实时流量数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种实时流量数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对流量历史数据进行聚合以及缺失值补充，得到聚合后流量数据；提取聚合后流量数据的特征数据；分别为每种特征数据中不同类型的序列匹配相应的训练模型，通过各训练模型训练所匹配的序列，得到对应的模型文件；将所获取的实时流量数据输入所述模型文件中，获取预测值；将预测值与实时流量数据进行比较，根据比较结果确定是否产生预警信息。本申请的方法采用了多种训练模型，能够满足多种不同种类流量的需求，数据处理结果误差小、准确度高，数据处理效率高，能够实时产生预警信息，能够很好地满足实际应用的需要。用的需要。用的需要。

【技术实现步骤摘要】
实时流量数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，特别是涉及实时流量数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]流量预警是风控策略中的重要环节，也是风控智能化的关键步骤。当前的风控系统中存在众多指标流量需要进行实时监控，例如请求总量、分场景请求量、各个规则命中量，各个决策结果命中量等等，通过对各指标流量的监控及时发现流量异常状况以及时发现例如网络恶意攻击等行为所造成的风险，及时规避损失。可构造的监控指标众多，且各个指标之间的差异巨大，同时对这些指标进行实时监控处理并报警是一项挑战；传统的监控处理方式采用的数据处理模型较为单一并且配置的阈值较为单一，或者更进一步地使用指标统计量或者传统模型进行预测后再配置阈值预警。
[0003]这些传统的监控处理方式在风控的流量数据处理中均存在一些缺陷，主要包括：由于流量多样化，风控中需要检测的流量类型众多，差异巨大，单一模型很难满足多种不同种类流量的需求，导致对数据的处理结果误差较大，处理效率较低，产生预警信息的实时性较差，难以满足实际需求。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实时流量数据处理方法，其特征在于，包括：对所获取的流量历史数据进行聚合以及缺失值补充，得到聚合后流量数据；提取所述聚合后流量数据的特征数据；其中，每种所述特征数据包括不同类型的序列；分别为每种所述特征数据中所述不同类型的序列匹配相应的训练模型，通过各所述训练模型训练所匹配的序列，得到对应的模型文件；将所获取的实时流量数据输入所述模型文件中，获取预测值；将所述预测值与所述实时流量数据进行比较，根据比较结果确定是否产生预警信息。2.如权利要求1所述的实时流量数据处理方法，其特征在于，所述根据比较结果确定是否产生预警信息，包括：若所述比较结果为所述预测值与所述实时流量数据的差值超过预设阈值，则产生预警信息；否则，不产生预警信息。3.如权利要求1所述的实时流量数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：若产生预警信息，则发送所述预警信息，和/或展现所述预警信息。4.如权利要求1所述的实时流量数据处理方法，其特征在于，所述对对所获取的流量原始数据进行聚合以及缺失值补充，得到聚合后流量数据，包括：基于预设聚合参数进行基础聚合，得到基础聚合后的数据；根据预设聚合时间对所述基础聚合后的数据进行数据重采样；判断所述数据重采样的过程中是否存在采样点为空的情况；如果不存在，则直接得到聚合后流量数据；如果存在，则对缺失的位置进行相应的补0操作后，得到聚合后流量数据。5.如权利要求1所述的实时流量数据处理方法，其特征在于，所述特征数据包括：时间类特征数据、lag类特征数据、rolling类特征数据和Detla类特征数据。6.如权利要求1所述的实时流量数据处理方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文斌，余惠强，董晓琼，郭玉桥，周瑾，周荃，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：