(CAD & CG国家重点实验室(浙江大学) 杭州 310058) (dongminghan@zju.edu.cn)
出版日期: 2018-09-01基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFB0904503)；国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2015CB352503)；国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(61422211);国家自然科学基金项目(61772456,61761136020) This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2018YFB0904503), the National Basic Research Program of China (973 program) (2015CB352503), the National Natural Science Foundation of China for Excellent Young Scientists (61422211), and the National Natural Science Foundation of China (61772456, 61761136020).Visual Analysis for Anomaly Detection in Time-Series: A Survey
Han Dongming,Guo Fangzhou,Pan Jiacheng,Zheng Wenting,Chen Wei(State Key Laboratory of CAD & CG (Zhejiang University), Hangzhou 310058)
Online: 2018-09-01摘要/Abstract
摘要： 时序数据中的异常检测指的是在时序上去检测分析数据中异常的特征、趋势或模式.自动化的异常检测方法常会忽略细微的、模糊的、不确定的异常.可视分析通过对数据的可视表达和可视界面，集成用户和数据挖掘的能力.首先总结异常检测的挑战；然后从异常类型(属性、拓扑和混合)和异常检测方法(直接投影法、聚类方法和机器学习方法)2个角度对面向时序数据异常检测的可视分析工作进行分类和总结；最后阐述了未来的研究方向.
参考文献
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