【技术实现步骤摘要】
数据异常的识别方法、系统、电子设备和介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种数据异常的识别方法、系统、电子设备和介质。
技术介绍
[0002]当下在OTA行业中，采用数据驱动业务是一种行业趋势。基于海量的用户基础属性、交易和浏览等行为数据，我们通过数据清洗、聚合、挖掘构建基于用户的画像标签。在生成画像标签的过程中，数据是否能够准确、高效的进入下游流程是需要重点关注的问题。
[0003]当前对于用户画像数据异常监控的策略主要存在以下的问题：
[0004]第一，画像标签繁多，相互独立，且量纲不统一，难以使用单一维度的标准进行量化并异常检验；
[0005]第二，衡量画像标签变化的指标体系，通常为天粒度数据，且具备一定时效性，因此在异常检验中可采集的样本数据较少，无法使用大数据分析方法，需要从传统统计学方法入手解决；
[0006]第三，多个画像标签的变化指标数据并不都服从于确定性的参数假设，难以基于参数检验的方法对数据进行假设，并进行异常检验。
[0007]因当前对于用户画...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据异常的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：获取用户画像数据的指标参数；所述指标参数用于表征用户画像数据变化的参数；判断所述指标参数是否符合正态分布，若是，则对所述指标参数进行参数异常检验，以识别出异常数据，若否，则对所述指标参数采用进行非参数异常检验，以识别出异常数据。2.如权利要求1所述的数据异常的识别方法，其特征在于，在判断出所述指标参数不符合正态分布之后，所述识别方法包括：将所述指标参数进行变换以生成目标参数，并返回所述判断所述指标参数是否符合正态分布的步骤。3.如权利要求1所述的数据异常的识别方法，其特征在于，在识别出异常数据的步骤之后，所述识别方法还包括：判断所述异常数据是否符合预设要求，若是，则对所述异常数据进行过滤；和/或，触发所述用户画像数据的熔断，并发送告警信号。4.如权利要求1所述的数据异常的识别方法，其特征在于，所述指标参数包括用户画像数据的更新率、用户画像数据的变更率、用户画像数据的删除率、用户画像数据的向前KL散度以及用户画像数据的向后KL散度。5.一种数据异常的识别系统，其特征在于，所述识别系统包括：获取模块，用于获取用户画像数据的指标参数；所述指标参数用于表征用户画像数据变化的参数；第一判断模块，用于判断所述指...
【专利技术属性】
技术研发人员：李康，吴克贤，陈海强，陆刚，邹宇，
申请(专利权)人：携程旅游信息技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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