[发明专利]一种网络行为特征的快速计算方法和系统

权利要求书

1.一种网络行为特征的快速计算方法，其特征在于，包括：

持续获取用户网络行为的特征信息；

将所述的特征信息存储在消息队列中；

将所述消息队列中距离当前时刻最近的N个最低层级的时间周期内的特征信息存入缓存；

按最低层级的时间周期定期拉取所述消息队列中的特征信息，并根据所述特征信息计算最低层级的时间周期内的各个维度的特征指标；所述特征指标是指用户网络行为的各个维度在过去各个层级的时间周期出现的次数、关联关系、变化趋势；

按照时间层级关系对所述的各个维度的特征指标进行合并，并将合并后的各个时间层级的各个维度的特征指标存入数据库；

接收查询请求，所述查询请求包括时间窗口和至少一个维度的特征指标；

读取所述数据库中距当前时刻最近的N个最低层级的时间周期之前且在时间窗口内的各个时间层级的所述至少一个维度的特征指标；

读取缓存中距当前时刻最近的N个最低层级的时间周期之内的特征信息；

基于所述缓存中的特征信息和所述从数据库中获得的各个时间层级的所述至少一个维度的特征指标，重新计算所述时间窗口内的所述至少一个维度的特征指标；

返回合并计算后的所述时间窗口内的所述至少一个维度的特征指标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述的特征信息存储在消息队列中的步骤，包括：

将获取到的距离当前时刻最近的N个最低层级的时间周期内的特征信息，存入所述消息队列的第一主题中；

将获取到的特征信息，存入所述消息队列的第二主题中。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述消息队列中距离当前时刻最近的N个最低层级的时间周期内的特征信息存入缓存的步骤，包括：

将所述消息队列的第一主题中的特征信息存入缓存；

进一步的，所述按最低层级的时间周期定期拉取所述消息队列中的特征信息，并根据所述特征信息计算最低层级的时间周期内的各个维度的特征指标的步骤，包括：

按最低层级的时间周期定期拉取所述消息队列的第二主题中的特征信息，并根据所述特征信息计算最低层级的时间周期内的各个维度的特征指标。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息计算最低层级的时间周期内的各个维度的特征指标的步骤，包括：

针对所述特征信息的每一维度，将所述特征信息的同一维度的特征属性进行聚合；

将所述聚合后的同一维度的特征属性按照预先定义的计算类型计算，从而得到最低层级的时间周期内的各个维度的特征指标。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述读取缓存中距当前时刻最近的N个最低层级的时间周期之内的特征信息的步骤，包括：

读取缓存中距当前时刻最近的N个最低层级的时间周期之内的所述至少一个维度的特征信息。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述缓存中的特征信息和所述从数据库中获得的各个时间层级的所述至少一个维度的特征指标，重新计算所述时间窗口内的所述至少一个维度的特征指标的步骤，包括：

基于数据库中读取的特征指标的时间窗口，将所述读取的缓存中的特征信息进行时间过滤，剔除与数据库中读取的特征指标时间重复的特征信息；

针对所述缓存中经时间过滤后的特征信息的每一维度，将所述缓存中经时间过滤后的特征信息的同一维度的特征属性进行聚合；

将所述聚合后的同一维度的特征属性按照预先定义的计算类型计算，得到对应缓存的特征指标，所述对应缓存的特征指标包括距离当前时刻最近的N个最低层级的时间周期之内的至少一个维度的特征指标；

将所述对应缓存的特征指标和从数据库中获得的各个时间层级的所述至少一个维度的特征指标，按照不同维度、不同时间层级进行合并，从而得到所述查询请求中所述的时间窗口内的至少一个维度的特征指标。