[发明专利]异常识别的方法及装置

权利要求书

1.一种异常识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据一个时间段内的每个关系点对数据，生成节点关系图谱，所述每个关系点对数据包括发生作用关系的第一实体和第二实体、所述作用关系的属性信息和发生时间，其中，在所述节点关系图谱中所述第一实体和所述第二实体是两个不同节点，所述两个节点之间使用用于表示所述作用关系的边相连；

根据所述节点关系图谱，获取所述节点关系图谱中的每个节点的至少一个异常描述特征，所述每个节点的至少一个异常描述特征分别用于衡量所述每个节点为异常节点的程度；

根据所述每个节点的至少一个异常描述特征，从所述每个节点中识别异常节点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个异常描述特征包括基础特征、结构特征、聚合特征、社区特征和无监督异常特征中的一个或多个；

其中，节点的基础特征用于所述描述节点的行为，所述节点的结构特征用于描述所述节点在所述节点关系图谱中的位置和/或与邻居节点之间的关系，所述节点的聚合特征是对所述节点的周围邻居节点的聚合表示，所述节点的社区特征用于描述所述节点所属社区的属性，所述节点的无监督异常特征用于描述所述节点自身所携带的异常信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述节点关系图谱，获取所述节点关系图谱中的每个节点的结构特征，包括：

在所述节点关系图中识别包括第一节点的预设三元组结构和包括所述第一节点的预设四元组结构，所述第一节点是所述节点关系图谱中的任一个节点，所述第一节点的结构特征包括所述预设三组结构数目和所述预设四元组结构数目。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述节点关系图谱，获取所述节点关系图谱中的每个节点的聚合特征，包括：

从所述节点关系图谱中识别第一节点的每个一阶邻居节点，所述第一节点为所述节点关系图谱中的任一个节点，所述第一节点和所述每个一阶邻居节点之间通过一条边相连；

根据所述第一节点的信息和所述每个一阶邻居节点的信息，通过聚合函数获取所述第一节点的聚合特征。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述节点关系图谱，获取所述节点关系图谱中的每个节点的社区特征，包括：

将所述节点关系图谱划分成多个社区；

统计第一社区包括的节点数目、边数目、已知异常节点的比例，和/或，统计第二社区数目，得到所述第一社区中的各节点的社区特征，所述第二社区是与所述第一社区相关联的社区。

6.如权利要求2-5所述的方法，其特征在于，根据所述每个节点的至少一个异常描述特征，从所述每个节点中识别异常节点，包括：

将所述每个节点的至少一个异常描述特征，分别组成每个节点的异常特征向量；

将所述节点关系图谱中的每个节点分别替换为所述每个节点的异常特征向量，得到异常识别框架图；

根据所述异常识别框架图，获取所述每个节点的异常分值，确定异常分值满足指定条件的节点为异常节点。

7.一种异常识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

生成模块，用于根据一个时间段内的每个关系点对数据，生成节点关系图谱，所述每个关系点对数据包括发生作用关系的第一实体和第二实体、所述作用关系的属性信息和发生时间，其中，在所述节点关系图谱中所述第一实体和所述第二实体是两个不同节点，所述两个节点之间使用用于表示所述作用关系的边相连；

获取模块，用于根据所述节点关系图谱，获取所述节点关系图谱中的每个节点的至少一个异常描述特征，所述每个节点的至少一个异常描述特征分别用于衡量所述每个节点为异常节点的程度；

识别模块，用于根据所述每个节点的至少一个异常描述特征，从所述每个节点中识别异常节点。