[发明专利]检测数据状态的方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 202010027318.4 | 申请日: | 2020-01-10 |
公开(公告)号: | CN111625516A | 公开(公告)日: | 2020-09-04 |
发明(设计)人: | 黄晨;程建波;彭南博;黄志翔 | 申请(专利权)人: | 京东数字科技控股有限公司 |
主分类号: | G06F16/21 | 分类号: | G06F16/21;G06F16/2458 |
代理公司: | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人: | 张丽颖;李雪 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 检测 数据 状态 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本申请涉及一种检测数据状态的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取预设时间段内的时间序列数据;按照预设特征提取规则提取时间序列数据中的特征,得到目标特征;通过多个不同的异常数据检测模型对目标特征进行检测,输出时间序列数据在各个异常数据检测模型中的异常概率;输入时间序列数据在各个异常数据检测模型的异常概率至投票器,通过比较投票器中各个异常数据检测模型对应的异常概率阈值和异常概率,得到比较结果,根据比较结果投票决定时间序列数据的数据状态。通过多个异常检测模型检测得到的概率,并采用训练得到的投票器的概率阈值进行比较得到对应的比较结果,采用比较结果投票表决的方式简单高效。
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种检测数据状态的方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
时间序列数据的无监督异常检测算法。存在大量的时间序列数据,诸如集群使用量,商城访问量,某商城常用特征值的平均值,某特定用户群行为打分平均值等。以某模型(以下简称模型)在某特定人群上的打分的时间序列数据为例(以下简称打分时间序列数据),目前,对这些打分时间序列数据的监控主要基于经验,通过绘制该打分随着时间变化的曲线,打分的实际使用方可以发现某些时间段打分存在异常,之后反馈给模型的制作者,进行修复。此过程速度较慢,且强烈依赖业务经验,不利于模型的快速迭代。
发明内容
为了解决上述技术问题,本申请提供了一种检测数据状态的方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面,本申请提供了一种检测数据状态的方法,包括:
获取预设时间段内的时间序列数据;
按照预设特征提取规则提取所述时间序列数据中的特征,得到目标特征;
通过多个不同的异常数据检测模型对目标特征进行检测,输出时间序列数据在各个异常数据检测模型中的异常概率;
输入时间序列数据在各个异常数据检测模型的异常概率至投票器,通过比较投票器中各个异常数据检测模型对应的异常概率阈值和异常概率,得到比较结果,根据比较结果投票决定时间序列数据的数据状态。
第二方面,本申请提供了一种检测数据状态的装置,包括:
数据获取模块,用于获取预设时间段内的时间序列数据;
特征提取模块,用于按照预设特征提取规则提取时间序列数据中的特征,得到目标特征;
异常检测模块,用于通过多个不同的异常数据检测模型对目标特征进行检测,输出时间序列数据在各个异常数据检测模型中的异常概率;
数据状态确定模块,用于输入时间序列数据在各个异常数据检测模型的异常概率至投票器,通过比较投票器中各个异常数据检测模型对应的异常概率阈值和异常概率,得到比较结果,根据比较结果投票决定时间序列数据的数据状态。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取预设时间段内的时间序列数据;
按照预设特征提取规则提取所述时间序列数据中的特征,得到目标特征;
通过多个不同的异常数据检测模型对目标特征进行检测,输出时间序列数据在各个异常数据检测模型中的异常概率;
输入时间序列数据在各个异常数据检测模型的异常概率至投票器,通过比较投票器中各个异常数据检测模型对应的异常概率阈值和异常概率,得到比较结果,根据比较结果投票决定时间序列数据的数据状态。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取预设时间段内的时间序列数据;
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