一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统技术方案

本说明书公开了一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统。该方法包括：获取至少一个与所述异常识别结果相关联的指标，每个所述指标包括多个字段，每个字段与某一预设的业务含义相关联；基于所述每个字段确定所述每个字段对所述异常识别结果的影响因素；所述影响因素包括所述每个字段的异常度和贡献度；基于所述影响因素在所述多个字段中确定至少一个字段为异常字段，基于所述异常字段确定异常原因。原因。原因。

【技术实现步骤摘要】
一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统


[0001]本说明书涉及数据监控领域，特别涉及一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统。

技术介绍

[0002]数据监控的作用是为了在数据平台内发现数据的潜在风险并能及时向业务人员告警，是故障诊断和异常分析的重要辅助利器，监控系统对各类数据平台重要性不言而喻。
[0003]但在数据监控过程中发现数据中存在异常后，需要利用业务人员对异常数据进行排查从而找出异常原因，而排查所耗费的时间很大程度上决定风险是否能够被及时处理。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种基于异常识别结果确定异常原因的方法，该方法包括：获取至少一个与所述异常识别结果相关联的指标，每个所述指标包括多个字段，每个字段与某一预设的业务含义相关联；基于所述每个字段确定所述每个字段对所述异常识别结果的影响因素；所述影响因素包括所述每个字段的异常度和贡献度；基于所述影响因素在所述多个字段中确定至少一个字段为异常字段，基于所述异常字段确定异常原因。
[0005]本说明书实施例之一提供一种基于异常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于异常识别结果确定异常原因的方法，其包括：获取至少一个与所述异常识别结果相关联的指标，每个所述指标包括多个字段，每个字段与某一预设的业务含义相关联；基于所述每个字段确定所述每个字段对所述异常识别结果的影响因素；所述影响因素包括所述每个字段的异常度和贡献度；基于所述影响因素在所述多个字段中确定至少一个字段为异常字段，基于所述异常字段确定异常原因。2.如权利要求1所述的方法，其中：所述异常度为群体稳定性指数、信息散度或詹森香农差异中的至少一个；所述贡献度基于所述字段以及所述字段所属的指标确定。3.如权利要求1所述的方法，其中：所述影响因素包括先验风险度；所述先验风险度为所述字段的风险预设权重。4.如权利要求3所述的方法，其中，基于所述影响因素在所述多个字段中确定至少一个字段为异常字段包括：基于所述异常度、所述贡献度和所述先验风险度在所述多个字段中确定至少一个对所述异常识别结果影响最大的字段，作为异常字段。5.如权利要求1所述的方法，其中：所述指标至少经过数据离散化处理。6.如权利要求1所述的方法，其中，获取至少一个异常指标包括：获取多个监控指标；每个所述监控指标包括多个字段，每个字段与某一预设的业务含义相关联；基于时序分解算法去除所述监控指标中的周期分量，得到检验监控指标；基于异常检测算法对所述检验监控指标进行处理，得到异常识别结果；基于所述异常识别结果在所述监控指标中确定至少一个与所述异常识别结果相关联的指标。7.如权利要求6所述的方法，其中：所述异常检测算法为假设检验算法，所述异常识别结果为检验统计量；基于所述检验统计量得到至少一个与所述异常识别结果相关联的指标。8.如权利要求7所述的方法，还包括：基于所述监控指标中包括的所述字段的数量，得到临界值；所述检验统计量不大于所述临界值时，当前监控指标没有异常。9.如权利要求7所述的方法，其中：所述假设检验算法为混合泛化版极端学生化方差。10.如权利要求6所述的方法，其中：所述时序分解算法为基于局部加权回归的季节性和趋势分解方法。11.如权利要求6所述的方法，其包括：将所述异常字段从所述监控指标中剔除；基于所述监控指标中剩余字段确定至少一个异常指标；
基于所述异常指标确定新的异常字段，直至满足迭代截止条件。12.一种基于异常识别结果确定异常原因的系统，其包括：异常识别结果获取模块，用于获取至少一个与所述异常识别结果相关联的指标，每个所述指标包括多个字段，每个字段与某一预设的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴新琪，苏煜，章鹏，车延辙，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：