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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种KPI时间序列检测方法以及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115130606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210857783.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种KPI时间序列检测方法以及相关装置是由李亚鹏;张渝;王汪;钱橙设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种KPI时间序列检测方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种KPI时间序列检测方法以及相关装置，用于提高该KPI时间序列检测方法的通用泛化能力。包括：获取待检测时间点的第一KPI时间序列和待检测时间点之前预设时间段内的KPI时间序列集；提取第一KPI时间序列的数据特征生成测试特征向量，提取KPI时间序列集合的数据特征生成第一训练集；获取第一训练集中的正类样本集合和负类样本集合；根据正类样本集合和负类样本集合进行采样得到第二训练集；利用第二训练集训练随机森林算法得到异常检测模型；将第二训练集与测试特征向量输入异常检测模型计算得到相似度矩阵；根据相似度矩阵与正类样本和负类样本确定第一KPI时间序列的第一检测结果。本申请可应用于云技术、人工智能以及大数据领域。

本发明授权一种KPI时间序列检测方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种KPI时间序列检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测时间点的第一KPI时间序列和所述待检测时间点之前预设时间段内的KPI时间序列集合； 提取所述第一KPI时间序列的数据特征生成测试特征向量，提取所述KPI时间序列集合中每个KPI时间序列的数据特征生成第一训练集； 获取所述第一训练集中的正类样本集合和负类样本集合，所述正类样本集合包括正常时刻的KPI时间序列样本，所述负类样本集合包括异常时刻的KPI时间序列样本； 对所述正类样本集合和所述负类样本集合进行采样得到第二训练集，所述第二训练集中正类样本的数量与所述负类样本的数量相同； 利用所述第二训练集训练随机森林算法得到异常检测模型； 将所述第二训练集与所述测试特征向量输入所述异常检测模型计算所述第二训练集与所述测试特征向量对应的相似度矩阵； 根据所述相似度矩阵与所述第二训练集中的正类样本和所述第二训练集中的负类样本确定所述第一KPI时间序列的第一检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人腾讯科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。