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摘要：本申请公开了一种异常检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，所述异常根因定位方法包括：检测到多维度指标发生异常时，获取所有叶子节点在异常发生时间点所对应的指标数据的实际值以及在所述异常发生时间点之前所对应的指标数据的预测值；根据所述实际值和所述预测值，计算每个叶子节点对所述多维度指标发生异常的影响程度和贡献能力；选取所述影响程度和所述贡献能力满足预设条件的叶子节点作为候选节点，并将所有候选节点的集合转化为事务表；根据每个候选节点在所述事务表中的支持度和在原始指标数据中的支持度之间的支持度差值，推荐所述多维度指标发生异常的第一根因节点。上述方案，能够对多维度指标进行的异常根因定位。
主权项：1.一种异常根因定位方法，其特征在于，所述方法包括：检测到多维度指标发生异常时，获取所有叶子节点在异常发生时间点所对应的指标数据的实际值以及在所述异常发生时间点之前所对应的指标数据的预测值；根据所述实际值和所述预测值，计算每个叶子节点对所述多维度指标发生异常的影响程度和贡献能力；具体包括：对于每个叶子节点，根据该叶子节点的实际值与预测值之间的差值、其他叶子节点的实际值与预测值之间的差值的平均值，得到该叶子节点对所述多维度指标发生异常的影响程度；对于每个叶子节点，根据该叶子节点的实际值与其他叶子节点的预测值之间的和值、该叶子节点的预测值与其他叶子节点的预测值之间的和值，得到该叶子节点对所述多维度指标发生异常的贡献能力；选取所述影响程度和所述贡献能力满足预设条件的叶子节点作为候选节点，并将所有候选节点的集合转化为事务表；根据每个候选节点在所述事务表中的支持度和在所述指标数据中的支持度之间的支持度差值，推荐所述多维度指标发生异常的第一根因节点。
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百度查询： 广州虎牙科技有限公司 异常根因定位方法、模型、电子设备及计算机存储介质
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