[发明专利]业务异常检测方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种业务异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待监测业务的至少一个监测维度以及至少一个待监测业务指标；

根据所述至少一个监测维度确定进行业务异常监测的至少一条监测路径；其中，每条监测路径对应所述至少一个监测维度中一个或多个监测维度的组合；

针对每条监测路径，获取所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列；

对所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列进行时序异常检测；以及

根据时序异常检测结果输出业务异常提醒。

2.根据权利要求1所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述根据所述至少一个监测维度确定进行业务异常监测的至少一条监测路径包括：

将所有监测维度进行全排列组合，并将得到的组合作为所述至少一条监测路径。

3.根据权利要求1所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述方法进一步包括：获取所述待监测业务的业务数据；

所述针对每条监测路径，获取所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列包括：

针对每条监测路径，对由所述监测路径所确定的监测维度组合进行赋值；

以赋值后的监测路径为条件从所述业务数据中提取出符合所述条件且与所述至少一个待监测业务指标相关的业务数据；以及

对提取的数据进行统计，确定所述至少一个待监测业务指标在一个预定的时间窗口内的时序序列。

4.根据权利要求1所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述针对每条监测路径，获取所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列包括：

发送至少一个业务数据请求至交易平台的服务器，其中，每个业务数据请求对应一个待监测业务指标以及一个赋值后监测路径；以及

从所述交易平台的服务器接收所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列。

5.根据权利要求1所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列分别进行时序异常检测包括：

采用节令性混合极端学生化偏差S-H-ESD方法对所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列分别进行时序异常检测进行所述时序异常检测。

6.根据权利要求5所述的业务异常检测方法，其特征在于，在采用S-H-ESD方法对所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列分别进行时序异常检测过程中通过如下公式确定泛化版极端学生化偏差GESD的统计量：

其中，x_i是所述时序序列的第i个样本的值；是样本的中位数；s是样本的平均差。

7.根据权利要求1所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述业务异常提醒包括所述至少一个待监测业务指标的异常值、异常分、及其对应的监测路径。

8.根据权利要求1所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述方法在获取所述至少一个待监测业务指标对应的时序序列之后进一步包括：

根据预先设置的过滤条件，对所述时序序列进行过滤，删除满足所述过滤条件的时序序列。

9.根据权利要求1至8中任一权利要求所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述待监测业务包括返佣业务；

所述监测维度包括：开户渠道、商家经营类型、商家类型、开户区域、以及开户系数之一或其任意组合；

所述待监测业务指标包括：新签约商家数、3天满60笔商家占比、返佣商家占比、商家留存率、以及商家开户成本之一或其任意组合。

10.根据权利要求1至8中任一权利要求所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述待监测业务包括商家准入业务；

所述待监测业务指标包括：申请准入的商家数量。

11.根据权利要求1至8中任一权利要求所述的业务异常检测方法，其特征在于，所述待监测业务包括小程序巡检业务；

所述待监测业务指标包括：小程序页面访问量和/或小程序日交易量。