[发明专利]一种事件监控方法及装置

说明书

本申请公开了一种事件监控方法及装置，所述方法包括：获取当前的监控事件在指定历史时间区间内的历史发生数据，该历史发生数据包括监控事件的历史发生时间信息；根据历史发生时间信息构建高斯过程回归模型；根据所述高斯过程回归模型，确定所述指定历史时间区间内的各单位时间点发生所述监控事件的发生频率，其中，所述发生频率服从泊松分布；根据所述指定历史时间区间内的各单位时间点发生所述监控事件的发生频率，生成针对所述监控事件的时变频率曲线，所述时变频率曲线用于反映所述监控事件的发生频率随着时间变化的变化情况，进而可以快速识别出当前监控事件的高频发区间，特别适用于数据量比较大的场景中，提高了监控事件的识别效率。

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种事件监控方法及装置。

背景技术

监控系统对于生产系统的运维管理、风险控制具有非常重要的意义，其中，事件监控是其中的比较基础且重要的内容，通过对特殊事件或者重要事件的监控，可以获得这些事件的发生频率，从而能够挖掘出相应的信息或者能够在事件发生时及时作出响应。

例如，在直播场景中，经常会发生各种事件，这些事件例如可以包括：直播平台中的小游戏有人获得概率较低的特殊奖励的事件、直播房间中人数暴涨或者暴跌等。对这些事件的发生频率的变化进行监控对于直播平台而言是一件有意义的事。例如，针对直播平台中的小游戏有人获得概率较低的特殊奖励的事件，如果该事件发生过于频繁的时候及时响应，可以快速发现作弊玩家。

发明内容

本申请提供一种事件监控方法及装置，以确定监控事件发生频率较高的区间，并提高监控事件的识别效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种事件监控方法，所述方法包括：

获取当前的监控事件在指定历史时间区间内的历史发生数据，所述历史发生数据包括所述监控事件的历史发生时间信息；

根据所述历史发生时间信息构建高斯过程回归模型；

根据所述高斯过程回归模型，确定所述指定历史时间区间内的各单位时间点发生所述监控事件的发生频率，其中，所述发生频率服从泊松分布；

根据所述指定历史时间区间内的各单位时间点发生所述监控事件的发生频率，生成针对所述监控事件的时变频率曲线，所述时变频率曲线用于反映所述监控事件的发生频率随着时间变化的变化情况。

第二方面，本申请实施例还提供了一种事件监控装置，所述装置包括：

历史数据获取模块，用于获取当前的监控事件在指定历史时间区间内的历史发生数据，所述历史发生数据包括所述监控事件的历史发生时间信息；

模型构建模块，用于根据所述历史发生时间信息构建高斯过程回归模型；

发生频率确定模块，用于根据所述高斯过程回归模型，确定所述指定历史时间区间内的各单位时间点发生所述监控事件的发生频率，其中，所述发生频率服从泊松分布；

频率曲线生成模块，用于根据所述指定历史时间区间内的各单位时间点发生所述监控事件的发生频率，生成针对所述监控事件的时变频率曲线，所述时变频率曲线用于反映所述监控事件的发生频率随着时间变化的变化情况。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

本申请具有如下有益效果：