Anomaly Detection and Explanation Discovery on Event Streams - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Anomaly Detection and Explanation Discovery on Event Streams

Fei Song
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1041225
Boyao Zhou
  • Fonction : Auteur
Quan Sun
  • Fonction : Auteur
Wang Sun
  • Fonction : Auteur
Shiwen Xia
  • Fonction : Auteur

Résumé

As enterprise information systems are collecting event streams from various sources, the ability of a system to automatically detect anomalous events and further provide human readable explanations is of paramount importance. In this position paper, we argue for the need of a new type of data stream analytics that can address anomaly detection and explanation discovery in a single, integrated system, which not only offers increased business intelligence, but also opens up opportunities for improved solutions. In particular , we propose a two-pass approach to building such a system, highlight the challenges, and offer initial directions for solutions.
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Dates et versions

hal-01970660 , version 1 (05-01-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01970660 , version 1

Citer

Fei Song, Boyao Zhou, Quan Sun, Wang Sun, Shiwen Xia, et al.. Anomaly Detection and Explanation Discovery on Event Streams. BIRTE2018, Aug 2018, RIO, Brazil. ⟨hal-01970660⟩
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