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ACM SIGKDD（國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)大會(huì)，簡(jiǎn)稱KDD）是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，由美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（ACM）數(shù)據(jù)挖掘及知識(shí)發(fā)現(xiàn)專委會(huì)（SIGKDD）主辦，被中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦為A類國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議。自1995年以來，KDD已連續(xù)成功舉辦了26屆，應(yīng)運(yùn)而生的KDD Cup更是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最有影響力的賽事。


8月14日-18日，KDD 2021盛會(huì)于新加坡拉開帷幕。深蘭科技DeepBlueAI（DBAI）團(tuán)隊(duì)積極參與今年賽事，并成為賽事焦點(diǎn)，成績(jī)表現(xiàn)出色，在Multi-dataset Time Series Anomaly Detection競(jìng)賽中獲得冠軍。值得一提的是，前7名還包括華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室、阿里達(dá)摩院、海康威視、日立、三菱電機(jī)、日本產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所和柏林洪堡大學(xué)等知名公司和高校的隊(duì)伍。比賽競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，吸引了超過500支隊(duì)伍積極參與，并接收了將近2000次有效結(jié)果提交。



賽事介紹

Multi-dataset Time Series Anomaly Detection

Multi-dataset Time Series Anomaly Detection競(jìng)賽提供了250條時(shí)間序列，并且每條時(shí)間序列都包括一個(gè)異常點(diǎn)。主辦方希望選手們利用無監(jiān)督或自監(jiān)督的方法找到這些異常點(diǎn)的位置。

時(shí)序異常檢測(cè)旨在檢測(cè)數(shù)據(jù)中的意外或罕見事件項(xiàng)。它常用于許多工業(yè)應(yīng)用，如運(yùn)維、行業(yè)監(jiān)控、產(chǎn)品價(jià)格在線監(jiān)控等。

團(tuán)隊(duì)成績(jī)



深蘭團(tuán)隊(duì)名列首位


數(shù)據(jù)分析

這些時(shí)間序列中異常點(diǎn)的種類繁多，可能是點(diǎn)異常，也可能是群體異常，如下圖。單一方法很難找到所有文件的異常點(diǎn)，因此需要一個(gè)適用的框架或者好的集成方法。



圖表 1不同異常類型


競(jìng)賽方案

針對(duì)這一競(jìng)賽，DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)自主開發(fā)了一套高泛化性和靈活性的異常檢測(cè)框架TsaDetect。具體來說，每個(gè)時(shí)序會(huì)經(jīng)過周期分析，多模型預(yù)測(cè)，評(píng)估和集成三個(gè)模塊。




圖表 2 TsaDetect 時(shí)序異常檢測(cè)框架

首先，分析輸入時(shí)間序列以提取基本信息和周期，這對(duì)于需要窗口大小的算法很重要。然后，時(shí)間序列信號(hào)通過不同的模型進(jìn)行處理。所有模型都會(huì)生成時(shí)間序列殘差，這些殘差被傳遞到評(píng)估和集成模塊中。這些殘差被標(biāo)準(zhǔn)化為可比較并加權(quán)求和以產(chǎn)生最終的殘差。這一步中的權(quán)重由置信度決定，它表示模型在檢測(cè)該信號(hào)中的異常時(shí)的置信度。最后，異常位置由這個(gè)最終的殘差決定。


在檢測(cè)模型的選擇和開發(fā)上，主要專注于快速和穩(wěn)定。我們最終采用了基于傅里葉變換的方法，matrix profile方法，以及改進(jìn)的基于回歸的方法。每種方法都有自己的適用的異常類型，通過上述的框架整合起來，就得到了一個(gè)魯棒性，泛化性更強(qiáng)的檢測(cè)器。


總  結(jié)

2019年，深蘭團(tuán)隊(duì)就在KDD Cup 2019 AutoML Track 挑戰(zhàn)賽中取得第一名的佳績(jī)，此次深蘭的再次奪冠證明深蘭秉承“技術(shù)先行，深耕基礎(chǔ)研究”的理念，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位。而其自主研發(fā)的時(shí)序異常檢測(cè)框架，也為AI運(yùn)維，AI時(shí)序監(jiān)控等領(lǐng)域的實(shí)踐和落地開闊了思路。