[发明专利]基于改进FP-growth算法的数据检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于改进FP-growth算法的数据检测方法，其特征在于，包括：

获取历史数据，对所述历史数据进行处理，获取处理结果；

通过改进FP-growth算法对所述处理结果扫描一次，获取扫描结果；

所述改进FP-growth算法根据所述扫描结果，获取关联图；

所述改进FP-growth算法根据所述关联图，获取频繁项集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取历史数据，对所述历史数据进行处理，获取处理结果，包括：

获取历史数据；

对所述历史数据进行特征提取，获取提取结果；

对所述提取结果进行筛选，获取异常事件集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过改进FP-growth算法对所述处理结果扫描一次，获取扫描结果，包括：

通过改进FP-growth算法对所述异常事件集合扫描一次，获取所述异常事件的二项置换项集；

根据所述二项置换项集，获取顶点集图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述改进FP-growth算法根据所述扫描结果，获取关联图，包括：

所述改进FP-growth算法根据所述顶点集图以及所述二项置换项集，获取关联图；所述关联图包括多个二项置换项以及所述二项置换项的连接计数数据；

其中，将任意两项所述二项置换项置换，并将两项所述二项置换项的所述连接计数记为1，当对任意一个已经置换过的所述二项置换项再次进行置换，则所述连接计数增加1。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述改进FP-growth算法根据所述关联图，获取频繁项集，包括：

所述改进FP-growth算法根据所述关联图以及所述连接计数数据，去除非频繁关连的所述二项置换项，获取所述频繁项集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述频繁项集包括二项频繁项集以及三项频繁项集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述频繁项集，获取目标异常事件。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述频繁项集，获取目标异常事件，包括：

根据所述频繁项集，获取相关连的异常事件；

判断所述相关联的异常事件的相关联的置信度，获取判断结果；

若判断结果为所述置信度超过阈值，确定所述相关连的异常事件为所述目标异常事件，并进行预警；

若判断结果为所述置信度不超过阈值，则确定所述相关连的异常事件不是所述目标异常事件。

9.一种基于改进FP-growth算法的数据检测装置，其特征在于，包括：

处理模块，用于获取历史数据，对所述历史数据进行处理，获取处理结果；

扫描模块，用于通过改进FP-growth算法对所述处理结果扫描一次，获取扫描结果；

关联模块，用于所述改进FP-growth算法根据所述扫描结果，获取关联图；

计算模块，用于所述改进FP-growth算法根据所述关联图，获取频繁项集。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：预警模块，所述预警模块用于接收所述计算模块发送的目标异常事件并对所述目标异常事件进行预警。

11.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。