制造业大数据
1
2016
... 随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的提出，我国的大量产业面临着向智能制造转型的重大需求.而5G时代的到来，更是对工业物联网产生的海量大数据质量监控与分析提出了更高层次的精准性和时效性要求[1,2,3]. ...
制造业大数据
1
2016
... 随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的提出，我国的大量产业面临着向智能制造转型的重大需求.而5G时代的到来，更是对工业物联网产生的海量大数据质量监控与分析提出了更高层次的精准性和时效性要求[1,2,3]. ...
工业大数据技术与应用实践
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2017
... 随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的提出，我国的大量产业面临着向智能制造转型的重大需求.而5G时代的到来，更是对工业物联网产生的海量大数据质量监控与分析提出了更高层次的精准性和时效性要求[1,2,3]. ...
... 通过调研，笔者总结了工业时序数据质量管理的研究难点，具体如下[2,4]. ...
工业大数据技术与应用实践
2
2017
... 随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的提出，我国的大量产业面临着向智能制造转型的重大需求.而5G时代的到来，更是对工业物联网产生的海量大数据质量监控与分析提出了更高层次的精准性和时效性要求[1,2,3]. ...
... 通过调研，笔者总结了工业时序数据质量管理的研究难点，具体如下[2,4]. ...
《中国制造2025》重点领域技术路线图
1
2015
... 随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的提出，我国的大量产业面临着向智能制造转型的重大需求.而5G时代的到来，更是对工业物联网产生的海量大数据质量监控与分析提出了更高层次的精准性和时效性要求[1,2,3]. ...
《中国制造2025》重点领域技术路线图
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2015
... 随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的提出，我国的大量产业面临着向智能制造转型的重大需求.而5G时代的到来，更是对工业物联网产生的海量大数据质量监控与分析提出了更高层次的精准性和时效性要求[1,2,3]. ...
中国工业大数据技术与应用白皮书
2
2017
... 新时期的科学技术革命也给我国制造业的发展带来了新的机遇.目前，我国工业生产过程中已经产生并积累了大量数据，现代化工业制造生产线传感器设备、制造装置监视器等设备能实现对整体工业生产状态和运行参数的感知和记录[4].而在积累的工业大数据中，时间序列数据是最基本和最普遍的数据形式.对基于采样时间点的时序数据的分析挖掘，能够促进工业大数据分析研究的发展.如果想实现可靠、智能化的工业大数据分析，就需要在高质量的工业数据上进行建模计算.然而，工业时序数据来源广泛，具有大体量、多源性、连续采样、价值密度低、动态性强等特点[5]，导致目前的工业数据质量问题广泛存在. ...
... 通过调研，笔者总结了工业时序数据质量管理的研究难点，具体如下[2,4]. ...
中国工业大数据技术与应用白皮书
2
2017
... 新时期的科学技术革命也给我国制造业的发展带来了新的机遇.目前，我国工业生产过程中已经产生并积累了大量数据，现代化工业制造生产线传感器设备、制造装置监视器等设备能实现对整体工业生产状态和运行参数的感知和记录[4].而在积累的工业大数据中，时间序列数据是最基本和最普遍的数据形式.对基于采样时间点的时序数据的分析挖掘，能够促进工业大数据分析研究的发展.如果想实现可靠、智能化的工业大数据分析，就需要在高质量的工业数据上进行建模计算.然而，工业时序数据来源广泛，具有大体量、多源性、连续采样、价值密度低、动态性强等特点[5]，导致目前的工业数据质量问题广泛存在. ...
... 通过调研，笔者总结了工业时序数据质量管理的研究难点，具体如下[2,4]. ...
工业大数据技术综述
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2017
... 新时期的科学技术革命也给我国制造业的发展带来了新的机遇.目前，我国工业生产过程中已经产生并积累了大量数据，现代化工业制造生产线传感器设备、制造装置监视器等设备能实现对整体工业生产状态和运行参数的感知和记录[4].而在积累的工业大数据中，时间序列数据是最基本和最普遍的数据形式.对基于采样时间点的时序数据的分析挖掘，能够促进工业大数据分析研究的发展.如果想实现可靠、智能化的工业大数据分析，就需要在高质量的工业数据上进行建模计算.然而，工业时序数据来源广泛，具有大体量、多源性、连续采样、价值密度低、动态性强等特点[5]，导致目前的工业数据质量问题广泛存在. ...
... 而在工业大数据方面，制造业系统中会存在由产品质量缺陷、设备故障或外部环境突变等因素导致的异常问题[19].因此，异常和故障工况检测、故障监测、设备健康状态分析等是实现高效生产和智能制造的重要保障，也是工业数据质量管理中重要的具体研究任务[5].如果在工业生产中出现的异常、故障或危机情况不能被及时地识别和解决，将导致生产环境存在安全隐患，甚至会给整个工厂的智造系统带来难以估量的负面影响，造成重大经济损失. ...
工业大数据技术综述
2
2017
... 新时期的科学技术革命也给我国制造业的发展带来了新的机遇.目前，我国工业生产过程中已经产生并积累了大量数据，现代化工业制造生产线传感器设备、制造装置监视器等设备能实现对整体工业生产状态和运行参数的感知和记录[4].而在积累的工业大数据中，时间序列数据是最基本和最普遍的数据形式.对基于采样时间点的时序数据的分析挖掘，能够促进工业大数据分析研究的发展.如果想实现可靠、智能化的工业大数据分析，就需要在高质量的工业数据上进行建模计算.然而，工业时序数据来源广泛，具有大体量、多源性、连续采样、价值密度低、动态性强等特点[5]，导致目前的工业数据质量问题广泛存在. ...
