在网络运维管理工作中,为了有效保证网络系统稳定可靠运行,网络管理者需要密切监控KPI（Key Performance Indicator,关键性能指标）的变化情况,基于指标中呈现出的异常现象,及时的发现网络服务故障,以规避网络系统升级与技术变更所带来的风险。然而,随着互联网公司业务及服务规模,以及网络系统规模的不断增长,传统网络运维管理手段在复杂实际场景下KPI异常检测任务中面临诸多挑战与困难。基于机器学习的KPI异常检测技术,作为一种网络故障早期预警及风险评估的重要手段,是当前网络风险控制的必然发展方向以及重要决策基础。为解决现实网络管理中KPI异常检测任务中所面临挑战与困难。本文对KPI异常检测工作中数据通用化特征构建、特征增广、特征降维及模型迁移技术等问题进行了研究,主要工作和创新如下:首先,提出了面向KPI的通用化特征提取方法及一种无监督特征增广技术。本文基于真实场景的KPI探索分析提出了面向KPI的通用化特征提取方法,并提出使用三种快速无监督异常检测算法对原始特征数据进行特征增广的方法,提高了KPI特征表示在多种异常检测算法的泛化性能表现。实验表明,本文提出的通用化特征提取方法及无监督特征增广技术,在多个KPI异常检测任务中能够取得了平均F-sore0.93的表现。其次,提出了一种基于集成模型特征贡献度解释的特征降维技术。基于对集成异常检测模型的解释性研究,同时结合SHAP值对数据不同特征的分析,提出一种基于模型解释的特征降维技术。实验表明,提出方法能够在保证异常检测结果精准的前提下,显著提高XGBoost异常检测模型训练速度,对异常检测模型给出直观解释,有助于网络管理者进一步结合实际业务背景完成网管知识的深入总结与研究。最后,提出了一种面向KPI的快速时间序列聚类算法,用来实现基于KPI曲线相似性分析,及相应模型迁移策略的设计。通过提出方法,本研究显著提高了模型训练过程中有标签样本利用率,实验表明,本研究提出的迁移学习技术能够有效提高有监督异常检测模型的适用场景,并减少模型训练与数据标注的开销。基于聚类的相似性分析结果能够有效指导模型迁移,较好解决了实际场景中异常样本稀缺标注困难的问题。