【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，具体涉及一种数据的异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着大数据和人工智能技术的飞速发展，使得各个服务平台的数据量呈现爆炸式增长，而这些海量数据中蕴含着丰富的信息，通过数据挖掘能够从平台的大数据中挖掘出有价值的信息，便于服务平台更好的发展。
2、然而，随着互联网技术的发展，各种网络攻击手段层出不穷，如何及时发现服务平台中的数据异常点亟待解决。尽管目前能够通过各种异常检测模型实现针对于数据异常点的检测，但是目前的数据异常检测要么不具备可解释性，要么难以针对单个异常样例进行解释，难以有效的发现数据中的异常点。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开提供了一种数据的异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决难以有效发现数据异常点的问题。
2、第一方面，本公开提供了一种数据的异常检测方法，包括：获取待检测的目标数据样本，目标数据样本具有多个特征维度；对目标数据样本进行异常检测，确定目标数据样本是否为异常数据样本；当目标数据样本为异常...
【技术保护点】
1.一种数据的异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常数据样本和所述异常贡献度均通过预先训练的异常检测模型生成，所述异常检测模型中包括第一模型和第二模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据样本进行异常检测，确定所述目标数据样本是否为异常数据样本，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二模型的训练方式，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标数据样本中的各个特征维度的异常贡献度，包括：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种数据的异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常数据样本和所述异常贡献度均通过预先训练的异常检测模型生成，所述异常检测模型中包括第一模型和第二模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据样本进行异常检测，确定所述目标数据样本是否为异常数据样本，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二模型的训练方式，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标数据样本中的各个特征维度的异常贡献度，包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖清泉，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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