【技术实现步骤摘要】
异常电信业务场景的确定方法、装置、计算机设备
本申请涉及互联网应用
，特别是涉及一种异常电信业务场景的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着电信行业的快速发展，电信运营商的营业系统承载能力越来越强，业务也越来越复杂，所产生的电信业务数据也越来越繁杂。通常，电信运营商需要根据电信业务数据来监控各业务环节存在的收入流失风险、分析、诊断与处理稽核出的各类问题，从而最大程度地保障电信业务数据的质量与业务收入的准确实现，挽回或避免收入的流失。传统的针对电信业务场景的数据稽核通常采用人工稽核，然而，采用传统的电信业务数据的稽核方法，稽核效率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高稽核效率的异常电信业务场景的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。一种异常电信业务场景的确定方法，所述方法包括：获取初始的电信业务指标数据；从所述初始的电信业务指标数据中，选取与电信业务场景相匹配的电信业务指标数据；对所述匹配的电信业务指标数据进行聚类...
【技术保护点】
1.一种异常电信业务场景的确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取初始的电信业务指标数据；/n从所述初始的电信业务指标数据中，选取与电信业务场景相匹配的电信业务指标数据；/n对所述匹配的电信业务指标数据进行聚类计算，确定目标分群个数对应的各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据；/n提取所述各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据的指标特征，将所述指标特征输入预设的异常电信业务场景确定模型，确定异常的电信业务场景，其中，所述异常电信业务场景确定模型是根据异常电信业务场景的电信业务指标数据样本训练得到的。/n
【技术特征摘要】
1.一种异常电信业务场景的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取初始的电信业务指标数据；
从所述初始的电信业务指标数据中，选取与电信业务场景相匹配的电信业务指标数据；
对所述匹配的电信业务指标数据进行聚类计算，确定目标分群个数对应的各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据；
提取所述各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据的指标特征，将所述指标特征输入预设的异常电信业务场景确定模型，确定异常的电信业务场景，其中，所述异常电信业务场景确定模型是根据异常电信业务场景的电信业务指标数据样本训练得到的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始的电信业务指标数据包括多种类型的电信业务指标数据；所述对所述匹配的电信业务指标数据进行聚类计算，确定目标分群个数对应的各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据，包括：
在所述匹配的电信业务指标数据中，遍历计算两两类型的电信业务指标数据并获得所述任意两种类型的电信业务指标数据之间的相似度；
从所述匹配的电信业务指标数据中，删除所述相似度大于相似度阈值的两种类型的电信业务指标数据中的其中一种类型的电信业务指标数据，得到第一电信业务指标数据；
对所述第一电信业务指标数据进行聚类计算，确定目标分群个数对应的各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始的电信业务指标数据包括多种类型的电信业务指标数据；所述对所述匹配的电信业务指标数据进行聚类计算，确定目标分群个数对应的各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据，包括：
在所述匹配的电信业务指标数据中，确定每种类型的电信业务指标数据的离散值；
从所述匹配的电信业务指标数据中，删除所述离散值小于离散值阈值的电信业务指标数据，得到第二电信业务指标数据；
对所述第二电信业务指标数据进行聚类计算，确定目标分群个数对应的各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始的电信业务指标数据包括多种类型的电信业务指标数据；所述对所述匹配的电信业务指标数据进行聚类计算，确定目标分群个数对应的各群组中所包含的聚类后的电信业务指标数据，包括：
通过四分位法，确定所述匹配的电信业务指标数据中的第一四分位数和第三四分位数；
根据所述第一四分位数和所述第三四分位数，确定所述匹配的电信业务指标数据中的下边缘和上边缘；
在所述匹配的电信业务指标数据中，将小于所述下边缘的电信业务指标数据替换为主体指标数据区间中的最小数，将大于所述上边缘的电信业务指标数据替换为所述主体指标数据区间中的最大数，得到第三电信业务指标数据，其中，所述主体指标数据区间由位于所述下边缘和所述上边缘之间的电信业务指...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗兵，赵从标，潘晓磊，
申请(专利权)人：北京道隆华尔软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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