异常检测

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2022
ICSE 2022丨DeepTraLog：GNN 和 Trace-Log 数据相结合的微服务异常检测方法
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2021
SDM 2021丨RecForest：基于重构和完全随机森林的异常检测模型
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KDD 2021丨RANSynCoder：异步多变量时间序列异常检测与定位模型
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KDD 2019 | 基于谱残差和 CNN 的时间序列异常检测模型
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AAAI 2021 | 基于图神经网络的多变量时间序列异常检测
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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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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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Deep-SVDD：深度单分类异常检测模型
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SVDD：支持向量数据描述
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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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iForest 异常检测算法及其 Python 实现
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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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NTP：微服务架构下的多源数据异常检测
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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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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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2019
【2019/CVPR】Graph Convolutional Label Noise Cleaner for Anomaly Detection
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IJCAI 2019丨基于 CNN 和迁移学习的时间序列异常检测模型
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DevNet：基于偏差网络的深度异常检测模型
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CLOUD 2019丨基于多模态深度学习方法调用链异常检测方法
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WWW 2018 丨 Donut：基于 VAE 的季节性 KPIs 无监督异常检测模型
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【2013/ICDM】On Anomalous Hotspot Discovery in Graph Streams
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