... 而在工业大数据方面，制造业系统中会存在由产品质量缺陷、设备故障或外部环境突变等因素导致的异常问题[19].因此，异常和故障工况检测、故障监测、设备健康状态分析等是实现高效生产和智能制造的重要保障，也是工业数据质量管理中重要的具体研究任务[5].如果在工业生产中出现的异常、故障或危机情况不能被及时地识别和解决，将导致生产环境存在安全隐患，甚至会给整个工厂的智造系统带来难以估量的负面影响，造成重大经济损失. ...
Tensor multi-elastic kernel self-paced learning for time series clustering
1
... 传感器设备的快速发展导致各个领域对时间序列数据的计算提出大量需求.因此，数据挖掘在时间序列领域的探索也日渐增多.Tang Y等人[6]通过弹性距离测量函数将原始时间序列空间隐式映射到多内核空间，从而实现多内核聚类（multiple kernel clustering，MKC）框架下的时间序列聚类任务；Rawassizadeh R等人[7]设计了一组可伸缩的算法，以时间粒度识别行为模型，即通过智能手机收集的多维时间序列来识别人类日常行为的模式；Zhao J等人[8]采用词袋（bag of words， BoW）框架对时间序列进行分类，即从特征点位置的时间序列采样局部子序列，从而构建局部描述符，并通过高斯混合模型对其分布进行建模后编码，最后使用现有分类器（例如SVM）进行训练和预测；González-Vidal A等人[9]提出了一种用于时间序列分割的BEATS算法，该算法将数据流分成多个块，并按平方矩阵将其分组计算离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT），并对其量化，提取子矩阵计算其特征值模数，并删除重复项；Yagoub D等人[10]提出了一种并行索引算法和并行查询处理策略，该策略可以拓展到数十亿个时间序列，并在给定查询的情况下有效地利用索引. ...
Scalable daily human behavioral pattern mining from multivariate temporal data
1
2016
... 传感器设备的快速发展导致各个领域对时间序列数据的计算提出大量需求.因此，数据挖掘在时间序列领域的探索也日渐增多.Tang Y等人[6]通过弹性距离测量函数将原始时间序列空间隐式映射到多内核空间，从而实现多内核聚类（multiple kernel clustering，MKC）框架下的时间序列聚类任务；Rawassizadeh R等人[7]设计了一组可伸缩的算法，以时间粒度识别行为模型，即通过智能手机收集的多维时间序列来识别人类日常行为的模式；Zhao J等人[8]采用词袋（bag of words， BoW）框架对时间序列进行分类，即从特征点位置的时间序列采样局部子序列，从而构建局部描述符，并通过高斯混合模型对其分布进行建模后编码，最后使用现有分类器（例如SVM）进行训练和预测；González-Vidal A等人[9]提出了一种用于时间序列分割的BEATS算法，该算法将数据流分成多个块，并按平方矩阵将其分组计算离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT），并对其量化，提取子矩阵计算其特征值模数，并删除重复项；Yagoub D等人[10]提出了一种并行索引算法和并行查询处理策略，该策略可以拓展到数十亿个时间序列，并在给定查询的情况下有效地利用索引. ...
Classifying time series using local descriptors with hybrid sampling
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2016
... 传感器设备的快速发展导致各个领域对时间序列数据的计算提出大量需求.因此，数据挖掘在时间序列领域的探索也日渐增多.Tang Y等人[6]通过弹性距离测量函数将原始时间序列空间隐式映射到多内核空间，从而实现多内核聚类（multiple kernel clustering，MKC）框架下的时间序列聚类任务；Rawassizadeh R等人[7]设计了一组可伸缩的算法，以时间粒度识别行为模型，即通过智能手机收集的多维时间序列来识别人类日常行为的模式；Zhao J等人[8]采用词袋（bag of words， BoW）框架对时间序列进行分类，即从特征点位置的时间序列采样局部子序列，从而构建局部描述符，并通过高斯混合模型对其分布进行建模后编码，最后使用现有分类器（例如SVM）进行训练和预测；González-Vidal A等人[9]提出了一种用于时间序列分割的BEATS算法，该算法将数据流分成多个块，并按平方矩阵将其分组计算离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT），并对其量化，提取子矩阵计算其特征值模数，并删除重复项；Yagoub D等人[10]提出了一种并行索引算法和并行查询处理策略，该策略可以拓展到数十亿个时间序列，并在给定查询的情况下有效地利用索引. ...
BEATS:blocks of eigenvalues algorithm for time series segmentation
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2018
... 传感器设备的快速发展导致各个领域对时间序列数据的计算提出大量需求.因此，数据挖掘在时间序列领域的探索也日渐增多.Tang Y等人[6]通过弹性距离测量函数将原始时间序列空间隐式映射到多内核空间，从而实现多内核聚类（multiple kernel clustering，MKC）框架下的时间序列聚类任务；Rawassizadeh R等人[7]设计了一组可伸缩的算法，以时间粒度识别行为模型，即通过智能手机收集的多维时间序列来识别人类日常行为的模式；Zhao J等人[8]采用词袋（bag of words， BoW）框架对时间序列进行分类，即从特征点位置的时间序列采样局部子序列，从而构建局部描述符，并通过高斯混合模型对其分布进行建模后编码，最后使用现有分类器（例如SVM）进行训练和预测；González-Vidal A等人[9]提出了一种用于时间序列分割的BEATS算法，该算法将数据流分成多个块，并按平方矩阵将其分组计算离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT），并对其量化，提取子矩阵计算其特征值模数，并删除重复项；Yagoub D等人[10]提出了一种并行索引算法和并行查询处理策略，该策略可以拓展到数十亿个时间序列，并在给定查询的情况下有效地利用索引. ...
