The embodiment of the invention provides an identification method and device for abnormal behavior, and relates to the field of computer application technology. Among them, the identification method of the abnormal behavior includes: monitoring whether the performance index data is abnormal; if the performance index data is abnormal, the original data corresponding to the performance index data is read from the database, and the original data is performed to identify the abnormal behavior. The method provided by the invention can realize automatic identification of abnormal behavior to save manpower cost, and on this basis, the workload of analysis and processing can be reduced by prejudging the performance index data to further improve the recognition efficiency of abnormal behavior.
【技术实现步骤摘要】
异常行为的识别方法及装置
本专利技术涉及计算机应用
,更为具体而言,涉及异常行为的识别方法及装置。
技术介绍
在当今时代,越来越多的企业采用激励赛的方式刺激业务发展,即要求员工在一定时间内完成设定目标,其中,通常会利用绩效指标(例如,日均流水和新签商户数等)对员工进行评定,并对完成目标的员工分等级地给予物质方面的奖励。因此,企业中往往存在着员工为了赢得奖励而作弊的现象。然而,现有的作弊行为识别方案存在着效率低下的问题。由此导致企业不能及时发现和处理作弊行为,影响企业的发展和运转。
技术实现思路
在现有的解决方案中,通过人工排查订单和出单商户来发现员工的作弊行为,由于人力资源少而且排查工作量大,因此导致了作弊行为的识别效率低的问题。对此,本专利技术实施方式提供了异常行为的识别方法及装置,用以解决现有技术中所存在的上述技术问题。第一方面,本专利技术实施方式提供了一种异常行为的识别方法。具体地,所述方法包括:监听绩效指标数据是否异常;若所述绩效指标数据异常,则从数据库中读取与所述绩效指标数据对应的原始数据(可直接从存储介质上读取的数据);对所述原始数据执行分析处理以识别异常行为。本实施方式所提供的方法可以实现自动识别异常行为以节约人力成本,并且,在此基础之上通过对绩效指标数据进行预判来降低分析处理的工作量,以进一步提高异常行为的识别效率。结合第一方面,在本专利技术的一些实施方式中,监听绩效指标数据是否异常包括:获取所述绩效指标数据的对照数据;确定所述对照数据的平均数据;计算所述绩效指标数据与所述平均数据的偏差度;根据所述偏差度监听所述绩效指标数据是否异常。由于 ...
【技术保护点】
一种异常行为的识别方法,其特征在于,所述方法包括:监听绩效指标数据是否异常;若所述绩效指标数据异常,则从数据库中读取与所述绩效指标数据对应的原始数据;对所述原始数据执行分析处理以识别异常行为。
【技术特征摘要】
1.一种异常行为的识别方法,其特征在于,所述方法包括:监听绩效指标数据是否异常;若所述绩效指标数据异常,则从数据库中读取与所述绩效指标数据对应的原始数据;对所述原始数据执行分析处理以识别异常行为。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,监听绩效指标数据是否异常包括:获取所述绩效指标数据的对照数据;确定所述对照数据的平均数据;计算所述绩效指标数据与所述平均数据的偏差度;根据所述偏差度监听所述绩效指标数据是否异常。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,监听绩效指标数据是否异常包括:获取所述绩效指标数据的对照数据和所述对照数据的权重;计算所述绩效指标数据与所述对照数据之间的偏差度;根据所述偏差度和所述权重,监听所述绩效指标数据是否异常。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述原始数据执行分析处理以识别异常行为包括:确定与所述绩效指标数据对应的异常维度;从所述异常维度对所述原始数据执行分析处理以得到异常指标数据;根据所述异常指标数据识别异常行为。5.如权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,根据所述异常指标数据识别异常行为包括:识别所述异常指标数据是否满足设定条件;若所述异常指标数据不满足设定条件,则丢弃所述异常指标数据;根据所述丢弃后剩余的异常指标数据识别异常行为。6.一种异常行为的识别装置,其特征在于,所述装置包括:监听模块,用于监听绩效指标数据是否异...
【专利技术属性】
技术研发人员:魏尧,刘梦宇,王永会,张正龙,
申请(专利权)人:北京小度信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。