据，一般是滑动窗口数据。 1.通过傅里
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