[發明專利]數據檢測方法、裝置、電子設備、存儲介質和程序產品

在審

• 申請號: 202110269345.7
• 申請日: 2021-03-12
• 公開（公告）號: CN113010571A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 胡建園
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/25;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

本公開公開了一種數據檢測方法、裝置、電子設備、存儲介質和程序產品，涉及數據處理技術領域，尤其涉及深度學習技術領域。具體實現方案為：獲取目標數據的特征信息；將所述特征信息作為第一模型輸入對所述目標數據進行第一預測，得到第一預測結果；在所述第一預測結果表示所述目標數據不存在異常的情況下，使用第二模型對所述目標數據進行第二預測，得到第二預測結果；在所述第一預測結果或者所述第二預測結果表示所述目標數據異常的情況下，確定所述目標數據對應的源數據。本公開可以提高數據檢測的效率。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，尤其涉及深度學習技術領域。

背景技術

隨著數據處理技術的發展，在各行各業中產生的數據越來越多，但檢測是否數據的異常，目前主要還是通過產品或者分析師根據個人經驗確定可能存在異常的數據。

發明內容

本公開提供了一種數據檢測方法、裝置、電子設備、存儲介質和程序產品。

根據本公開的一方面，提供了一種數據檢測方法，包括：

獲取目標數據的特征信息；

將所述特征信息作為第一模型輸入對所述目標數據進行第一預測，得到第一預測結果；

在所述第一預測結果表示所述目標數據不存在異常的情況下，使用第二模型對所述目標數據進行第二預測，得到第二預測結果；

在所述第一預測結果或者所述第二預測結果表示所述目標數據異常的情況下，確定所述目標數據對應的源數據。

根據本公開的另一方面，提供了一種數據檢測裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取目標數據的特征信息；

第一預測模塊，用于將所述特征信息作為第一模型輸入對所述目標數據進行第一預測，得到第一預測結果；

第二預測模塊，用于在所述第一預測結果表示所述目標數據不存在異常的情況下，使用第二模型對所述目標數據進行第二預測，得到第二預測結果；

確定模塊，用于在所述第一預測結果或者所述第二預測結果表示所述目標數據異常的情況下，確定所述目標數據對應的源數據。

根據本公開的另一方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行本公開提供的數據檢測方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執行本公開提供的數據檢測方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現本公開提供的數據檢測方法。

本公開通過第一模型和第二模型可以確定所述目標數據對應的源數據，從而提高數據檢測的效率。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：

圖1是本公開提供的一種數據檢測方法的流程圖；

圖2是本公開提供的另一種數據檢測方法的流程圖；

圖3是本公開提供的一種模型的示意圖；