Massively distributed time series indexing and querying
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2018
... 传感器设备的快速发展导致各个领域对时间序列数据的计算提出大量需求.因此，数据挖掘在时间序列领域的探索也日渐增多.Tang Y等人[6]通过弹性距离测量函数将原始时间序列空间隐式映射到多内核空间，从而实现多内核聚类（multiple kernel clustering，MKC）框架下的时间序列聚类任务；Rawassizadeh R等人[7]设计了一组可伸缩的算法，以时间粒度识别行为模型，即通过智能手机收集的多维时间序列来识别人类日常行为的模式；Zhao J等人[8]采用词袋（bag of words， BoW）框架对时间序列进行分类，即从特征点位置的时间序列采样局部子序列，从而构建局部描述符，并通过高斯混合模型对其分布进行建模后编码，最后使用现有分类器（例如SVM）进行训练和预测；González-Vidal A等人[9]提出了一种用于时间序列分割的BEATS算法，该算法将数据流分成多个块，并按平方矩阵将其分组计算离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT），并对其量化，提取子矩阵计算其特征值模数，并删除重复项；Yagoub D等人[10]提出了一种并行索引算法和并行查询处理策略，该策略可以拓展到数十亿个时间序列，并在给定查询的情况下有效地利用索引. ...
Temporal sclerotization on sequential data:patterns,categorization,and visualization
1
2016
... 与其他数据类型不同的是，时间序列具有高维度、扭曲化、长度不一及多弹性度量集成等特点.尤其是在解决高维度时，即“基数诅咒”的问题上，已有大量学者提出了各类解决方法.Liu C等人[11]提出了一种“时间骨架化”方法，通过发现重要的时间结构来降低序列基数，关键思想是总结无向图中的时间相关性，并使用图的“骨架”作为更高的粒度.但高维度在带来困难的同时也带来了新的研究方向，Agrawal S等人[12]利用相关网络挖掘时间序列数据中的多维关系，提出了多极点和负相关团的概念，并证明了其实际意义和效用.Batu B B等人[13]提出了一种使用非参数随机de-clustering过程和多元Hawkes模型来定义事件类型内部和事件类型间触发关系的算法.Han M等人[14]提出了一种结构化流形广泛学习系统（structured manifold broad learning system，SM-BLS）揭示动态系统的演化状态，并自动发现变量间的关系.Malensek M等人[15]提出了一种使用分布式散列表进行时间序列数据分析查询的方法，该方法无须索引每个离散值进行后续检索，而是自动学习各维度之间的关系和相互作用而使信息易于用户使用.在解决高维度问题的同时，还可将目光聚焦在特定维度上，如Hao Y等人[16]提出了现象特性变量（phenomenon-specific variable， PV）的概念，即在不同变量中只有较少的变量对特定现象有重大影响，对不同现象起重要作用的变量通常也不同.Chen D等人[17]提出了一种提取时间序列潜在因素的算法，可将其作为检查动态复杂系统的重要手段，即用高维数据中低维和“小”的表现形式来突出数据中的潜在特征. ...
Mining novel multivariate relationships in time series data using correlation networks
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... 与其他数据类型不同的是，时间序列具有高维度、扭曲化、长度不一及多弹性度量集成等特点.尤其是在解决高维度时，即“基数诅咒”的问题上，已有大量学者提出了各类解决方法.Liu C等人[11]提出了一种“时间骨架化”方法，通过发现重要的时间结构来降低序列基数，关键思想是总结无向图中的时间相关性，并使用图的“骨架”作为更高的粒度.但高维度在带来困难的同时也带来了新的研究方向，Agrawal S等人[12]利用相关网络挖掘时间序列数据中的多维关系，提出了多极点和负相关团的概念，并证明了其实际意义和效用.Batu B B等人[13]提出了一种使用非参数随机de-clustering过程和多元Hawkes模型来定义事件类型内部和事件类型间触发关系的算法.Han M等人[14]提出了一种结构化流形广泛学习系统（structured manifold broad learning system，SM-BLS）揭示动态系统的演化状态，并自动发现变量间的关系.Malensek M等人[15]提出了一种使用分布式散列表进行时间序列数据分析查询的方法，该方法无须索引每个离散值进行后续检索，而是自动学习各维度之间的关系和相互作用而使信息易于用户使用.在解决高维度问题的同时，还可将目光聚焦在特定维度上，如Hao Y等人[16]提出了现象特性变量（phenomenon-specific variable， PV）的概念，即在不同变量中只有较少的变量对特定现象有重大影响，对不同现象起重要作用的变量通常也不同.Chen D等人[17]提出了一种提取时间序列潜在因素的算法，可将其作为检查动态复杂系统的重要手段，即用高维数据中低维和“小”的表现形式来突出数据中的潜在特征. ...
