[发明专利]异常数据检测方法、装置、存储介质以及程序产品

摘要

本发明提出一种异常数据检测方法、装置、存储介质以及程序产品，其中，方法包括：对待检测的目标数据进行至少两种结构化处理，得到至少两种结构化数据；对每种结构化数据进行特征提取，获取每种结构化数据的特征数据；将每种特征数据进行特征融合，得到目标特征数据；对目标特征数据进行机器学习，得到目标数据的识别概率；其中，识别概率表示将目标数据识别为正常数据的概率。通过本方法，能够在缺少异常数据或者异常数据较少的场景下提取丰富的特征数据，提高数据异常检测的准确度，解除对数据分布、变量独立或者数据量均衡的依赖，解决现有技术中异常检测难以实现、准确度低的技术问题。

主权项

一种异常数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对待检测的目标数据进行至少两种结构化处理，得到至少两种结构化数据；对每种结构化数据进行特征提取，获取每种结构化数据的特征数据；将每种特征数据进行特征融合，得到目标特征数据；对所述目标特征数据进行机器学习，得到所述目标数据的识别概率；其中，所述识别概率表示将所述目标数据识别为正常数据的概率。