[发明专利]异常数据检测方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开是关于一种异常数据检测方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域，可以应用于针对健康数据进行异常检测的场景。该方法包括：获取待检测数据；待检测数据包括多个数据维度；获取预先构建的异常检测模型；异常检测模型通过对多个不同数据维度的训练数据之间的趋势变化训练得到；将待检测数据输入至异常检测模型，确定待检测数据是否包含异常数据，以展示异常数据。本公开可以对用户的健康数据进行数据检测，判断是否存在异常点数据；如果存在异常点数据，则将异常点数据进行标注，以辅助相关人员制定对应决策。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种异常数据检测方法、异常数据检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，互联网应用已经渗透至各行各业当中。例如，在医疗健康场景中，互联网医院中的健康档案是客户的重要资料内容，也是医生正确问诊的重要依据。目前，健康档案中的大部分数据以文字形式显示，并且采用线性形式表示，采用此种表示形式的健康数据不利于医生查看数据并对数据进行对比，另外，在需要通过数据对比辅助作出诊断的场景中，也带来不便。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种异常数据检测方法、异常数据检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服数据异常检测准确率不高且不利于基于异常数据进行辅助决策的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种异常数据检测方法，包括：获取待检测数据；待检测数据包括多个数据维度；获取预先构建的异常检测模型；异常检测模型通过对多个不同数据维度的训练数据之间的趋势变化训练得到；将待检测数据输入至异常检测模型，确定待检测数据是否包含异常数据，以展示异常数据。

在本公开的一种示例性实施方案中，响应于针对数据选择页面的数据选择操作，获取数据选择操作对应的检测参数；根据检测参数从初始用户数据中获取对应的检测参数值；基于多个检测参数与各自对应的检测参数值生成多个数据维度，以得到待检测数据。

在本公开的一种示例性实施方案中，异常检测模型通过下述步骤训练得到：获取初始训练数据；初始训练数据包括多个数据维度；对初始训练数据中各数据维度的数据值进行缺失数据填充，以得到填充训练数据；确定填充训练数据中多个数据维度对应的数据差值集合；根据数据差值集合对初始模型进行训练，以得到异常检测模型。

在本公开的一种示例性实施方案中，对初始训练数据中各数据维度的数据值进行缺失数据填充，以得到填充训练数据，包括：基于初始训练数据确定缺失训练数据，确定与缺失训练数据对应的参考填充训练数据；根据参考填充训练数据对缺失训练数据进行缺失数据填充处理，以得到填充训练数据。

在本公开的一种示例性实施方案中，确定填充训练数据中多个数据维度对应的数据差值集合，包括：基于数据维度对填充训练数据进行维度组合处理，得到组合维度数据；对组合维度数据进行矩阵转换处理，得到矩阵转换数据；确定矩阵转换数据中每个列数据对应的列数据方差；根据多个列数据方差确定数据差值集合。

在本公开的一种示例性实施方案中，根据数据差值集合对初始模型进行训练，以得到异常检测模型，包括：将数据差值集合输入至初始模型，由初始模型基于数据差值集合确定填充训练数据对应的训练异常值；确定初始模型的模型参数与趋势变化度量值；基于趋势变化度量值确定训练异常值对应的异常分类准确率；通过调整模型参数与趋势变量度量值以训练初始模型，以得到异常检测模型；异常检测模型的异常分类准确率大于分类准确率阈值。