[发明专利]数据处理方法及装置在审
申请号: | 201610055212.9 | 申请日: | 2016-01-27 |
公开(公告)号: | CN107016398A | 公开(公告)日: | 2017-08-04 |
发明(设计)人: | 冯银付;黄刚;胡熠 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙)11412 | 代理人: | 孟繁琦 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据处理 方法 装置 | ||
1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:
获取目标类目下至少一个数据对象分别作为待处理数据对象;
对每个待处理数据对象,根据所述待处理数据对象的指定业务参数在所述待处理数据对象具有的各检测属性取不同属性值时的取值,获取所述待处理数据对象的异常度;
根据各待处理数据对象的异常度,确定所述各待处理数据对象中的异常数据对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对每个待处理数据对象,根据所述待处理数据对象的指定业务参数在所述待处理数据对象具有的各检测属性取不同属性值时的取值,获取所述待处理数据对象的异常度之前,包括:
对所述各待处理数据对象进行抽样,以获得至少一个训练数据对象;
从所述至少一个训练数据对象具有的属性中,确定所述检测属性。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述各待处理数据对象进行抽样,以获得至少一个训练数据对象,包括:
对所述各待处理数据对象进行分层随机抽样,以获得所述至少一个训练数据对象。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述至少一个训练数据对象具有的属性中,确定所述检测属性,包括:
获取所述至少一个训练数据对象具有的属性分别作为候选属性;
对每个候选属性,根据具有所述候选属性的训练数据对象的所述指定业务参数在所述候选属性取不同属性值时的取值,获取所述候选属性对所述指定业务参数的影响程度;
根据各候选属性对所述指定业务参数的影响程度,从所述各候选属性中选择满足所述指定业务参数对应业务需求的属性作为所述检测属性。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述至少一个训练数据对象具有的属性中,确定所述检测属性,包括:
确定所述至少一个训练数据对象具有的各属性;
对每个属性,统计所述属性在所述至少一个训练数据对象中出现的频次;
根据各属性在所述至少一个训练数据对象中出现的频次,确定所述检测属性。
6.根据权利要求2-5任一项所述的方法,其特征在于,所述对每个待处理数据对象,根据所述待处理数据对象的指定业务参数在所述待处理数据对象具有的各检测属性取不同属性值时的取值,获取所述待处理数据对象的异常度,包括:
对每个待处理数据对象,确定所述待处理数据对象具有的各检测属性分别作为目标检测属性;
对每个目标检测属性,根据具有所述目标检测属性的各训练数据对象的所述指定业务参数在所述目标检测属性取不同属性值时的取值以及所述待处理数据对象的所述指定业务参数在所述目标检测属性取不同属性值时的取值,计算所述待处理数据对象在所述目标检测属性下的异常得分;
根据所述待处理数据对象在各目标检测属性下的异常得分,获得表示所述待处理数据对象的异常度的标准异常得分。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据具有所述目标检测属性的各训练数据对象的指定业务参数在所述目标检测属性取不同属性值时的取值以及所述待处理数据对象的所述指定业务参数在所述目标检测属性取不同属性值时的取值,计算所述待处理数据对象在所述目标检测属性下的异常得分,包括:
计算具有所述目标检测属性的各训练数据对象的指定业务参数在所述目标检测属性取不同属性值时的取值之间的第一相对波动率,并加入波动率数组;
根据所述波动率数组中的第一相对波动率,获取波动率均值和波动率方差;
计算所述待处理数据对象的所述指定业务参数在所述目标检测属性取不同属性值时的取值之间的第二相对波动率;
根据所述第二相对波动率、所述波动率均值和所述波动率方差,计算所述待处理数据对象在所述目标检测属性下的异常得分。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二相对波动率、所述波动率均值和所述波动率方差,计算所述待处理数据对象在所述目标检测属性下的异常得分,包括:
根据公式获得所述待处理数据对象的标准异常得分;
f(r)为所述待处理数据对象的标准异常得分;
r为所述第二相对波动率;
μ为所述波动率均值;
σ为所述波动率方差;
β1为控制高斯数据可信比例的参数;
β2为控制高斯曲线平滑性的参数。
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