异动信息的确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了异动信息的确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下待检测信息对应的变化矩阵；对变化矩阵进行重建，得到变化矩阵对应的重建矩阵；基于重建矩阵和待检测信息矩阵的差异，确定待检测信息中的异动信息。该实施方式实现了提高检测信息的准确性。

【技术实现步骤摘要】
异动信息的确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及异动信息的确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
随着互联网的不断发展、用户的不断增多，需要在各种场景下进行数据的异常检测。例如，需要对若干天各地的用户活跃数量进行异常检测。一般的异动检测存在准确率低的问题。
技术实现思路
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了异动信息的确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本公开的一些实施例提供了一种异动信息的确定方法，包括：基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下所述待检测信息矩阵对应的变化矩阵；对所述变化矩阵进行重建，生成所述变化矩阵对应的重建矩阵；其中，所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的大小相同；基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息。第二方面，本公开的一些实施例提供了一种异动信息的确定装置，包括：变化矩阵生成单元，被配置成基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下所述待检测信息对应的变化矩阵；重建单元，被配置成对所述变化矩阵进行重建，得到所述变化矩阵对应的重建矩阵；其中，所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的大小相同；异动信息确定单元，被配置成基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定待检测信息矩阵中的异动信息。第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述任一的方法。第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述任一的方法。本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过利用至少一个周期性影响因素矩阵，从而可以识别周期性的影响因素对于待检测信息的影响，避免将周期性的变化识别为异常。进而使得检测信息的准确度更高。附图说明结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。图1是根据本公开的一些实施例的异动信息的确定方法的一个应用场景的示意图；图2是根据本公开的异动信息的确定方法的一些实施例的流程图；图3是根据本公开的异动信息的确定方法的另一些实施例的流程图；图4是根据本公开的一些实施例的异动信息的确定方法中待检测信息矩阵和重建矩阵的示例性示意图；图5是根据本公开的异动信息的确定装置的一些实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。图1是根据本公开一些实施例的异动信息的确定方法的一个应用场景的示意图。本公开的一些实施例提供的异动信息的确定方法可以由服务器执行，也可以由终端设备执行。需要说明的是，服务器和终端设备可以是硬件，也可以是软件。当其为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于电子计算机、智能手机、平板电脑、电子书阅读器、车载终端等等。当其为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。如图1所示，在本应用场景下，异动信息的确定方法的执行主体可以是应用程序的后台服务器。待检测信息可以是应用程序的日活跃用户数量。在此基础上，上述执行主体可以基于至少一个周期性影响因素矩阵102和待检测信息矩阵101，生成在至少一个周期性影响因素的影响下待检测信息矩阵对应的变化矩阵103。例如，可以将待检测信息矩阵101与至少一个周期性影响因素矩阵102相乘，得到变化矩阵103。在本应用场景下，包括两个周期性影响因素矩阵1021和1022。作为示例，可以先将待检测信息矩阵101与周期性影响因素矩阵1021相乘。在此基础上，将相乘结果继续与周期性影响因素矩阵1022相乘，从而得到变化矩阵103。实践中，也可以通过神经网络的某些层得到变化矩阵103。在此基础上，作为示例，可以将变化矩阵103输入变分自编码器(VAE，Variationalauto-encoder)104，以对变化矩阵103进行重建，得到变化矩阵对应103的重建矩阵105。接着，基于重建矩阵105和待检测信息矩阵101的差异，确定待检测信息矩阵101中的异动信息106。继续参考图2，示出了根据本公开的异动信息的确定方法的一些实施例的流程200。该异动信息的确定方法，包括以下步骤：步骤201，基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下待检测信息矩阵对应的变化矩阵。在一些实施例，异动信息的确定方法的执行主体可以基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下待检测信息矩阵对应的变化矩阵。其中，周期性影响因素矩阵可以是用于描述周期性影响因素的矩阵，可以包括周期性影响因素的值。作为示例，周期性影响因素可以包括各种周期性因素，例如：日期(星期)、月份等等。这些周期性影响因素可以对待检测信息周期性造成影响。例如，每周一的日活跃用户数量比一周内其他日期的数量少。一般的，这些周期性影响因素的值可以是经过向量化的值。例如，星期二可以通过词嵌入的方式向量化为“0001”。此外，待检测信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异动信息的确定方法，其特征在于，包括：/n基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下所述待检测信息矩阵对应的变化矩阵；/n对所述变化矩阵进行重建，生成所述变化矩阵对应的重建矩阵；其中，所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的大小相同；/n基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种异动信息的确定方法，其特征在于，包括：
基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下所述待检测信息矩阵对应的变化矩阵；
对所述变化矩阵进行重建，生成所述变化矩阵对应的重建矩阵；其中，所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的大小相同；
基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于至少一个周期性影响因素矩阵和待检测信息矩阵，生成在至少一个周期性影响因素的影响下所述待检测信息矩阵对应的变化矩阵之前，所述方法还包括：
基于所述待检测信息矩阵中的至少一个第一维度，确定至少一个周期性影响因素矩阵。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述周期性影响因素矩阵的初始矩阵通过以下步骤得到：
确定训练数据集中的训练数据矩阵中的第一维度和第二维度的第一数目；
确定目标周期性影响因素的候选值的数目作为第二数目；
基于所述第一数目和所述第二数目，确定所述目标周期性影响因素矩阵的初始矩阵。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息包括：
确定所述待检测信息矩阵中的至少一个第二维度，基于预设的损失函数计算所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵在所述至少一个第二维度中各维度的损失值；
响应于所述至少一个第二维度中目标第二维度的损失值大于第一预设阈值，根据所述目标第二维度确定所述待检测信息矩阵中的异动信息；其中，所述目标第二维度至少包括一个。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标第二维度确定所述待检测信息矩阵中的异动信息包括：
基于所述目标第二维度下各子目标第二维度对应的待检测信息的损失值，确定所述各子目标第二维度对应的待检测信息的权重；其中，所述各子目标第二维度对应的待检测信息的数量与所述第一维度相关；
根据所述各子目标第二维度对应的待检测信息的权重，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述重建矩阵和所述待检测信息矩阵的差异，确定所述待检测信息矩阵中的异动信息之后，所述方法还包括：
基于预设的损失函数确定各个维度当前所对应的梯度...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈维识，李想，戴逸俊，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11