[发明专利]目标数据确定方法及装置

说明书

本说明书实施例提供目标数据确定方法及装置，其中，所述方法包括首先获取待处理的时序数据；然后将所述待处理的时序数据输入预先训练的预测模型，通过所述预测模型自动获得初始时序数据；最后将所述初始时序数据与预设的异常数据库中的异常数据进行相似度比较，基于所述相似度比较结果最终确定准确率较高的目标时序数据，大大提高了异常时序数据的召回率，提升了工作效率。

技术领域

本说明书实施例涉及数据处理技术领域，特别涉及一种目标数据确定方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种目标数据确定装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

在进行数据处理中，对异常数据的查找、标注作为大数据安全工作的基础能力尤为重要。但是目前大多数的异常数据查找和标注工作都是通过人为的对数据进行视觉扫描以评估其正常模式和异常变化，以及来回检查运行中数据是否存在异常变化来查找出异常数据，然后再对查找出的异常数据进行标注，采用这种人工查找异常数据和标注的方法会带来很大的工作量，极大的增加了人工成本，并且人工查找出的异常数据质量也难以保证，准确率不高。

基于此，需要提供一种更为有效的异常数据查找方案。

发明内容

有鉴于此，本说明书施例提供了一种目标数据确定方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种目标数据确定装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种目标数据确定方法，包括：

获取待处理的时序数据；

将所述待处理的时序数据输入预先训练的预测模型，获得初始时序数据；

将所述初始时序数据与预设的异常数据库中的异常时序数据进行相似度比较，基于所述相似度比较结果确定目标时序数据。

根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种目标数据确定装置，包括：

数据获取模块，被配置为获取待处理的时序数据；

初始数据获取模块，被配置为将所述待处理的时序数据输入预先训练的预测模型，获得初始时序数据；

目标数据确定模块，被配置为将所述初始时序数据与预设的异常数据库中的异常时序数据进行相似度比较，基于所述相似度比较结果确定目标时序数据。

根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

获取待处理的时序数据；

将所述待处理的时序数据输入预先训练的预测模型，获得初始时序数据；

将所述初始时序数据与预设的异常数据库中的异常时序数据进行相似度比较，基于所述相似度比较结果确定目标时序数据。

根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述目标数据确定方法的步骤。

本说明书一个实施例实现了一种目标数据确定方法及装置，其中，所述方法包括首先获取待处理的时序数据；然后将所述待处理的时序数据输入预先训练的预测模型，通过所述预测模型自动获得初始时序数据；最后将所述初始时序数据与预设的异常数据库中的异常数据进行相似度比较，基于所述相似度比较结果最终确定准确率较高的目标时序数据，大大提高了异常时序数据的召回率，提升了工作效率。

附图说明

图1是本说明书一个实施例提供的一种目标数据确定方法的流程图；