[发明专利]异常检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种异常检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，所述方法包括：对待检测周期内的数据进行采样，获得目标采样点数据；将目标采样点数据按照预设分桶数进行分桶处理，并确定待检测周期对应的分桶向量；根据待检测周期对应的分桶向量与已知的异常周期对应的分桶向量，确定待检测周期与异常周期之间的目标参数，其中，目标参数用于表征待检测周期与异常周期之间的相似度，异常周期对应的分桶向量是通过对异常周期内的采样点数据按照预设分桶数进行分桶处理后确定出的，并且，待检测周期与异常周期的时长相同；根据目标参数，获得针对待检测周期的异常检测结果。因此，可以有效提高异常检测的效率和准确率，提升用户使用体验。

技术领域

本公开涉及异常检测领域，具体地，涉及一种异常检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

信息技术的发展，使得电子化信息管理进入越来越多的行业，然而在电子化信息管理的过程中，容易出现异常情况，给用户的使用带来不便。因此，及时发现异常情况则尤为重要。现有技术中，通常采用如下方式进行异常检测：

1、基于人工定义阈值的方式。例如，通过设置异常阈值，当指标的数据高于该异常阈值时，确定该指标的数据为异常。但是在该方式中，阈值设置的准确率、鲁棒性都较低。

2、基于离群点检测。在该方式中，当离群点特征不明显时，异常检测的效率及准确率都比较低。

3、基于时间序列预测模型的非监督方式，即通过历史数据建立模型，通过预测的方式进行异常检测。但在该方式中，无法利用已知的异常对待检测数据进行检测。

发明内容

为了解决上述问题，本公开提供一种异常检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供一种异常检测方法，所述方法包括：

对待检测周期内的数据进行采样，获得目标采样点数据；

将所述目标采样点数据按照预设分桶数进行分桶处理，并确定所述待检测周期对应的分桶向量；

根据所述待检测周期对应的分桶向量与已知的异常周期对应的分桶向量，确定所述待检测周期与所述异常周期之间的目标参数，其中，所述目标参数用于表征所述待检测周期与所述异常周期之间的相似度，所述异常周期对应的分桶向量是通过对所述异常周期内的采样点数据按照所述预设分桶数进行分桶处理后确定出的，并且，所述待检测周期与所述异常周期的时长相同；

根据所述目标参数，获得针对所述待检测周期的异常检测结果。

可选地，所述根据所述待检测周期对应的分桶向量与已知的异常周期对应的分桶向量，确定所述待检测周期与所述异常周期之间的目标参数，包括：

将所述待检测周期对应的分桶向量按照预设的映射规则映射成二进制向量，以获得所述待检测周期对应的特征向量；

根据所述待检测周期对应的特征向量与所述异常周期对应的特征向量，确定所述待检测周期与所述异常周期之间的目标参数，其中，所述异常周期对应的特征向量是通过将所述异常周期对应的分桶向量按照所述预设的映射规则映射成二进制向量的方式获得的。

可选地，所述预设的映射规则为ITQ算法。

可选地，所述根据所述待检测周期对应的特征向量与所述异常周期对应的特征向量，确定所述待检测周期与所述异常周期之间的目标参数，包括：

确定所述待检测周期对应的特征向量与所述异常周期对应的特征向量之间的汉明距离；

将所述汉明距离映射到预设的数值区间，并将映射得到的数值确定为所述目标参数，其中，所述目标参数越小表示所述待检测周期与所述异常周期之间越相似。