[发明专利]一种时间序列的标记方法、装置、设备和存储介质有效
| 申请号： | 201811648187.0 | 申请日： | 2018-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN109739904B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 战泓升;龚诚;张昕 | 申请（专利权）人： | 北京城市网邻信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100015 北京市朝阳区酒仙桥*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种时间序列的检测方法、装置、设备和存储介质。其中，该方法包括：获取时间序列中的序列点；通过预先构建的统计模型得到序列点是否为异常点的第一确定结果，通过预先构建的无监督学习模型得到序列点是否为异常点的第二确定结果；如果第一确定结果与第二确定结果一致，则将确定为正常点的序列点作为正常样本，将确定为异常点的序列点作为异常样本；通过分类模型得到时间序列中各序列点的检测结果，并根据检测结果标记时间序列中的异常点。本发明实施例提供的技术方案，避免采用单一的统计模型或者无监督学习模型对时间序列中的序列点进行检测时所存在的漏检和误检的问题，提高时间序列中异常点标记的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 时间 序列 标记 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种时间序列的标记方法，其特征在于，包括：获取时间序列中的序列点；通过预先构建的统计模型得到序列点是否为异常点的第一确定结果，通过预先构建的无监督学习模型得到序列点是否为异常点的第二确定结果；如果所述第一确定结果与所述第二确定结果一致，则将确定为正常点的序列点作为正常样本，将确定为异常点的序列点作为异常样本；通过分类模型得到所述时间序列中各序列点的检测结果，并根据所述检测结果标记所述时间序列中的异常点，所述分类模型通过所述异常样本和下采样后的正常样本训练得到。
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