[发明专利]一种时间序列异常检测方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种时间序列异常检测方法及装置，所述方法包括：获取包含有标注数据的标注数据集合；获取所述标注数据集合中的各标注数据分别对应的特征组合集合；并根据所有特征组合集合、各标注数据对应的所有标注类型和预设特征组合，分别获取与各标注数据相似的候选数据；在所有候选数据中提取可用于优化预设模型的目标数据；根据所有目标数据，确定对所述预设模型的优化处理策略；以通过优化处理过的预设模型对待检测时间序列进行异常检测。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够提高时间序列异常检测的适用性。

技术领域

本发明实施例涉及时间序列技术领域，具体涉及一种时间序列异常检测方法及装置。

背景技术

时间序列，是指将同一统计指标的数值按时间先后顺序排列得到的数值序列(例如：某服务器每小时的网络吞吐量、某网站每分钟的访问次数等)。时间序列异常检测，是指检测时间序列中某个数值或者某个数值子序列是否偏离了正常模式。

现有检测时间序列是否异常的方法，主要是利用统计或者机器学习算法进行异常检测，普遍存在如下缺陷：(1)针对特定场景或者具有相似异常模式的某一类检测对象分别建立模型，通用性不强；(2)误报率和漏报率都较高；(3)需要人工对较多的待检测时间序列进行标注，效率低下。

因此，如何避免上述缺陷，能够提高时间序列异常检测的适用性，成为亟须解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种时间序列异常检测方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种时间序列异常检测方法，所述方法包括：

获取包含有标注数据的标注数据集合；所述标注数据是经过确认的、在时间序列检测结果中存在错误的对应数据；

获取所述标注数据集合中的各标注数据分别对应的特征组合集合；并根据所有特征组合集合、各标注数据对应的所有标注类型和预设特征组合，分别获取与各标注数据相似的候选数据；

在所有候选数据中提取可用于优化预设模型的目标数据；其中，所述预设模型包括用于生成误判规则的第一预设模型和用于检测时间序列是否异常的第二预设模型；

根据所有目标数据，确定对所述预设模型的优化处理策略；以通过优化处理过的预设模型对待检测时间序列进行异常检测。

第二方面，本发明实施例提供一种时间序列异常检测装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取包含有标注数据的标注数据集合；所述标注数据是经过确认的、在时间序列检测结果中存在错误的对应数据；

第二获取单元，用于获取所述标注数据集合中的各标注数据分别对应的特征组合集合；并根据所有特征组合集合、各标注数据对应的所有标注类型和预设特征组合，分别获取与各标注数据相似的候选数据；

提取单元，用于在所有候选数据中提取可用于优化预设模型的目标数据；其中，所述预设模型包括用于生成误判规则的第一预设模型和用于检测时间序列是否异常的第二预设模型；

检测单元，用于根据所有目标数据，确定对所述预设模型的优化处理策略；以通过优化处理过的预设模型对待检测时间序列进行异常检测。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：

获取包含有标注数据的标注数据集合；所述标注数据是经过确认的、在时间序列检测结果中存在错误的对应数据；