SYSTEM AND METHOD FOR A MULTI VIEW LEARNING APPROACH TO ANOMALY DETECTION AND ROOT CAUSE ANALYSIS

SYSTEM AND METHOD FOR A MULTI VIEW LEARNING APPROACH TO ANOMALY DETECTION AND ROOT CAUSE ANALYSIS

A system and method for detecting anomalies in a communication network includes detecting first outliers in a first set of quality indicators for a cellular group, detecting second outliers in a second set of performance indicators for the cellular group, correlating the first outliers and the secon...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: SUN, Yanjia, LIU, Ruilin, YANG, Kai
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
Schlagworte:
CALCULATING
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
ELECTRICITY
PHYSICS
TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION
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creator SUN, Yanjia
LIU, Ruilin
YANG, Kai
description A system and method for detecting anomalies in a communication network includes detecting first outliers in a first set of quality indicators for a cellular group, detecting second outliers in a second set of performance indicators for the cellular group, correlating the first outliers and the second outliers to produce an anomaly candidate, determining a confidence threshold for the anomaly candidate, and indicating a network anomaly in response to the confidence threshold exceeding a predetermined threshold. L'invention concerne un système et un procédé pour détecter des anomalies dans un réseau de communication, lequel procédé consiste à détecter des premières valeurs aberrantes dans un premier ensemble d'indicateurs de qualité pour un groupe cellulaire, à détecter des secondes valeurs aberrantes dans un second ensemble d'indicateurs de performances pour le groupe cellulaire, à mettre en corrélation les premières valeurs aberrantes et les secondes valeurs aberrantes pour produire une anomalie candidate, à déterminer un seuil de confiance pour l'anomalie candidate, et à indiquer une anomalie de réseau en réponse au seuil de confiance dépassant un seuil prédéterminé.
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L'invention concerne un système et un procédé pour détecter des anomalies dans un réseau de communication, lequel procédé consiste à détecter des premières valeurs aberrantes dans un premier ensemble d'indicateurs de qualité pour un groupe cellulaire, à détecter des secondes valeurs aberrantes dans un second ensemble d'indicateurs de performances pour le groupe cellulaire, à mettre en corrélation les premières valeurs aberrantes et les secondes valeurs aberrantes pour produire une anomalie candidate, à déterminer un seuil de confiance pour l'anomalie candidate, et à indiquer une anomalie de réseau en réponse au seuil de confiance dépassant un seuil prédéterminé.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE ; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING ; ELECTRICITY ; PHYSICS ; TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION</subject><creationdate>2017</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20170330&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2017050113A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,777,882,25545,76296</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20170330&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2017050113A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>SUN, Yanjia</creatorcontrib><creatorcontrib>LIU, Ruilin</creatorcontrib><creatorcontrib>YANG, Kai</creatorcontrib><title>SYSTEM AND METHOD FOR A MULTI VIEW LEARNING APPROACH TO ANOMALY DETECTION AND ROOT CAUSE ANALYSIS</title><description>A system and method for detecting anomalies in a communication network includes detecting first outliers in a first set of quality indicators for a cellular group, detecting second outliers in a second set of performance indicators for the cellular group, correlating the first outliers and the second outliers to produce an anomaly candidate, determining a confidence threshold for the anomaly candidate, and indicating a network anomaly in response to the confidence threshold exceeding a predetermined threshold. 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