A non-parametric algorithm for discovering triggering patterns of spatio-temporal event types
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2017
... 与其他数据类型不同的是，时间序列具有高维度、扭曲化、长度不一及多弹性度量集成等特点.尤其是在解决高维度时，即“基数诅咒”的问题上，已有大量学者提出了各类解决方法.Liu C等人[11]提出了一种“时间骨架化”方法，通过发现重要的时间结构来降低序列基数，关键思想是总结无向图中的时间相关性，并使用图的“骨架”作为更高的粒度.但高维度在带来困难的同时也带来了新的研究方向，Agrawal S等人[12]利用相关网络挖掘时间序列数据中的多维关系，提出了多极点和负相关团的概念，并证明了其实际意义和效用.Batu B B等人[13]提出了一种使用非参数随机de-clustering过程和多元Hawkes模型来定义事件类型内部和事件类型间触发关系的算法.Han M等人[14]提出了一种结构化流形广泛学习系统（structured manifold broad learning system，SM-BLS）揭示动态系统的演化状态，并自动发现变量间的关系.Malensek M等人[15]提出了一种使用分布式散列表进行时间序列数据分析查询的方法，该方法无须索引每个离散值进行后续检索，而是自动学习各维度之间的关系和相互作用而使信息易于用户使用.在解决高维度问题的同时，还可将目光聚焦在特定维度上，如Hao Y等人[16]提出了现象特性变量（phenomenon-specific variable， PV）的概念，即在不同变量中只有较少的变量对特定现象有重大影响，对不同现象起重要作用的变量通常也不同.Chen D等人[17]提出了一种提取时间序列潜在因素的算法，可将其作为检查动态复杂系统的重要手段，即用高维数据中低维和“小”的表现形式来突出数据中的潜在特征. ...
Structured manifold broad learning system:a manifold perspective for large-scale chaotic time series analysis and prediction
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2019
... 与其他数据类型不同的是，时间序列具有高维度、扭曲化、长度不一及多弹性度量集成等特点.尤其是在解决高维度时，即“基数诅咒”的问题上，已有大量学者提出了各类解决方法.Liu C等人[11]提出了一种“时间骨架化”方法，通过发现重要的时间结构来降低序列基数，关键思想是总结无向图中的时间相关性，并使用图的“骨架”作为更高的粒度.但高维度在带来困难的同时也带来了新的研究方向，Agrawal S等人[12]利用相关网络挖掘时间序列数据中的多维关系，提出了多极点和负相关团的概念，并证明了其实际意义和效用.Batu B B等人[13]提出了一种使用非参数随机de-clustering过程和多元Hawkes模型来定义事件类型内部和事件类型间触发关系的算法.Han M等人[14]提出了一种结构化流形广泛学习系统（structured manifold broad learning system，SM-BLS）揭示动态系统的演化状态，并自动发现变量间的关系.Malensek M等人[15]提出了一种使用分布式散列表进行时间序列数据分析查询的方法，该方法无须索引每个离散值进行后续检索，而是自动学习各维度之间的关系和相互作用而使信息易于用户使用.在解决高维度问题的同时，还可将目光聚焦在特定维度上，如Hao Y等人[16]提出了现象特性变量（phenomenon-specific variable， PV）的概念，即在不同变量中只有较少的变量对特定现象有重大影响，对不同现象起重要作用的变量通常也不同.Chen D等人[17]提出了一种提取时间序列潜在因素的算法，可将其作为检查动态复杂系统的重要手段，即用高维数据中低维和“小”的表现形式来突出数据中的潜在特征. ...
Analytic queries over geospatial time-series data using distributed hash tables
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2016
... 与其他数据类型不同的是，时间序列具有高维度、扭曲化、长度不一及多弹性度量集成等特点.尤其是在解决高维度时，即“基数诅咒”的问题上，已有大量学者提出了各类解决方法.Liu C等人[11]提出了一种“时间骨架化”方法，通过发现重要的时间结构来降低序列基数，关键思想是总结无向图中的时间相关性，并使用图的“骨架”作为更高的粒度.但高维度在带来困难的同时也带来了新的研究方向，Agrawal S等人[12]利用相关网络挖掘时间序列数据中的多维关系，提出了多极点和负相关团的概念，并证明了其实际意义和效用.Batu B B等人[13]提出了一种使用非参数随机de-clustering过程和多元Hawkes模型来定义事件类型内部和事件类型间触发关系的算法.Han M等人[14]提出了一种结构化流形广泛学习系统（structured manifold broad learning system，SM-BLS）揭示动态系统的演化状态，并自动发现变量间的关系.Malensek M等人[15]提出了一种使用分布式散列表进行时间序列数据分析查询的方法，该方法无须索引每个离散值进行后续检索，而是自动学习各维度之间的关系和相互作用而使信息易于用户使用.在解决高维度问题的同时，还可将目光聚焦在特定维度上，如Hao Y等人[16]提出了现象特性变量（phenomenon-specific variable， PV）的概念，即在不同变量中只有较少的变量对特定现象有重大影响，对不同现象起重要作用的变量通常也不同.Chen D等人[17]提出了一种提取时间序列潜在因素的算法，可将其作为检查动态复杂系统的重要手段，即用高维数据中低维和“小”的表现形式来突出数据中的潜在特征. ...
Identify significant phenomenon-specific variables for multivariate time series
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... 与其他数据类型不同的是，时间序列具有高维度、扭曲化、长度不一及多弹性度量集成等特点.尤其是在解决高维度时，即“基数诅咒”的问题上，已有大量学者提出了各类解决方法.Liu C等人[11]提出了一种“时间骨架化”方法，通过发现重要的时间结构来降低序列基数，关键思想是总结无向图中的时间相关性，并使用图的“骨架”作为更高的粒度.但高维度在带来困难的同时也带来了新的研究方向，Agrawal S等人[12]利用相关网络挖掘时间序列数据中的多维关系，提出了多极点和负相关团的概念，并证明了其实际意义和效用.Batu B B等人[13]提出了一种使用非参数随机de-clustering过程和多元Hawkes模型来定义事件类型内部和事件类型间触发关系的算法.Han M等人[14]提出了一种结构化流形广泛学习系统（structured manifold broad learning system，SM-BLS）揭示动态系统的演化状态，并自动发现变量间的关系.Malensek M等人[15]提出了一种使用分布式散列表进行时间序列数据分析查询的方法，该方法无须索引每个离散值进行后续检索，而是自动学习各维度之间的关系和相互作用而使信息易于用户使用.在解决高维度问题的同时，还可将目光聚焦在特定维度上，如Hao Y等人[16]提出了现象特性变量（phenomenon-specific variable， PV）的概念，即在不同变量中只有较少的变量对特定现象有重大影响，对不同现象起重要作用的变量通常也不同.Chen D等人[17]提出了一种提取时间序列潜在因素的算法，可将其作为检查动态复杂系统的重要手段，即用高维数据中低维和“小”的表现形式来突出数据中的潜在特征. ...
Incremental factorization of big time series data with blind factor approximation
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... 与其他数据类型不同的是，时间序列具有高维度、扭曲化、长度不一及多弹性度量集成等特点.尤其是在解决高维度时，即“基数诅咒”的问题上，已有大量学者提出了各类解决方法.Liu C等人[11]提出了一种“时间骨架化”方法，通过发现重要的时间结构来降低序列基数，关键思想是总结无向图中的时间相关性，并使用图的“骨架”作为更高的粒度.但高维度在带来困难的同时也带来了新的研究方向，Agrawal S等人[12]利用相关网络挖掘时间序列数据中的多维关系，提出了多极点和负相关团的概念，并证明了其实际意义和效用.Batu B B等人[13]提出了一种使用非参数随机de-clustering过程和多元Hawkes模型来定义事件类型内部和事件类型间触发关系的算法.Han M等人[14]提出了一种结构化流形广泛学习系统（structured manifold broad learning system，SM-BLS）揭示动态系统的演化状态，并自动发现变量间的关系.Malensek M等人[15]提出了一种使用分布式散列表进行时间序列数据分析查询的方法，该方法无须索引每个离散值进行后续检索，而是自动学习各维度之间的关系和相互作用而使信息易于用户使用.在解决高维度问题的同时，还可将目光聚焦在特定维度上，如Hao Y等人[16]提出了现象特性变量（phenomenon-specific variable， PV）的概念，即在不同变量中只有较少的变量对特定现象有重大影响，对不同现象起重要作用的变量通常也不同.Chen D等人[17]提出了一种提取时间序列潜在因素的算法，可将其作为检查动态复杂系统的重要手段，即用高维数据中低维和“小”的表现形式来突出数据中的潜在特征. ...
Data cleaning:overview and emerging challenges
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2016
... 数据可以帮助人们分析问题，制定决策.然而，数据质量管理仍然是一个主要问题，“脏”数据可能导致不可靠的分析和错误的决策.常见的数据质量问题包括值缺失、格式不一致、数据重复、数据异常和违反业务规则等.分析人员在做任何决策之前，必须考虑脏数据的影响，因此，数据清洗已经成为数据库研究的一个关键领域[18].Chu X等人[18]将异常检测方法分为两类：使用约束和规则来检测和修复错误的定性方法；使用统计方法来识别和修复错误的定量方法. ...
... [18]将异常检测方法分为两类：使用约束和规则来检测和修复错误的定性方法；使用统计方法来识别和修复错误的定量方法. ...
从大数据到智能制造
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2017
... 而在工业大数据方面，制造业系统中会存在由产品质量缺陷、设备故障或外部环境突变等因素导致的异常问题[19].因此，异常和故障工况检测、故障监测、设备健康状态分析等是实现高效生产和智能制造的重要保障，也是工业数据质量管理中重要的具体研究任务[5].如果在工业生产中出现的异常、故障或危机情况不能被及时地识别和解决，将导致生产环境存在安全隐患，甚至会给整个工厂的智造系统带来难以估量的负面影响，造成重大经济损失. ...
从大数据到智能制造
1
2017
... 而在工业大数据方面，制造业系统中会存在由产品质量缺陷、设备故障或外部环境突变等因素导致的异常问题[19].因此，异常和故障工况检测、故障监测、设备健康状态分析等是实现高效生产和智能制造的重要保障，也是工业数据质量管理中重要的具体研究任务[5].如果在工业生产中出现的异常、故障或危机情况不能被及时地识别和解决，将导致生产环境存在安全隐患，甚至会给整个工厂的智造系统带来难以估量的负面影响，造成重大经济损失. ...
Generative adversarial active learning for unsupervised outlier detection
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... 异常检测是数据质量管理中的重点工作之一.Liu Y等人[20]提出了一种单目标生成对抗性主动学习（single-objective generative adversarial active learning， SO-GAAL）方法，用于离群值检测，该方法可以基于生成器和判别器之间的最小极大博弈直接生成信息性的离群值.Hu W等人[21]提出了使用局部核密度估计和基于上下文的回归进行异常检测的方法，该方法通过加权邻域密度估计增加对邻域大小变化的鲁棒性，并且组合来自多尺度的邻域信息，以细化样本的异常因子.Sharma V等人[22]提出了自愈神经模糊方法（neurofuzzy based horizontal anomaly detection，NHAD），并将其应用于在线社交网络进行水平异常检测，检测的异常内容为允许未经授权的用户访问信息以及伪造信息的在线欺诈，而表现的像无声攻击的异常之一是水平异常.Lu Y等人[23]提出了混合类型鲁棒检测（mixed-type robust detection，MITRE）模型，该方法是一种用于混合类型数据集中异常检测的鲁棒错误缓冲方法，使用了集成嵌套拉普拉斯近似（integrated-nested Laplace approximation，INLA）和变分期望最大化（expectation maximization，EM）的期望传播（expectation propagation，EP）. ...
