业务交易数据的异常检测方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种业务交易数据的异常检测方法、装置及计算机设备，主要在于能够解决现有技术中由于正负样本不平衡而导致的异常检结果不准确的问题。其中方法包括：获取待检测的业务交易数据；将所述业务交易数据映射到服从于预设分布的数据空间，得到所述业务交易数据在所述数据空间中的隐变量；确定所述预设分布在相应置信水平下的置信区间，并判断所述隐变量是否在所述置信区间内；若不在所述置信区间内，则确定所述业务交易数据异常。本发明专利技术主要适用于业务交易数据的异常检测。

【技术实现步骤摘要】
业务交易数据的异常检测方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及人工智能
，尤其是涉及一种业务交易数据的异常检测方法、装置及计算机设备。
技术介绍
随着市场经济的快速发展，每天在业务交易中心会有大量不同类型的业务交易，在这些业务交易中绝大多数都是正常的业务交易，但其中也会存在异常业务交易，异常业务交易在市场交易过程中会带来较坏的影响，同时会损坏他人利益，因此每隔一段时间需要对业务交易数据进行异常检测。目前，在对业务交易数据进行异常检测的过程中，通常会搜集正负样本数据进行标注，并根据标注后的样本数据构建异常检测模型，之后利用该异常检测模型对业务交易数据进行异常检测。然而，业务交易的样本数据通常会存在正负样本不平衡的现象，即正常的交易样本数据较多，而异常的交易样本数据较少，由此会导致训练的异常检测模型效果不好，异常检测的准确度较低，同时这种对正负样本数据进行标注的方式，会增加检测人员的工作量，增加了数据异常检测的成本。
技术实现思路
本专利技术提供了一种业务交易数据的异常检测方法、装置及计算机设备，主要在于能够解决现有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务交易数据的异常检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测的业务交易数据；/n将所述业务交易数据映射到服从于预设分布的数据空间，得到所述业务交易数据在所述数据空间中的隐变量；/n确定所述预设分布在相应置信水平下的置信区间，并判断所述隐变量是否在所述置信区间内；/n若不在所述置信区间内，则确定所述业务交易数据异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种业务交易数据的异常检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的业务交易数据；
将所述业务交易数据映射到服从于预设分布的数据空间，得到所述业务交易数据在所述数据空间中的隐变量；
确定所述预设分布在相应置信水平下的置信区间，并判断所述隐变量是否在所述置信区间内；
若不在所述置信区间内，则确定所述业务交易数据异常。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述业务交易数据映射到服从于预设分布的数据空间，得到所述业务交易数据在所述数据空间中的隐变量，包括：
将所述业务交易数据输入至预设编码器进行编码，得到所述业务交易数据在所述数据空间中的隐变量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设编码器包括编码模块和降维模块，所述将所述业务交易数据输入至预设编码器进行编码，得到所述业务交易数据在所述数据空间中的隐变量，包括：
将所述业务交易数据输入至预设编码器中的编码模块进行编码，得到所述业务交易数据在所述数据空间中的隐变量；
将所述隐变量输入至所述预设编码器中的降维模块进行降维处理，得到降维处理后的隐变量。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述降维处理后的隐变量为二维隐变量，所述确定所述预设分布在相应置信水平下的置信区间，并判断所述隐变量是否在所述置信区间内，包括：
若所述业务交易数据对应的二维隐变量服从于标准正态分布，则根据所述二维隐变量，确定所述标准正态分布在相应置信水平下的置信区间；
基于确定的置信区间和所述业务交易数据对应的二维隐变量，绘制平面图，并确定所述置信区间在所述平面图上覆盖的目标范围；
判断所述二维隐变量对应的待检测点是否在所述目标范围内；
所述若不在所述置信区间内，则确定所述业务交易数据异常，包括：
若所述待检测点不在所述目标范围内，则确定所述业务交易数据在相应置信水平下为异常数据；
若所述待检测点在所述目标范围内，则确定所述业务交易数据在相应置信水平下不是异常数据。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待检测的业务交易数据之前，所述方法还包括：
获取样本业务交易数据；
将所述样本业务交易数据输入至初始...

【专利技术属性】
技术研发人员：王德勋，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44