摘要
随着电子商务和金融科技的蓬勃发展，交易数据规模急剧增长，其中蕴藏着巨大的价值。
然而，交易数据中也混杂着异常信息，例如欺诈交易、市场操纵等，对金融安全和市场稳定构成严重威胁。
因此，对交易数据中的异常信息进行及时有效的检测至关重要。
本文针对基于时间序列的交易数据异常信息检测课题，首先介绍了时间序列异常检测和交易数据的相关概念，并概述了该课题的研究意义和挑战；其次，对现有的时间序列交易数据异常检测方法进行了分类和梳理，并从统计模型、机器学习和深度学习等方面展开详细介绍，分析了各种方法的优缺点和适用场景；接着，对该领域的研究现状进行了深入分析，总结了当前研究中存在的问题和不足；最后，对未来时间序列交易数据异常信息检测的发展趋势进行了展望。
关键词：时间序列；异常检测；交易数据；深度学习；机器学习
近年来，随着互联网金融的快速发展和普及，交易数据的规模和复杂度呈指数级增长。
交易数据中包含着丰富的用户行为和市场信息，对金融风险控制、精准营销等方面具有重要的应用价值。
然而，海量的交易数据中也充斥着各种异常信息，如信用卡欺诈、洗钱交易、网络攻击等，这些异常信息通常表现为隐蔽、复杂和多变的特点，对金融安全和社会稳定构成严重威胁。
因此，如何快速、准确地检测出交易数据中的异常信息，已成为学术界和工业界共同关注的热点问题。
时间序列异常检测作为数据挖掘领域的一个重要分支，旨在从时间序列数据中识别出偏离正常模式的异常点或异常序列。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
