一种异常检测方法、装置，通信节点及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种异常检测方法、装置，通信节点及存储介质。该方法包括：获取第一样本数据和第一特征数据，第一样本数据的长度与第一特征数据中任一特征的长度相等，第一样本数据包括待检测数据；获取特征权重系数和时间权重系数；根据特征权重系数、时间权重系数和预设算法，从第一特征数据中选择第二特征数据；根据第二特征数据的时间信息，从第一样本数据中选择与第二特征数据的时间信息对应的第二样本数据；根据第二样本数据，判断待检测数据是否发生异常。

【技术实现步骤摘要】
一种异常检测方法、装置，通信节点及存储介质
本申请涉及无线通信网络，例如涉及一种异常检测方法、装置，通信节点及存储介质。
技术介绍
在通讯运维领域中，检测运营商服务的一些关键绩效指标(KeyPerformanceIndex，KPI)能够有效提升用户的使用体验，维护公司的声誉。然而，随着第五代移动通信网络(5th-Generation，5G)的不断发展，KPI的规模不断增大，现有的单维KPI检测方法由于其准确率低，已经无法满足对KPI检测的需求。
技术实现思路
本申请提供一种异常检测方法、装置，通信节点及存储介质，能够从多维的角度对KPI指标进行检测，提升了检测准确率。本申请实施例提供一种异常检测方法，包括：获取第一样本数据和第一特征数据，第一样本数据的长度与第一特征数据中任一特征的长度相等，第一样本数据包括待检测数据；获取特征权重系数和时间权重系数；根据特征权重系数、时间权重系数和预设算法，从第一特征数据中选择第二特征数据；根据第二特征数据的时间信息，从第一样本数据中选择与第二特征数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：/n获取第一样本数据和第一特征数据，所述第一样本数据的长度与所述第一特征数据中任一特征的长度相等，所述第一样本数据包括待检测数据；/n获取特征权重系数和时间权重系数；/n根据所述特征权重系数、所述时间权重系数和预设算法，从所述第一特征数据中选择第二特征数据；/n根据所述第二特征数据的时间信息，从所述第一样本数据中选择与所述第二特征数据的时间信息对应的第二样本数据；/n根据所述第二样本数据，判断所述待检测数据是否发生异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：
获取第一样本数据和第一特征数据，所述第一样本数据的长度与所述第一特征数据中任一特征的长度相等，所述第一样本数据包括待检测数据；
获取特征权重系数和时间权重系数；
根据所述特征权重系数、所述时间权重系数和预设算法，从所述第一特征数据中选择第二特征数据；
根据所述第二特征数据的时间信息，从所述第一样本数据中选择与所述第二特征数据的时间信息对应的第二样本数据；
根据所述第二样本数据，判断所述待检测数据是否发生异常。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取第一样本数据和第一特征数据后，还包括：
对所述第一样本数据和所述第一特征数据进行补全和去重处理；
对处理后的所述第一特征数据进行归一化和标准化处理；
其中，所述补全处理是指将所述第一样本数据和所述第一特征数据中缺失的数据进行补全的过程；所述去重处理是指将所述第一样本数据和所述第一特征数据中重复的数据进行删除的过程；所述归一化处理是指将所述第一特征数据的不同特征映射到同一尺度的过程；所述标准化处理是指将所述第一特征数据的不同特征映射到新的空间的过程。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取特征权重系数和时间权重系数，包括：
读取存储的特征权重系数和时间权重系数；或者，
根据所述第一样本数据，计算所述时间权重系数，并根据所述第一特征数据和第一样本数据，计算所述特征权重系数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征权重系数、所述时间权重系数和预设算法，从所述第一特征数据中选择第二特征数据，包括：
根据所述特征权重系数和所述时间权重系数改进卡方公式，得到改进后的卡方距离公式；
将所述第一特征数据按照时间信息划分为一个第一子特征数据和至少一个第二子特征数据，利用改进后的卡方距离公式，计算所述第一子特征数据和每个所述第二子特征数据的距离，所述第一子特征数据的时间信息为所述待检测数据对应的时间，至少一个所述第二子特征数据的时间信息为除所述待检测数据对应的时间以外的时间；
选择距离位于前K个的所述第二子特征数据作为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李卫民，王秀亭，林礼剑，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44