一种基于云计算的大数据异常检测方法及系统

本发明提供一种基于云计算的大数据异常检测方法及系统，涉及大数据异常检测技术领域，本发明通过业务周期自适应滑动窗口分割机制有效捕捉完整时序模式，并显著增强数据表征的规律性和连续性；深度融合多维度统计特征与图数据库驱动的实体语义特征构建联合波动量化模型，极大提升了高维特征空间的表征鲁棒性与噪声免疫力；采用互信息动态阈值筛选策略结合梯度提升决策树的特征稳定性协同优化机制，形成抗扰增强的决策范式，从而在复杂动态环境下实现异常信号的精准确认与误报行为的高效抑制；基于决策路径重构与加权贡献累计的根因定位体系，解决传统方法对特征贡献评估的偏置问题，使关键异常驱动因素的识别精度和可解释性获得质变提升。