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
Anomaly detection using local kernel density estimation and context-based regression
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... 异常检测是数据质量管理中的重点工作之一.Liu Y等人[20]提出了一种单目标生成对抗性主动学习（single-objective generative adversarial active learning， SO-GAAL）方法，用于离群值检测，该方法可以基于生成器和判别器之间的最小极大博弈直接生成信息性的离群值.Hu W等人[21]提出了使用局部核密度估计和基于上下文的回归进行异常检测的方法，该方法通过加权邻域密度估计增加对邻域大小变化的鲁棒性，并且组合来自多尺度的邻域信息，以细化样本的异常因子.Sharma V等人[22]提出了自愈神经模糊方法（neurofuzzy based horizontal anomaly detection，NHAD），并将其应用于在线社交网络进行水平异常检测，检测的异常内容为允许未经授权的用户访问信息以及伪造信息的在线欺诈，而表现的像无声攻击的异常之一是水平异常.Lu Y等人[23]提出了混合类型鲁棒检测（mixed-type robust detection，MITRE）模型，该方法是一种用于混合类型数据集中异常检测的鲁棒错误缓冲方法，使用了集成嵌套拉普拉斯近似（integrated-nested Laplace approximation，INLA）和变分期望最大化（expectation maximization，EM）的期望传播（expectation propagation，EP）. ...
NHAD:neuro-fuzzy based horizontal anomaly detection in online social networks
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2018
... 异常检测是数据质量管理中的重点工作之一.Liu Y等人[20]提出了一种单目标生成对抗性主动学习（single-objective generative adversarial active learning， SO-GAAL）方法，用于离群值检测，该方法可以基于生成器和判别器之间的最小极大博弈直接生成信息性的离群值.Hu W等人[21]提出了使用局部核密度估计和基于上下文的回归进行异常检测的方法，该方法通过加权邻域密度估计增加对邻域大小变化的鲁棒性，并且组合来自多尺度的邻域信息，以细化样本的异常因子.Sharma V等人[22]提出了自愈神经模糊方法（neurofuzzy based horizontal anomaly detection，NHAD），并将其应用于在线社交网络进行水平异常检测，检测的异常内容为允许未经授权的用户访问信息以及伪造信息的在线欺诈，而表现的像无声攻击的异常之一是水平异常.Lu Y等人[23]提出了混合类型鲁棒检测（mixed-type robust detection，MITRE）模型，该方法是一种用于混合类型数据集中异常检测的鲁棒错误缓冲方法，使用了集成嵌套拉普拉斯近似（integrated-nested Laplace approximation，INLA）和变分期望最大化（expectation maximization，EM）的期望传播（expectation propagation，EP）. ...
Discovering anomalies on mixed-type data using a generalized student-t based approach
1
2016
... 异常检测是数据质量管理中的重点工作之一.Liu Y等人[20]提出了一种单目标生成对抗性主动学习（single-objective generative adversarial active learning， SO-GAAL）方法，用于离群值检测，该方法可以基于生成器和判别器之间的最小极大博弈直接生成信息性的离群值.Hu W等人[21]提出了使用局部核密度估计和基于上下文的回归进行异常检测的方法，该方法通过加权邻域密度估计增加对邻域大小变化的鲁棒性，并且组合来自多尺度的邻域信息，以细化样本的异常因子.Sharma V等人[22]提出了自愈神经模糊方法（neurofuzzy based horizontal anomaly detection，NHAD），并将其应用于在线社交网络进行水平异常检测，检测的异常内容为允许未经授权的用户访问信息以及伪造信息的在线欺诈，而表现的像无声攻击的异常之一是水平异常.Lu Y等人[23]提出了混合类型鲁棒检测（mixed-type robust detection，MITRE）模型，该方法是一种用于混合类型数据集中异常检测的鲁棒错误缓冲方法，使用了集成嵌套拉普拉斯近似（integrated-nested Laplace approximation，INLA）和变分期望最大化（expectation maximization，EM）的期望传播（expectation propagation，EP）. ...
Humanpowered data cleaning for probabilistic reachability queries on uncertain graphs
1
2017
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
A novel cost-based model for data repairing
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2017
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
Statistical distortion:consequences of data cleaning
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2012
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
A cost-based model and effective heuristic for repairing constraints by value modification
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2005
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
Constraintvariance tolerant data repairing
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2016
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
Repairing data through regular expressions
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2016
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
Bigdansing:a system for big data cleansing
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2015
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
Time series management systems:a survey
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2017
... 在异常检测的同时，可对数据进行清理或修复.Lin X等人[24]提出了基于众包的方法，从而清理不确定图中的边缘，考虑到众包的时间成本，作者提出了一系列边缘选择算法、优化技术和修剪启发式方法，从而减少计算时间.Hao S等人[25]提出了一种基于成本的数据修复模型，该模型是由两个部分组成的迭代过程，检测违反给定完整性约束（integrity constraint，IC）的错误，并修改各组中的值，以使修改后的数据库满足完整性约束.Dasu T等人[26]提出了一种新的数据清洗评价策略，除了修复错误的效果、修复的花费之外，还考虑了数据的统计信息变化.Bohannon P等人[27]提出了一个基于代价的启发式修复模型，并提出了“最小化修复策略”，指导了后续的研究.Song S等人[28]提出了“宽容约束”，清洗数据使其符合某种约束，且在给定约束的给定相似度内.Li Z等人[29]使用正则表达式代替约束和规则进行数据清洗，因为正则表达式更适合进行语法修改，可以解决结构的增删问题；Khayyat Z等人[30]提出了分布式的数据清洗系统，按照制定质量规则、检测数据错误、修复的步骤进行数据清洗.Jensen S K等人[31]将已经发表的时间序列管理系统（time series management system，TSMS）进行了全面的分析和分类，列举的TSMS均用于物联网（Internet of things，IoT）、时序数据监测、时序数据分析和时序数据评估. ...
