[發(fā)明專利]異常處理方法、裝置、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010348734.4
• 申請(qǐng)日: 2020-04-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113568769A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 卞俊杰;王豪杰;葉璨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/07
• 分類號(hào): G06F11/07;G06F16/735;G06F16/78
• 代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 寧立存

1.一種異常處理方法，其特征在于，所述方法包括：

對(duì)于服務(wù)模型的任一數(shù)據(jù)源，對(duì)來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征的第一特征值進(jìn)行檢測(cè)，確定目標(biāo)特征，所述目標(biāo)特征為基于檢測(cè)確定的第一特征值發(fā)生異常的特征；

獲取所述目標(biāo)特征的第二特征值，所述第二特征值用于表示所述目標(biāo)特征未發(fā)生異常時(shí)的特征值；

以所述目標(biāo)特征的第二特征值替換所述目標(biāo)特征的第一特征值，將所述數(shù)據(jù)源替換后的至少一個(gè)特征的特征值輸入所述服務(wù)模型，其中，所述服務(wù)模型基于輸入的數(shù)據(jù)源提供相應(yīng)的服務(wù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征屬于連續(xù)特征，所述連續(xù)特征的特征值為連續(xù)變量；

所述對(duì)來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征的第一特征值進(jìn)行檢測(cè)，確定目標(biāo)特征，包括：

對(duì)于所述來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征中的任一特征，獲取所述特征在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)特征值中的至少一個(gè)第一目標(biāo)特征值，所述第一目標(biāo)特征值用于將所述多個(gè)特征值劃分為至少兩個(gè)特征值區(qū)間，每個(gè)特征值區(qū)間包括數(shù)量相同的特征值；

若任一第一目標(biāo)特征值與歷史目標(biāo)特征值的差值超過(guò)目標(biāo)差值閾值，則確定所述特征為目標(biāo)特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征屬于離散特征，所述離散特征的特征值為離散變量；

所述對(duì)來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征的第一特征值進(jìn)行檢測(cè)，確定目標(biāo)特征，包括：

對(duì)于所述來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征中的任一特征，獲取所述特征在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)特征值中數(shù)量占比超過(guò)第一比例的至少一個(gè)第二目標(biāo)特征值；

若任一第二目標(biāo)特征值所對(duì)應(yīng)的比例與第二比例的差值超過(guò)目標(biāo)比例閾值，則確定所述特征為目標(biāo)特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標(biāo)特征的第二特征值之前，所述方法還包括：

生成提示信息，所述提示信息用于指示所述目標(biāo)特征發(fā)生異常；

響應(yīng)于接收到基于所述提示信息觸發(fā)的特征降級(jí)指令，執(zhí)行所述獲取所述目標(biāo)特征的第二特征值的步驟。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二特征值的生成過(guò)程包括：

對(duì)于所述來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征中的任一特征，獲取所述特征在未發(fā)生異常時(shí)的至少一個(gè)歷史特征值；

對(duì)所述至少一個(gè)歷史特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果生成所述特征的第二特征值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述特征屬于連續(xù)特征；

所述對(duì)所述至少一個(gè)歷史特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果生成所述特征的第二特征值，包括：

獲取所述至少一個(gè)歷史特征值的和值和所述至少一個(gè)歷史特征值的特征數(shù)量；

根據(jù)所述和值和所述特征數(shù)量，確定所述至少一個(gè)歷史特征值的均值，將所述均值作為所述特征的第二特征值。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述特征屬于離散特征；

所述對(duì)所述至少一個(gè)歷史特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果生成所述特征的第二特征值，包括：

獲取所述至少一個(gè)歷史特征值的出現(xiàn)次數(shù)；

確定出現(xiàn)次數(shù)最多的歷史特征值，將所述出現(xiàn)次數(shù)最多的歷史特征值作為所述特征的第二特征值。

8.一種異常處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

特征檢測(cè)單元，被配置為執(zhí)行對(duì)于服務(wù)模型的任一數(shù)據(jù)源，對(duì)來(lái)自于所述數(shù)據(jù)源的至少一個(gè)特征的第一特征值進(jìn)行檢測(cè)，確定目標(biāo)特征，所述目標(biāo)特征為基于檢測(cè)確定的第一特征值發(fā)生異常的特征；

獲取單元，被配置為執(zhí)行獲取所述目標(biāo)特征的第二特征值，所述第二特征值用于表示所述目標(biāo)特征在未發(fā)生異常時(shí)的特征值；

服務(wù)提供單元，被配置為執(zhí)行以所述目標(biāo)特征的第二特征值替換所述目標(biāo)特征的第一特征值，將所述數(shù)據(jù)源替換后的至少一個(gè)特征的特征值輸入所述服務(wù)模型，其中，所述服務(wù)模型基于輸入的數(shù)據(jù)源提供相應(yīng)的服務(wù)。