技术特征：
技术总结
本发明提供一种异常检测方法，该异常检测方法包括以下步骤：获取当前时间窗口的目标用户的行为时间序列；根据目标用户的行为时间序列，从前一时间窗口的最大频繁模式中匹配出目标子行为；获取目标子行为的目标依赖度系数；根据目标依赖度系数、计算目标用户在预设临界条件下的依赖度；预设临界条件为目标用户在时间顺序上执行行为的最大允许个数；判断依赖度是否大于预设阈值；若是，则确定目标用户的行为异常；本发明还提供一种服务器及计算机可读存储介质，通过上述方案，不需要进行全局计算，能够在较短的时间内检测出目标用户的行为时间序列异常，计算量及耗时大大减少，提高了实时性能，提高了大数据平台的可靠性，节约了资源成本。
技术研发人员：彭行雄
受保护的技术使用者：努比亚技术有限公司
技术研发日：2018.02.28
技术公布日：2018.09.07