时间序列异常点及突变点的检测算法
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2014
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
时间序列异常点及突变点的检测算法
1
2014
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
Fast memory efficient local outlier detection in data streams
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2016
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
Scalable distance-based outlier detection over high-volume data streams
1
2014
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
Ares:automatic disaggregation of historical data
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2018
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
RecovDB:accurate and efficient missing blocks recovery for large time series
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2019
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
Hankel matrix factorization for tagged time series to recover missing values during blackouts
1
2019
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
SURGE:continuous detection of bursty regions over a stream of spatial objects
1
2018
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
Robust and rapid adaption for concept drift in software system anomaly detection
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2018
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
Nonnegative matrix factorization with side information for time series recovery and prediction
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2019
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
ASAP:prioritizing attention via time series smoothing
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2017
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
NETS:extremely fast outlier detection from a data stream via set-based processing
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2019
... 基于统计的清洗是一类相对传统的方法，通过对时间序列求取统计量和统计规律、模型参数拟合或数据形态转变来达到提取时间序列趋势，检测、清洗低质量数据点的目的.苏卫星等人[32]使用有效分数向量和小波分析统计量来有效地提取时间序列趋势，并利用李氏指数与小波变换的关系构建了同时检测异常点和突变点的时间序列数据清洗框架.Salehi M等人[33]着力于解决使用局部异常因子（local outlier factor）进行异常检测时内存不足的问题，提出了将超出内存限制的历史数据点进行整合的观点，并提出了动态计算整合数量的算法.Cao L等人[34]通过距离空间定义了3种异常，作者基于异常点出现的低概率规律和新数据点的高信息量规律设计了系统，将违反这两种统计规律的数据点识别为异常数据点，并进行捕捉.Yang F等人[35]使用领域知识对历史序列数据进行基线抽取，并使用湮没滤波技术（annihilating filter technique，AFT）对时间序列进行精细重构，以突出基线中的高频模式，借此提升数据质量.Arous I等人[36]对高维时间序列数据库进行线性插值，然后迭代使用中心分解技术进行更新，得到修复数据.Wu S等人[37]针对带有事件标签序列的时间序列中分段缺失的问题，使用两个低阶矩阵的内积和一个事件分量来近似表征时间序列的汉克尔矩阵（Hankel matrix）的方法，对矩阵中相关元素取平均，得到一个缺失值的估计.Feng K等人[38]针对时空数据挖掘问题中的重大事件检测，提出了基于网格搜索和剪枝的方法，以通过实时更新的推特数据检测何时何地出现了异常的重大事件.Ma M等人[39]搭建了检测KPI序列中概念漂移的系统，首先使用基于奇异值分解的奇异谱变换（singular spectrum transformation， SST）进行异常检测，再使用双重差分模型（difference in difference，DID）判断该异常是不是由软件的变更引起的，最后使用一层线性相关性的过滤逻辑来判断是否出现了概念漂移的情况.Mei J等人[40]使用带有辅助信息的非负矩阵分解对时间序列进行修复和预测，该方法将经典分层交替最小二乘（hierarchical alternating least squares，HALS）算法改进为HALSX（具有异类变量的HALS），对外部特征和响应变量之间的非线性关系进行建模.Rong K等人[41]使用平滑方法来消除小范围的变化，突出显著的偏差，生成高质量的可视化数据.但是基于平滑的方法几乎修改了所有的数据，原本正常的数据也进行了修改，数据准确性不高.Yoon S等人[42]改进了基于滑动窗口的异常检测方法，使用集合代替单一的数据点，这样避免了不必要的数据更新，同时避免了潜在的错误异常点的出现. ...
SCREEN:stream data cleaning under speed constraints
1
2015
... 作为近年来逐渐兴起的方法，基于约束的清洗方法旨在利用相邻序列的相关性或统计量来确定序列的值是否发生了异常.Song S等人[43]提出了速度约束（speed constraints）的方法，通过对相邻时间戳的速度变化进行计算，使用一个速度约束区间来检测并修复发生了异常的数据.其后，又提出了一种基于顺序约束的清洗方法，在速度约束的基础上，假设连续相邻时间点的值的变化幅度在一定范围内，根据这一规则进行统计，就能够对小幅异常的数据执行更合理的清洗[44].Yin W等人[45]提出了方差约束，使用一个滑窗确定的区间内方差与阈值的关系来判断是否存在异常，并使用自回归平滑的方法修复异常.Sadik S等人[46]则计算异构和异步的时间序列数据流的相关性，并将违反自相关性约束或与其他属性相关性约束的数据点检测为异常点. ...
Sequential data cleaning:a statistical approach
1
2016
... 作为近年来逐渐兴起的方法，基于约束的清洗方法旨在利用相邻序列的相关性或统计量来确定序列的值是否发生了异常.Song S等人[43]提出了速度约束（speed constraints）的方法，通过对相邻时间戳的速度变化进行计算，使用一个速度约束区间来检测并修复发生了异常的数据.其后，又提出了一种基于顺序约束的清洗方法，在速度约束的基础上，假设连续相邻时间点的值的变化幅度在一定范围内，根据这一规则进行统计，就能够对小幅异常的数据执行更合理的清洗[44].Yin W等人[45]提出了方差约束，使用一个滑窗确定的区间内方差与阈值的关系来判断是否存在异常，并使用自回归平滑的方法修复异常.Sadik S等人[46]则计算异构和异步的时间序列数据流的相关性，并将违反自相关性约束或与其他属性相关性约束的数据点检测为异常点. ...
