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2021
MTAD-GAT:基于图注意力网络的多变量时间序列异常检测模型
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HPCI:电信网络中基于影响力的根源告警挖掘方法
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IWQoS 2021丨ModelCoder:基于故障模型的微服务系统自动根因定位框架
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CutPaste:基于自监督学习的图像异常检测和定位框架
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Sinan:云微服务中基于机器学习和服务质量管理的资源管理模型
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HYPA:时序网络数据中高效的异常路径检测框架
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LCS-VMM:基于变阶马尔可夫模型和最长公共子串的调用链故障模式挖掘方法
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ICSE 2021丨TraceLingo:云服务中基于 Trace 表示学习的性能故障诊断模型
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ICSE 2021丨Arvalus:分布式云环境中基于依赖关系学习的异常定位方法
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LRGCN-SAPE:时序图中的故障路径预测模型
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Deep-SVDD:深度单分类异常检测模型
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微软 AIOps:关联告警事件和时间序列的故障诊断方法
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AGC:基于自适应图卷积的属性图聚类模型
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WWW 2021丨MicroRank:微服务环境下基于谱分析的延迟时间故障定位系统
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RRCF:基于随机割森林的数据流异常检测模型
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SNAPSKETCH:基于图表示学习的图流异常检测模型
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C&S:标签传播思想与浅层模型相结合性能即可超过图神经网络
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TGNs:动态图中高效通用的时序图卷积网络框架
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AGCN:自适应图大小的图卷积网络模型
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ICSE 2021丨MicroDiag:微服务系统下的细粒度应用性能诊断系统
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ICSE 2021丨MicroHECL:大规模微服务系统中的高效根因定位方法
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WSDM 2021 | 快速有效的无监督时间序列异常检测框架 FluxEV
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TopoMAD:云系统中基于时空数据的无监督异常检测模型
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AddGraph:基于时空图注意力网络的动态图异常检测
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SPOT:基于极值优化理论的流式单变量时间序列异常检测模型
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ISSRE 2020丨TraceAnomaly:基于深度贝叶斯网络的微服务调用链异常检测模型
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MEPFL:基于系统调用日志的微服务潜在故障预测和定位模型
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NTP:微服务架构下的多源数据异常检测
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graph2vec:图级别的表示学习模型
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DAG-GNN:基于图神经网络的有向无环图结构表示学习
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2020
【2019/SDM】Deep Anomaly Detection on Attributed Networks
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基于变分自编码器重构概率的异常检测模型
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NIPS 2017 | GraphSAGE:大规模图上的归纳表示学习模型
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NOMS 2020丨MicroRCA:微服务中性能故障根因定位方法
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WWW 2020丨AutoMAP:微服务应用自动故障诊断框架
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【2019/ICLR】Simplifying Graph Convolutional Networks
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ICLR 2018丨DAGMM:基于深度自编码和高斯混合模型的无监督异常检测模型
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GAT:图注意力网络
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VGAE:图变分自编码器
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【2018/NeurIPS】Beyond Grids:Learning Graph Representations for Visual Recognition
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