[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)檢測方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611182307.3
• 申請日: 2016-12-19
• 公開（公告）號: CN108205570B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李婧萱;譚衛(wèi)國
• 申請（專利權(quán)）人: 華為技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/21;G06K9/62
• 代理公司: 北京中博世達專利商標(biāo)代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

1.一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)檢測方法，其特征在于，包括：

服務(wù)器從業(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聚類為簇，獲取各簇的關(guān)鍵特征和度量標(biāo)準(zhǔn)；

對于所述各簇中的每個簇，所述服務(wù)器根據(jù)該簇的關(guān)鍵特征和度量標(biāo)準(zhǔn)獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的概率；

對于具有相同關(guān)鍵特征的多個簇，當(dāng)所述服務(wù)器根據(jù)所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分別屬于所述多個簇中每個簇的概率識別出所述多個簇下存在錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，所述服務(wù)器從所述多個簇的關(guān)鍵特征進一步確定所述錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征組合；

所述服務(wù)器根據(jù)所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分別屬于所述多個簇中每個簇的概率識別出所述多個簇下存在的錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括：

若所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的任一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于所述多個簇中每個簇的概率相差均在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則所述服務(wù)器確定所述任一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為所述多個簇下的錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

所述服務(wù)器從所述多個簇的關(guān)鍵特征進一步確定所述錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征組合包括：

所述服務(wù)器將所述多個簇的關(guān)鍵特征確定為所述錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的異常子空間；

所述服務(wù)器從所述異常子空間進行搜索并動態(tài)建立偽樹結(jié)構(gòu)，以確定所述異常子空間中長度最小的異常特征組合為所述錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征組合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取各簇的關(guān)鍵特征和度量標(biāo)準(zhǔn)，對于所述各簇中的每個簇，所述服務(wù)器根據(jù)該簇的關(guān)鍵特征和度量標(biāo)準(zhǔn)獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的概率包括：

對于所述各簇中的每個簇，所述服務(wù)器根據(jù)該簇的全局特征、該簇的第一聚類中心與第一度量標(biāo)準(zhǔn)獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率；

所述服務(wù)器根據(jù)所述第一概率和所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獲取該簇的第二聚類中心，并通過降維算法與所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率對該簇的全局特征進行壓縮，獲取所述第二聚類中心下該簇的第一關(guān)鍵特征，并根據(jù)所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于所述該簇的第一概率、該簇的第一聚類中心和所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獲取第二度量標(biāo)準(zhǔn)；

所述服務(wù)器確定所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率和所述第二度量標(biāo)準(zhǔn)是否收斂；

若所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率和所述第二度量標(biāo)準(zhǔn)收斂，則所述服務(wù)器確定該簇的第一關(guān)鍵特征為該簇的關(guān)鍵特征，所述第二度量標(biāo)準(zhǔn)為該簇的度量標(biāo)準(zhǔn)，所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率為所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的概率；

若所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率和所述第二度量標(biāo)準(zhǔn)不收斂，則所述服務(wù)器根據(jù)該簇的第二聚類中心、該簇的第一關(guān)鍵特征以及所述第二度量標(biāo)準(zhǔn)獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第二概率，并根據(jù)所述第二概率、所述第二聚類中心和所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獲取第三度量標(biāo)準(zhǔn)，以便所述服務(wù)器確定所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第二概率和所述第三度量標(biāo)準(zhǔn)是否收斂，直至將收斂時的概率確定為所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的概率，并將收斂時的關(guān)鍵特征確定為所屬各簇的關(guān)鍵特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述服務(wù)器根據(jù)該簇的全局特征、該簇的第一聚類中心與第一度量標(biāo)準(zhǔn)獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率包括:

所述服務(wù)器根據(jù)該簇的全局特征和該簇的第一聚類中心獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到該簇的初始距離；

所述服務(wù)器根據(jù)所述初始距離和所述第一度量標(biāo)準(zhǔn)獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到該簇的第一聚類中心的投影距離；

所述服務(wù)器根據(jù)所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到該簇的第一聚類中心的投影距離獲取所述多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬于該簇的第一概率。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述服務(wù)器從所述異常子空間進行搜索并動態(tài)建立偽樹結(jié)構(gòu)，以確定所述異常子空間中長度最小的異常特征組合為所述錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征組合包括：

所述服務(wù)器在對所述偽樹結(jié)構(gòu)進行搜索時，若所述服務(wù)器確定任一節(jié)點異常，則繼續(xù)確定所述任一節(jié)點的子節(jié)點是否異常；若所述服務(wù)器確定所述任一節(jié)點正常，則所述服務(wù)器繼續(xù)確定所述任一節(jié)點的兄弟節(jié)點是否異常；當(dāng)所述任一節(jié)點異常且其子節(jié)點均正常時，則所述服務(wù)器確定所述任一節(jié)點的特征組合為所述異常子空間中長度最小的異常特征組合，即為所述錯誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征組合。