Time series cleaning under variance constraints
1
2018
... 作为近年来逐渐兴起的方法，基于约束的清洗方法旨在利用相邻序列的相关性或统计量来确定序列的值是否发生了异常.Song S等人[43]提出了速度约束（speed constraints）的方法，通过对相邻时间戳的速度变化进行计算，使用一个速度约束区间来检测并修复发生了异常的数据.其后，又提出了一种基于顺序约束的清洗方法，在速度约束的基础上，假设连续相邻时间点的值的变化幅度在一定范围内，根据这一规则进行统计，就能够对小幅异常的数据执行更合理的清洗[44].Yin W等人[45]提出了方差约束，使用一个滑窗确定的区间内方差与阈值的关系来判断是否存在异常，并使用自回归平滑的方法修复异常.Sadik S等人[46]则计算异构和异步的时间序列数据流的相关性，并将违反自相关性约束或与其他属性相关性约束的数据点检测为异常点. ...
Wadjet:finding outliers in multiple multi-dimensional heterogeneous data streams
1
2018
... 作为近年来逐渐兴起的方法，基于约束的清洗方法旨在利用相邻序列的相关性或统计量来确定序列的值是否发生了异常.Song S等人[43]提出了速度约束（speed constraints）的方法，通过对相邻时间戳的速度变化进行计算，使用一个速度约束区间来检测并修复发生了异常的数据.其后，又提出了一种基于顺序约束的清洗方法，在速度约束的基础上，假设连续相邻时间点的值的变化幅度在一定范围内，根据这一规则进行统计，就能够对小幅异常的数据执行更合理的清洗[44].Yin W等人[45]提出了方差约束，使用一个滑窗确定的区间内方差与阈值的关系来判断是否存在异常，并使用自回归平滑的方法修复异常.Sadik S等人[46]则计算异构和异步的时间序列数据流的相关性，并将违反自相关性约束或与其他属性相关性约束的数据点检测为异常点. ...
Cleaning timestamps with temporal constraints
1
2016
... 同时，时序数据的时间戳和时效性同样可能存在错误，Song S等人[47]使用时序约束图对时间戳进行修复.Abedjan Z等人[48]挖掘近似的时序函数依赖，以实现数据时效性的检测和修复. ...
Temporal rules discovery for web data cleaning
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2015
... 同时，时序数据的时间戳和时效性同样可能存在错误，Song S等人[47]使用时序约束图对时间戳进行修复.Abedjan Z等人[48]挖掘近似的时序函数依赖，以实现数据时效性的检测和修复. ...
基于距离和DF-RLS的时间序列异常检测
1
2012
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
基于距离和DF-RLS的时间序列异常检测
1
2012
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
Current clean:spatio-temporal cleaning of stale data
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2019
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
Change point detection for streaming high-dimensional time series
1
2019
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
Data stream mining based-outlier prediction for cloud computing
1
2017
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
Efficient handling of concept drift and concept evolution over Stream Data
1
2016
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
Unsupervised anomaly detection via variational auto-encoder for seasonal KPIs in Web applications
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2018
... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
LSTM-based encoderdecoder for multi-sensor anomaly detection
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... 基于机器学习的清洗方法是一种将传统的分类、聚类、异常检测和深度学习等思想应用在时间序列上，以提高数据质量的方法.由于序列模型相比于向量空间模型更复杂，目前这一类方法在时间序列上的应用仍处于起步状态.陈乾等人[49]基于懒惰学习（lazy-learning，LL）的思想，将距离度量和具有遗忘因子的最小二乘法结合，以补足距离度量对于历史信息模式的缺失问题.Milani M等人[50]通过搭建个人数据清洗系统，融合了时空影响模块、更新预测模块和数据修复模块，以学习数据之间的统计特征和相关性，进而得到缺失数据的估计和劣质数据的代价限制的最大似然修复.Zameni M等人[51]使用滑窗截取时间序列片段，通过最优化窗内信息增益度量来实行时间序列的变点检测，并通过置换检验来判断是否接受模型给出的假设.Souiden I等人[52]则聚焦于云计算中的用户恶意操作这一时间序列异常问题，在云端数据流处理系统（cloud stream generator，CSG）中集成了基于层次聚类模型clus-tree的Anyout模块和基于微聚类（micro-cluster）的MCOD模块，以在极低的响应时间内预测异常数据点，并避免用户恶意操作.Haque A等人[53]针对分类器的表现随时间序列的概念漂移（concept drift）呈现的低效性，将基于滑窗的半监督算法SAND使用类kNN的聚类模型进行集成，并使用联合性（association）和纯净度（purity）来估计模型的置信度（confidence），最终使用阈值法决定何时分类器工作异常.随着深度学习的兴起，基于变分自编码器（variance autoencoder，VAE）[54]、基于长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）[55]、基于生成式对抗网络（generative adversarial nets，GAN）[20]等深度学习方法也逐渐应用于时间序列的异常检测，但是由于这一类方法需要大量有标签的训练数据以及长足的神经网络训练时间，因此不适用于工业时间序列的场景. ...
Visual exploration of time series anomalies with metro-viz
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2019
... 时序数据异常检测是与领域高度相关的问题，从一个领域到另一个领域，异常的组成可能发生很大的变化.Eichmann P等人[56]认为人工干预异常检测能产生较好的效果，设计了一个交互式的工具，供数据科学家部署多个异常检测器，可以方便地比较不同检测器的效果. ...
