[发明专利]一种业务场景的识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种业务场景的识别方法、装置及电子设备，可以对提取的交易数据的交易特征数据进行数据异常检测，得到数据异常检测结果，然后业务场景与业务场景涉及的应用系统的对应关系，确定与该数据异常检测结果对应的业务场景，实现了业务场景的识别。另外，本实施例并未对业务场景的数据直接进行数据处理，而是对应用系统的交易数据进行处理，一个场景会涉及多个应用系统，即应用系统相比于场景来说，粒度更小，进而通过粒度更小的应用系统识别业务场景会使得业务场景的识别准确度更高。

技术领域

本发明涉及场景识别领域，更具体的说，涉及一种业务场景的识别方法、装置及电子设备。

背景技术

业务场景识别是指依据用户数据识别用户所处于的业务场景，以金融领域为例，用户所处于的场景可以是支付、转账、快贷等常规类业务场景和电商大促、节日红包、国债发行、纪念币发行等突增类业务场景。

识别出业务场景之后，就可以在业务场景的业务数据临时突增时，及时进行预防，以及在因为业务数据突增导致服务器瘫痪时及时定位故障并进行维护。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种业务场景的识别方法、装置及电子设备，以解决如果能够识别出业务场景，就可以在业务场景的业务数据临时突增时，及时进行预防，以及在因为业务数据突增导致服务器瘫痪时及时定位故障并进行维护的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种业务场景的识别方法，包括：

获取至少一个应用系统的交易数据，并提取所述交易数据在预设特征维度的交易特征数据；

对所述交易特征数据进行数据异常检测，得到至少一个所述应用系统对应的数据异常检测结果；

获取业务场景与所述业务场景涉及的应用系统的对应关系；

依据所述对应关系，确定所述数据异常检测结果对应的业务场景。

进一步，对所述交易特征数据进行数据异常检测，得到至少一个所述应用系统对应的数据异常检测结果，包括：

获取所述应用系统对应的数据异常检测模型，并将所述交易特征数据输入到所述数据异常检测模型中，得到所述数据异常确定结果；

将不同的所述应用系统对应的所述数据异常确定结果按照预设的应用系统排列顺序进行汇总，得到所述数据异常检测结果。

进一步，所述数据异常检测模型的生成过程包括：

获取所述应用系统对应的历史交易数据；

基于滑动窗口方式对所述历史交易数据进行数据采集，得到目标数据；

确定所述目标数据在预设特征维度的历史交易特征数据；

基于孤立森林算法训练所述历史交易特征数据，得到所述数据异常检测模型。

进一步，依据所述对应关系，确定所述数据异常检测结果对应的业务场景，包括：

基于所述对应关系，筛选出所述数据异常检测结果对应的备选业务场景；

将出现次数最多的备选业务场景作为所述数据异常检测结果对应的业务场景。

进一步，基于所述对应关系，筛选出所述数据异常检测结果对应的备选业务场景，包括：

计算所述对应关系中的子数据与所述数据异常检测结果的距离值；

筛选出距离值符合预设条件的子数据，并作为目标子数据；

获取所述目标子数据中的业务场景，并作为备选业务场景。

一种业务场景的识别装置，包括：