[发明专利]异常事件预警方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号: | 202011494702.1 | 申请日: | 2020-12-17 |
| 公开(公告)号: | CN112612684A | 公开(公告)日: | 2021-04-06 |
| 发明(设计)人: | 丁江波 | 申请(专利权)人: | 平安普惠企业管理有限公司 |
| 主分类号: | G06F11/32 | 分类号: | G06F11/32;G06F16/33 |
| 代理公司: | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人: | 谭果林 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 异常 事件 预警 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种异常事件预警方法,其特征在于,包括:
接收目标事件数据;所述目标事件数据中包含目标对象的主观事件信息以及客观事件信息;
根据所述主观事件信息以及所述客观事件信息,自异常数据预测数据库中,确定与所述主观事件信息对应的主观三元组,以及与所述客观事件信息对应的客观三元组;
根据所述客观三元组以及主观三元组,确定与所述目标事件数据对应的异常警示值以及正常回报值;
将所述异常警示值以及所述正常回报值之间的差值记录为总异常值;
在所述总异常值大于或等于预设异常阈值时,将所述目标对象记录为异常对象,并提示所述目标事件数据异常之后,将所述总异常值与所述目标事件数据关联发送至预设接收方。
2.如权利要求1所述的异常事件预警方法,其特征在于,所述根据所述主观事件信息以及所述客观事件信息,自异常数据预测数据库中,确定与所述主观事件信息对应的主观三元组,以及与所述客观事件信息对应的客观三元组之前,还包括:
获取预设样本事件集合;所述预设样本事件集合中包括至少一个样本事件数据;一个所述样本事件数据包含样本主观信息以及样本客观信息;
根据各所述样本事件数据中的样本客观信息以及预设划分间隔,对各所述样本客观信息进行等级划分之后,确定与各所述样本事件数据对应的事件主标签;一个所述事件主标签关联一个主关键词;
根据各所述样本主观信息,确定与各所述样本事件数据对应的事件次标签;一个所述事件次标签关联一个次关键词;
将样本事件数据以及与该样本事件数据对应的事件主标签和事件次标签记录为样本事件三元组,并将各所述样本事件三元组存储至所述异常数据预测数据库中。
3.如权利要求2所述的异常事件预警方法,其特征在于,所述根据所述主观事件信息以及所述客观事件信息,自异常数据预测数据库中,确定与所述主观事件信息对应的主观三元组,以及与所述客观事件信息对应的客观三元组,包括:
检测所述客观事件信息中是否包含所述主关键词;同时检测所述主观事件信息中是否包含所述次关键词;
在所述客观事件信息中包含所述主关键词时,自所述异常数据预测数据库中,查找与该主关键词对应的事件主标签关联的所有样本事件三元组,并将其记录为客观三元组;
在所述主观事件信息中包含所述次关键词时,将包含该次关键词的所述客观三元组记录为主观三元组。
4.如权利要求3所述的异常事件预警方法,其特征在于,所述目标事件数据中还包括预设异常数值;所述根据所述客观三元组以及主观三元组,确定与所述目标事件数据对应的异常警示值,包括:
确定所述客观三元组的第一三元组数量;确定所述主观三元组的第二三元组数量;确定所述样本事件三元组的三元组总数量;
根据所述第一三元组数量以及所述三元组总数量,确定第一异常概率;
根据所述第二三元组数量以及所述三元组总数量,确定第二异常概率;
根据所述第一异常概率、第二异常概率以及所述预设异常数值,确定所述异常警示值。
5.如权利要求3所述的异常事件预警方法,其特征在于,所述根据所述客观三元组以及主观三元组,确定与所述目标事件数据对应的正常回报值,包括:
获取与各所述事件主标签关联的主标签分值;同时,获取与各所述事件次标签关联的次标签分值;
在所述客观事件信息中包含所述主关键词时,自所述异常数据预测数据库中确定与该主关键词关联的事件主标签;
在所述主观事件信息中包含所述次关键词时,自所述异常数据预测数据库中确定与该主关键词关联的事件次标签;
根据与该事件主标签关联的主标签分值,以及与该事件次标签关联的次标签分值,确定所述正常回报值。
6.如权利要求1所述的异常事件预警方法,其特征在于,所述接收目标事件数据,包括:
通过MQ或者API接口,实时接收来自服务器集群的所述目标事件数据;
或者
通过轮询接口,定时接收来自服务器集群的所述目标事件数据。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于平安普惠企业管理有限公司,未经平安普惠企业管理有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011494702.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





