[發明專利]確定多維樣本數據的異常原因的方法和設備

在審

• 申請號: 202011609696.X
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112733897A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 胡旻皓
• 申請（專利權）人: 勝斗士（上海）科技技術發展有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京市中咨律師事務所 11247
• 代理人: 魏子翔;于靜

1.一種用于確定多維樣本數據的異常原因的方法，其特征在于，包括：

獲取多維樣本數據；

生成孤立森林模型，所述孤立森林模型包括至少一個孤立樹；

將所述多維樣本數據輸入所述孤立森林模型中的每個孤立樹以檢測異常，其中記錄所述多維樣本數據被檢測為異常時的所述多維樣本數據的最后維度以及與所述最后維度對應的統計次數；

確定在檢測異常的多維樣本數據期間每個所述最后維度的最終出現幾率；以及

評估所述最后維度對于異常的貢獻級別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述孤立樹具有最大路徑深度，在所述多維樣本數據在所述孤立樹中的行進路徑的路徑深度小于所述最大路徑深度的情況下被分割為孤立類別或者所述多維樣本數據在所述孤立樹中的行進路徑的路徑深度等于所述最大路徑深度時，所述多維樣本數據被確定為異常。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，記錄所述多維樣本數據被檢測為異常時的所述多維樣本數據的最后維度以及與所述最后維度對應的統計次數還包括：

將所述多維樣本數據被確定為異常時所位于的所述孤立樹的葉子節點之前的最后一個節點的分割條件特征所對應的所述多維樣本數據的維度記錄為最后維度，以及將與所述最后維度對應的統計次數累加1。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，每個所述最后維度的所述最終出現幾率為每個所述最后維度的統計次數與所述孤立樹的數量的比值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，評估所述最后維度對于異常的貢獻級別進一步包括構造假設檢驗評估每個所述最后維度對于異常的貢獻級別。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，構造假設檢驗進一步包括：

設定每個所述最后維度的最終出現幾率的原始假設以及備擇假設；以及

通過二項檢驗確定每個所述最后維度對于異常具有顯著貢獻的概率。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，還包括基于每個所述最后維度對于異常具有顯著貢獻的概率對所述最后維度進行排序。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括在使用所述孤立森林模型之前對其進行訓練。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括使用所述孤立森林模型篩選異常的多維樣本數據以及計算所述異常的多維樣本數據的異常評分。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，篩選異常的多維樣本數據以及計算所述異常的多維樣本數據的異常評分與評估所述最后維度對于異常的貢獻級別被并行地或順序地執行。

11.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，基于所述篩選、所述異常評分和所述最后維度的貢獻級別中的至少一項生成異常報告。

12.根據權利要求1至11中任一項所述的方法，其特征在于，所述多維樣本數據為與餐飲業相關的人員的關鍵績效指標(KPI)數據，所述多維樣本數據的維度對應于所述人員的與餐飲相關的行為。

13.一種用于確定多維樣本數據的異常原因的設備，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；

其中，所述處理器被配置為執行所述可執行指令以實施如權利要求1至12中任一項所述的方法。

14.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序包括可執行指令，當該可執行指令被處理器執行時，實施如權利要求1至12中任一項所述的方法。