[發明專利]自適應數據分析中的錯誤發現率控制方法及裝置

在審

• 申請號: 202011521825.X
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112579979A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 吳若凡
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽;周良玉

1.一種自適應數據分析中的錯誤發現率控制方法，通過控制系統中處于外層的控制單元執行，所述控制系統還包括處于內層的至少一個分析單元，所述方法包括：

獲取第一分析單元發送的針對當前的第一分析試驗的第一顯著性檢驗結果；其中，所述第一顯著性檢驗結果是根據所述第一分析試驗對應的假設的顯著性P值與第一顯著性閾值的比較得到，所述第一顯著性閾值是所述第一分析單元從所述控制單元中獲取的，所述第一分析試驗是針對原始數據進行的自適應數據分析；

根據已獲得的多個顯著性檢驗結果以及預設的目標錯誤發現率，確定第二顯著性閾值；所述多個顯著性檢驗結果包含所述第一顯著性檢驗結果；

接收第二分析單元發送的顯著性閾值獲取請求；其中，所述第二分析單元是所述內層中待執行第二分析試驗的分析單元，所述第二分析試驗是分析試驗序列中排在所述第一分析試驗之后的下一個分析試驗；

將所述第二顯著性閾值發送至所述第二分析單元，以使所述第二分析單元將所述第二顯著性閾值應用于所述第二分析試驗的檢驗結果判斷中。

2.根據權利要求1所述的方法，所述確定第二顯著性閾值的步驟，包括：

采用預設的序列決策算法，根據已獲得的多個顯著性檢驗結果以及預設的目標錯誤發現率，確定第二顯著性閾值。

3.根據權利要求2所述的方法，所述確定第二顯著性閾值的步驟，包括：

根據所述第一顯著性檢驗結果、預設的目標錯誤發現率、上一顯著性財富值，以及待確定顯著性閾值，計算當前顯著性財富值；所述上一顯著性財富值基于已獲得的其他多個顯著性檢驗結果確定，所述其他多個顯著性檢驗結果中不包括所述第一顯著性檢驗結果；

調整所述待確定顯著性閾值的取值，將使得所述上一顯著性財富值和所述當前顯著性財富值滿足預設條件時的待確定顯著性閾值的取值，確定為第二顯著性閾值。

4.根據權利要求2所述的方法，所述確定第二顯著性閾值的步驟，包括：

基于已獲得的多個顯著性檢驗結果中的被拒絕結果以及預設的目標錯誤發現率，采用基于高斯混合模型的預設公式，計算第二顯著性閾值。

5.根據權利要求2所述的方法，所述序列決策算法為LORD算法或MemLORD算法。

6.根據權利要求1所述的方法，所述原始數據包括以下內容中的一種：對象的歷史記錄數據，對象的試驗數據；所述對象包括用戶、商品、事件中的至少一種。

7.一種自適應數據分析中的錯誤發現率控制方法，通過控制系統中處于內層的第一分析單元執行，所述控制系統還包括處于外層的控制單元；所述方法包括：

針對分析試驗序列中當前在所述第一分析單元中執行的第一分析試驗，采用自適應數據分析的方式與原始數據進行交互，得到交互數據，基于所述交互數據確定所述第一分析試驗對應的假設的顯著性P值；

向所述控制單元發送顯著性閾值獲取請求；

接收所述控制單元針對所述顯著性閾值獲取請求返回的第一顯著性閾值，所述第一顯著性閾值是所述控制單元根據已獲得的多個顯著性檢驗結果以及預設的目標錯誤發現率確定的，所述多個顯著性檢驗結果包括所述分析試驗序列中在所述第一分析試驗之前進行的分析試驗的顯著性檢驗結果；

基于所述第一分析試驗對應的假設的顯著性P值與所述第一顯著性閾值的比較，確定第一顯著性檢驗結果；

將所述第一顯著性檢驗結果發送至所述控制單元。

8.根據權利要求7所述的方法，所述確定第一顯著性檢驗結果的步驟，包括：

利用閾值校正函數對所述第一顯著性閾值進行校正，得到校正后閾值；

將所述第一分析試驗對應的假設的顯著性P值與所述校正后閾值進行比較，得到第一顯著性檢驗結果。

9.根據權利要求7或8所述的方法，所述自適應數據分析的方式包括基于(ε,δ)-差分隱私算法的自適應數據分析方式，所述(ε，δ)-差分隱私算法包括差分隱私參數ε和δ。