[发明专利]基于在线学习的统计量确定方法及系统

权利要求书

1.一种基于在线学习的统计量确定方法，其特征在于，所述统计量确定方法包括：

实时获取当前t时刻来自客户端的待处理数据，并确定所述待处理数据的类型，t≥1的整数；

根据所述待处理数据的类型，预先设定合格检验标准及可靠检验标准；

根据所述合格检验标准，筛选出合格数据；

调取(t-1)时刻统计量：均值mean_t-1和方差var_t-1；其中，0时刻统计量为初始统计量；

根据所述合格数据，及(t-1)时刻统计量，采用增量计算，确定所述t时刻统计量：

其中，score_t为当前t时刻来自客户端的待处理数据；

根据所述可靠检验标准，检测当前待处理数据是否可靠，如果可靠，则删除所述合格数据，所述t时刻统计量为时刻t的终值统计量；如果不可靠，则根据所述t时刻统计量及合格数据，采用减量计算，计算出不包含合格数据的统计量，确定t时刻的终值统计量：

其中，wrong_score为不可靠数据；

存储所述时刻t的终值统计量。

2.根据权利要求1所述的基于在线学习的统计量确定方法，其特征在于，所述客户端包括Web网页、应用程序。

3.根据权利要求1所述的基于在线学习的统计量确定方法，其特征在于，所述统计量确定方法还包括：

调取与(t-1)时刻统计量有关的(t-1)时刻间接统计量；

根据所述合格数据、(t-1)时刻统计量及(t-1)时刻间接统计量，确定与所述t时刻统计量有关的t时刻间接统计量。

4.根据权利要求3所述的基于在线学习的统计量确定方法，其特征在于，所述统计量确定方法还包括：

在计算出不包含当前合格数据的统计量，确定t时刻的终值统计量之后，还根据所述t时刻的终值统计量、合格数据及所述t时刻间接统计量，确定与t时刻的终值统计量有关的t时刻的终值间接统计量。

5.根据权利要求1所述的基于在线学习的统计量确定方法，其特征在于，所述统计量确定方法还包括：

按照设定时间，通过均值数据、方差数据以及百分比数据中至少一者对统计量进行定期更新。

6.一种基于在线学习的统计量确定系统，其特征在于，所述统计量确定系统包括：

获取单元，用于实时获取当前t时刻来自客户端的待处理数据，并确定所述待处理数据的类型，t≥1的整数；

预先设定单元，用于根据所述待处理数据的类型，预先设定合格检验标准及可靠检验标准；

初次筛选单元，用于根据所述合格检验标准，筛选出合格数据；

调取单元，用于调取(t-1)时刻统计量：均值mean_t-1和方差var_t-1；其中，0时刻统计量为初始统计量；

初次计算单元，用于根据所述合格数据，及(t-1)时刻统计量，采用增量计算，确定当前t时刻统计量：

其中，score_t为当前t时刻来自客户端的待处理数据；

二次筛选单元，用于根据所述可靠检验标准，检测当前待处理数据是否可靠；

删除单元，与所述二次筛选单元连接，用于在所述二次筛选单元的检测结果为可靠时，删除所述合格数据，所述t时刻统计量为时刻t的终值统计量；

二次计算单元，与所述二次筛选单元连接，用于在所述二次筛选单元的检测结果为不可靠时，根据所述t时刻统计量及合格数据，采用减量计算，计算出不包含合格数据的统计量，确定t时刻的终值统计量：

其中，wrong_score为不可靠数据；

存储单元，用于存储所述时刻t的终值统计量。

7.根据权利要求6所述的基于在线学习的统计量确定系统，其特征在于，所述客户端包括Web网页、应用程序。