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基于时间序列的异常检测算法设计
设计一套针对金融交易数据的实时异常检测方案，需处理数据漂移和概念漂移问题。
📝 Treść promptu
我们需要建立一个金融交易实时监控系统。请设计一个基于时间序列数据的异常检测算法流程。输入数据为高频交易流水，特征包括金额、时间戳、地理位置和用户ID。重点解决以下问题：如何区分由于节假日或促销引起的正常流量波动与真正的欺诈行为；如何处理概念漂移，即用户行为模式随时间发生的变化；如何平衡误报率和漏报率。请详细描述特征工程方法、模型选择（如Isolation Forest, LSTM Autoencoder等）以及在线学习策略。