Прогноз-незалежна локалізація першопричин аномалії з кластеризацією сегментів у багатовимірних часових рядах
| dc.contributor.advisor | Жежерун, Олександр | uk_UA |
| dc.contributor.author | Мєдвєдєв, Дмитро | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-08-21T11:53:50Z | |
| dc.date.available | 2026-08-21T11:53:50Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | В роботі запропоновано модифікацію RiskLoc, яка усуває залежність від прогнозів на рівні сегментів, натомість використовуючи базові статистичні показники (історичне середнє, медіану за групою тощо) та додаткові показники аномальності, такі як "anomaly degree". Особливу увагу приділено розробці та інтеграції механізмів кластеризації на основі відхилень, що дозволяє групувати сегменти зі схожими аномальними патернами для подальшого ефективного аналізу та локалізації причин. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/40925 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | аналіз першопричин (RCA) | uk_UA |
| dc.subject | часові ряди | uk_UA |
| dc.subject | AIOps | en_US |
| dc.subject | багатовимірні метрики | uk_UA |
| dc.subject | сегментація даних | uk_UA |
| dc.subject | RiskLoc | en_US |
| dc.subject | кластеризація відхилень | uk_UA |
| dc.title | Прогноз-незалежна локалізація першопричин аномалії з кластеризацією сегментів у багатовимірних часових рядах | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |