[发明专利]应用于业务系统的异常数据处理方法及系统

权利要求书

1.一种应用于业务系统的异常数据处理方法，其特征在于，基于应用于业务系统的异常数据处理系统实现，所述方法包括：

搜集业务系统中需要异常行为挖掘的异常运行活动数据；

基于所述异常运行活动数据在异常行为挖掘模型中异常行为挖掘，获得候选异常行为簇，所述候选异常行为簇具有与所述异常运行活动数据存在联系的多个候选异常行为项数据；

基于所述多个候选异常行为项数据中的频繁行为项数据构建所述异常运行活动数据的频繁行为项知识网络，并挖掘对应于所述频繁行为项知识网络的行为联系数据；

基于所述行为联系数据对所述候选异常行为簇进行异常知识节点分配，获得分配信息；

所述异常行为挖掘模型中的异常行为项数据中具有多个频繁行为项；所述频繁行为项数据包括所述多个频繁行为项在所述多个候选异常行为项数据中的注意力节点信息；

所述基于所述多个候选异常行为项数据中的频繁行为项数据构建所述异常运行活动数据的频繁行为项知识网络，包括：

确定所述多个频繁行为项在所述多个候选异常行为项数据中的注意力节点信息；

对所述注意力节点信息进行知识属性挖掘，获得所述多个频繁行为项的知识属性；

基于知识属性从所述多个频繁行为项中确定目标频繁行为项和目标频繁行为项之间的行为关系，并基于所述目标频繁行为项、目标频繁行为项之间的行为关系和知识属性生成所述异常运行活动数据的频繁行为项知识网络。

2.根据权利要求1所述的应用于业务系统的异常数据处理方法，其特征在于，所述基于所述行为联系数据对所述候选异常行为簇进行异常知识节点分配，获得分配信息，包括：

基于所述行为联系数据对所述候选异常行为簇中的各个候选异常行为项数据与所述异常运行活动数据之间的行为联系属性进行挖掘；

基于挖掘的行为联系属性的行为联系强度顺序对所述候选异常行为簇中的多个候选异常行为项数据进行位置分配；

基于位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的异常行为属性进行异常知识节点分配，获得所述分配信息。

3.根据权利要求2所述的应用于业务系统的异常数据处理方法，其特征在于，所述基于位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的异常行为属性进行异常知识节点分配，获得所述分配信息，包括：

获取所述位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的行为项分布信息以及各异常行为属性；

在基于所述行为项分布信息确定出所述位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据中具有动态分布类别时，基于多个完成分配的在先异常行为项数据的动态分布类别下的异常行为属性以及所述在先异常行为项数据的动态分布类别下的异常行为属性的行为属性向量，确定位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的非动态分布类别下的各异常行为属性与位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的动态分布类别下的各异常行为属性之间的相关度量值；

基于所述相关度量值，将位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的非动态分布类别下的与动态分布类别下的异常行为属性相似的异常行为属性分配到相应的动态分布类别下；

在位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的当前非动态分布类别下具有多个异常行为属性时，基于多个完成分配的在先异常行为项数据的动态分布类别下的异常行为属性以及所述在先异常行为项数据的动态分布类别下的异常行为属性的行为属性向量确定位置分配信息中靠前的预设数量个候选异常行为项数据的当前非动态分布类别下的各异常行为属性之间的相关度量值，并基于所述各异常行为属性之间的相关度量值对当前非动态分布类别下的各异常行为属性进行聚团；

基于多个完成分配的在先异常行为项数据的动态分布类别下的异常行为属性以及所述在先异常行为项数据的动态分布类别下的异常行为属性的行为属性向量为上述聚团获得的各个聚团异常行为属性设置分配权重，并将每个聚团异常行为属性分配到所述分配权重所在区间所对应的动态分布类别下；

对所述动态分布类别下的各个异常行为属性进行异常知识节点解析，获得每个异常行为属性对应的异常知识节点，通过所述异常知识节点确定所述分配信息。