基于深度并行時(shí)序網(wǎng)絡(luò)的用戶側(cè)異常數(shù)據(jù)智能診斷

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摘  要： 在用戶側(cè)數(shù)據(jù)中，異常往往隱藏在復(fù)雜的時(shí)序關(guān)系中，傳統(tǒng)的時(shí)序分析方法在處理用戶側(cè)數(shù)據(jù)中復(fù)雜的時(shí)序關(guān)系時(shí)存在困難，特征提取難以捕獲關(guān)鍵特征，導(dǎo)致診斷精度低且易漏檢。為此，研究一種基于深度并行時(shí)序網(wǎng)絡(luò)的用戶側(cè)異常數(shù)據(jù)智能診斷方法。深度并行時(shí)序網(wǎng)絡(luò)分解層利用滑動(dòng)窗口法分割用戶側(cè)數(shù)據(jù)，得到數(shù)個(gè)窗口序列。（剩余8713字）