The reliability of wireless base stations in China Mobile is of vital importance, because the cell phone users are connected to the stations and the behaviors of the stations are directly related to user experience. Although the monitoring of the station behaviors can be realized by anomaly detection on multivariate time series, due to complex correlations and various temporal patterns of multivariate series in large-scale stations, building a general unsupervised anomaly detection model with a higher F1-score remains a challenging task. In this paper, we propose a General representation of multivariate time series for Anomaly Detection(GenAD). First, we pre-train a general model on large-scale wireless base stations with self-supervision, which can be easily transferred to a specific station anomaly detection with a small amount of training data. Second, we employ Multi-Correlation Attention and Time-Series Attention to represent the correlations and temporal patterns of the stations. With the above innovations, GenAD increases F1-score by total 9% on real-world datasets in China Mobile, while the performance does not significantly degrade on public datasets with only 10% of the training data.


翻译:中国移动型无线基站的可靠性至关重要,因为手机用户与台站相联,台站的行为与用户经验直接相关。虽然通过多变时间序列的异常探测可以实现对台站行为的监测,但由于在大型台站的复杂相关关系和多变系列的各种时间模式,在大型台站建立一般不受监督的异常探测模型,高F1分数仍是一项具有挑战性的任务。在本文中,我们提议为异常探测(GenAD)提供一个多变时间序列的一般代表。首先,我们预先设计了一个带有自我监督功能的大型无线基站的一般模型,该模型可以很容易地传输到特定台站的异常探测中,并有少量的培训数据。第二,我们采用多调控和时序关注来代表台站的关联和时间模式。由于上述创新,GenAD在中国移动型实体世界数据集中将F1分数总共增加9%,而业绩并没有显著降低公共数据集的功能,只有10%的培训数据。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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