一种APP异常数据的监控方法、设备及介质技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种APP异常数据的监控方法、设备及介质，通过分析历史的行为和环境数据确定第一、第二衰减权重，并对历史数据进行加权，实现了历史数据在时间维度和环境维度上的动态价值分配，平衡了模型对稳定行为规律的继承以及对新行为模式和新环境的学习；利用加权处理后的历史数据微调时序预测模型，使得模型能够快速适配当前的行为与运行规律，既保留了基础能力，又能高效学习新的关联模式，输出更贴合实际运行场景的预测结果；将目标行为数据输入更新后的时序预测模型得到预测运行数据，用来反映当前行为模式下的合理运行状态，进而与目标运行数据对比得到异常数据监控结果，提高了APP异常数据的监控准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种app异常数据的监控方法、设备及介质。

技术介绍

1、随着移动互联网的发展，app的功能复杂度和用户行为多样性显著提升，对app运行状态的异常监控成为保障用户体验的关键环节。现有技术中，app异常数据的监控主要依赖于固定阈值判断异常，但app的运行参数正常范围会随用户行为和环境发生动态变化，固定阈值无法考虑数据的时效性差异以及重要性的衰减变化，导致分析异常数据时出现误判，难以满足对app异常数据的监控需求。

2、因此，如何综合考虑用户行为和环境的动态变化对app运行参数正常范围的影响，从而提高app异常数据的监控准确性成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、针对上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为一种app异常数据的监控方法，该app异常数据的监控方法包括如下步骤：

2、s1，根据目标app的历史行为数据，获取到每个预设时间段对应的第一衰减权重，其中，历史行为数据为目标app的若干个行为参数在若干个预设时间段内对应的数据，第一衰减权重为历史行为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种APP异常数据的监控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的APP异常数据的监控方法，其特征在于，S1包括如下步骤：

3.根据权利要求2所述的APP异常数据的监控方法，其特征在于，S13包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的APP异常数据的监控方法，其特征在于，S14包括如下步骤：

5.根据权利要求1所述的APP异常数据的监控方法，其特征在于，S2包括如下步骤：

6.根据权利要求1所述的APP异常数据的监控方法，其特征在于，S25包括如下步骤：

7.根据权利要求1所述的APP异常数...

【技术特征摘要】

1.一种app异常数据的监控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的app异常数据的监控方法，其特征在于，s1包括如下步骤：

3.根据权利要求2所述的app异常数据的监控方法，其特征在于，s13包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的app异常数据的监控方法，其特征在于，s14包括如下步骤：

5.根据权利要求1所述的app异常数据的监控方法，其特征在于，s2包括如下步骤：

6.根据权利要求1所述的app异常数据的监控方法，其特征在于，s25包括如下步骤：

7...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐昌焕，
申请(专利权)人：元镁科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：