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時間序列的異常點是用戶產生的不符合預期行為模式的數據。研究異常點的起因和可能引起的後果，可以輔助用戶提供有效的決策支持。例如針對電子商務個性化推薦的托攻擊會產生大量異常的評價數據，研究這些異常數據的起因，判斷可能的風險，可以為用戶的個性化推薦提供更精確合理的服務。由於技術的發展，當前時間序列數據之間關係的複雜化以及異常種類的增多導致已有的異常檢測算法很難有效地發現異常。因此，如何從這些異常數據中提取特徵，精確地對異常進行檢測是當前時間序列研究中的一個重要方向。本書從用戶行為模式的角度，分析正常數據和異常數據的特徵，並結合信號處理、模式識別的方法，分別對推薦系統中項目的評分時間序列和流量工程中的流量時間序列進行異常檢測。主要工作是：基於用戶正常行為模式的時間序列異常檢測和預測，以及基於用戶異常行為模式的時間序列異常檢測。
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