[发明专利]异动信息的确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种异动信息的确定方法，其特征在于，包括：

基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下所述待检测信息矩阵对应的变化矩阵；

对所述变化矩阵进行重建，生成所述变化矩阵对应的重建矩阵；其中，所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的大小相同；

基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定所述待检测信息矩阵中的至少一个第二维度，基于预设的损失函数计算所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵在所述至少一个第二维度中各维度的损失值；响应于所述至少一个第二维度中目标第二维度的损失值大于第一预设阈值，根据所述目标第二维度确定所述待检测信息矩阵中的异动信息；其中，所述目标第二维度至少包括一个。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下所述待检测信息矩阵对应的变化矩阵之前，所述方法还包括：

基于所述待检测信息矩阵中的至少一个第一维度，确定至少一个周期性影响因素矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述周期性影响因素矩阵的初始矩阵通过以下步骤得到：

确定训练数据集中的训练数据矩阵中的第一维度和第二维度的第一数目；

确定目标周期性影响因素的候选值的数目作为第二数目；

基于所述第一数目和所述第二数目，确定所述目标周期性影响因素矩阵的初始矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标第二维度确定所述待检测信息矩阵中的异动信息包括：

基于所述目标第二维度下各子目标第二维度对应的待检测信息的损失值，确定所述各子目标第二维度对应的待检测信息的权重；其中，所述各子目标第二维度对应的待检测信息的数量与所述第一维度相关；

根据所述各子目标第二维度对应的待检测信息的权重，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息之后，所述方法还包括：

基于预设的损失函数确定各个维度当前所对应的梯度；

从所述异动信息中所述各个维度当前所对应的梯度中选取符合预设条件的梯度；

基于所选取的梯度，确定引起所述异动信息的至少一个异动子信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述变化矩阵进行重建，得到所述变化矩阵对应的重建矩阵，包括：

将所述变化矩阵输入变分自编码器，得到所述重建矩阵；其中，所述变分自编码器通过对所述变化矩阵进行编码，得到编码矩阵，以及对所述编码矩阵进行解码，得到所述重建矩阵。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对于任一第二维度下的子第二维度，确定所述子第二维度下每个第一维度对应的待检测信息的损失值；

基于所述子第二维度下每个第一维度对应的待检测信息的损失值，生成所述待检测信息的变化趋势。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述重建矩阵是基于预先训练的神经网络实现的，所述基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下待检测信息矩阵对应的变化矩阵，包括：

确定所述待检测信息矩阵与所述基于至少一个周期性影响因素矩阵的乘积，得到所述变化矩阵。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述至少一个周期性影响因素矩阵通过以下步骤得到：

将至少一个中的各个周期性影响因素分别输入所述神经网络的嵌入层，得到所述至少一个周期性影响因素矩阵。