[發明專利]數據處理方法及裝置

在審

• 申請號: 201610055212.9
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN107016398A
• 公開（公告）日: 2017-08-04
• 發明（設計）人: 馮銀付;黃剛;胡熠
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理事務所(普通合伙)11412
• 代理人: 孟繁琦

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取目標類目下至少一個數據對象分別作為待處理數據對象；

對每個待處理數據對象，根據所述待處理數據對象的指定業務參數在所述待處理數據對象具有的各檢測屬性取不同屬性值時的取值，獲取所述待處理數據對象的異常度；

根據各待處理數據對象的異常度，確定所述各待處理數據對象中的異常數據對象。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對每個待處理數據對象，根據所述待處理數據對象的指定業務參數在所述待處理數據對象具有的各檢測屬性取不同屬性值時的取值，獲取所述待處理數據對象的異常度之前，包括：

對所述各待處理數據對象進行抽樣，以獲得至少一個訓練數據對象；

從所述至少一個訓練數據對象具有的屬性中，確定所述檢測屬性。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述各待處理數據對象進行抽樣，以獲得至少一個訓練數據對象，包括：

對所述各待處理數據對象進行分層隨機抽樣，以獲得所述至少一個訓練數據對象。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述從所述至少一個訓練數據對象具有的屬性中，確定所述檢測屬性，包括：

獲取所述至少一個訓練數據對象具有的屬性分別作為候選屬性；

對每個候選屬性，根據具有所述候選屬性的訓練數據對象的所述指定業務參數在所述候選屬性取不同屬性值時的取值，獲取所述候選屬性對所述指定業務參數的影響程度；

根據各候選屬性對所述指定業務參數的影響程度，從所述各候選屬性中選擇滿足所述指定業務參數對應業務需求的屬性作為所述檢測屬性。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述從所述至少一個訓練數據對象具有的屬性中，確定所述檢測屬性，包括：

確定所述至少一個訓練數據對象具有的各屬性；

對每個屬性，統計所述屬性在所述至少一個訓練數據對象中出現的頻次；

根據各屬性在所述至少一個訓練數據對象中出現的頻次，確定所述檢測屬性。

6.根據權利要求2-5任一項所述的方法，其特征在于，所述對每個待處理數據對象，根據所述待處理數據對象的指定業務參數在所述待處理數據對象具有的各檢測屬性取不同屬性值時的取值，獲取所述待處理數據對象的異常度，包括：

對每個待處理數據對象，確定所述待處理數據對象具有的各檢測屬性分別作為目標檢測屬性；

對每個目標檢測屬性，根據具有所述目標檢測屬性的各訓練數據對象的所述指定業務參數在所述目標檢測屬性取不同屬性值時的取值以及所述待處理數據對象的所述指定業務參數在所述目標檢測屬性取不同屬性值時的取值，計算所述待處理數據對象在所述目標檢測屬性下的異常得分；

根據所述待處理數據對象在各目標檢測屬性下的異常得分，獲得表示所述待處理數據對象的異常度的標準異常得分。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據具有所述目標檢測屬性的各訓練數據對象的指定業務參數在所述目標檢測屬性取不同屬性值時的取值以及所述待處理數據對象的所述指定業務參數在所述目標檢測屬性取不同屬性值時的取值，計算所述待處理數據對象在所述目標檢測屬性下的異常得分，包括：

計算具有所述目標檢測屬性的各訓練數據對象的指定業務參數在所述目標檢測屬性取不同屬性值時的取值之間的第一相對波動率，并加入波動率數組；

根據所述波動率數組中的第一相對波動率，獲取波動率均值和波動率方差；

計算所述待處理數據對象的所述指定業務參數在所述目標檢測屬性取不同屬性值時的取值之間的第二相對波動率；

根據所述第二相對波動率、所述波動率均值和所述波動率方差，計算所述待處理數據對象在所述目標檢測屬性下的異常得分。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二相對波動率、所述波動率均值和所述波動率方差，計算所述待處理數據對象在所述目標檢測屬性下的異常得分，包括：

根據公式獲得所述待處理數據對象的標準異常得分；

f(r)為所述待處理數據對象的標準異常得分；

r為所述第二相對波動率；

μ為所述波動率均值；

σ為所述波動率方差；

β₁為控制高斯數據可信比例的參數；

β₂為控制高斯曲線平滑性的參數。