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基于自监督神经网络在企业Web应用中的事件预测与异常检测
1
作者
吴亮
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第2期333-339,344,共8页
针对企业Web应用提出一种新的事件预测方法DeepEvent,以更好地检测异常事件。DeepEvent包括三个关键特性:特定于Web应用而设计的神经网络结构以充分考虑连续事件之间的特征,克服标注数据稀缺的自监督学习技术,以及集成上下文事件和捕获...
针对企业Web应用提出一种新的事件预测方法DeepEvent,以更好地检测异常事件。DeepEvent包括三个关键特性:特定于Web应用而设计的神经网络结构以充分考虑连续事件之间的特征,克服标注数据稀缺的自监督学习技术,以及集成上下文事件和捕获事件之间依赖关系的序列嵌入技术。在从六个真实世界的企业Web应用程序中收集到的事件上来对DeepEvent进行评估。实验结果表明,DeepEvent在预测连续事件和检测Web异常方面是有效的。
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关键词
异常检测
事件预测
自监督学习
神经网络
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题名
基于自监督神经网络在企业Web应用中的事件预测与异常检测
1
作者
吴亮
机构
中国科学院大学
附属
肿瘤
医院
(
浙江省
肿瘤
医院
)
中国科学院
基础医学
与肿瘤
研究所
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第2期333-339,344,共8页
文摘
针对企业Web应用提出一种新的事件预测方法DeepEvent,以更好地检测异常事件。DeepEvent包括三个关键特性:特定于Web应用而设计的神经网络结构以充分考虑连续事件之间的特征,克服标注数据稀缺的自监督学习技术,以及集成上下文事件和捕获事件之间依赖关系的序列嵌入技术。在从六个真实世界的企业Web应用程序中收集到的事件上来对DeepEvent进行评估。实验结果表明,DeepEvent在预测连续事件和检测Web异常方面是有效的。
关键词
异常检测
事件预测
自监督学习
神经网络
Keywords
Anomaly detection
Event prediction
Self-supervised learning
Neural network
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自监督神经网络在企业Web应用中的事件预测与异常检测
吴亮
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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