[发明专利]银行后台任务跑批时间的相关性分析方法及装置有效
| 申请号： | 201710030688.1 | 申请日： | 2017-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN106844152B | 公开（公告）日： | 2019-10-29 |
| 发明（设计）人： | 徐华;詹立雄;邓俊辉;石炎军;孙晓民;楼浩;郭京生;李佳;张帆 | 申请（专利权）人： | 清华大学;北京银信长远科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 银行 后台 任务 时间 相关性 分析 方法 装置 | ||
1.一种银行后台任务跑批时间的相关性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集银行系统的交易系统信息，其中，所述交易系统信息包括系统状态量信息和银行周期性任务跑批时间；
根据所述交易系统信息和当前交易情况得到跑批时间相关性分析模型的数据集；以及
根据所述跑批时间相关性分析模型的数据集建立跑批时间相关性分析模型，以得到相关性分析结果，其中，所述跑批时间相关性分析模型的计算步骤包括：对所述跑批时间相关性分析模型的数据集进行预处理，得到交易系统信息向量，其中，所述预处理进一步包括：根据银行数据格式使用正则式和关键数据特征匹配去除所述数据集中无关信息，对预处理后的数据集进行归约，以进行特征降维；获取所述交易系统信息向量中各信息量之间的相关度系数并降序排列，以得到相关性分析结果。
2.根据权利要求1所述的银行后台任务跑批时间的相关性分析方法，其特征在于，还包括：
如果所述当前交易情况低于第一阈值，则采用绝对误差对所述跑批时间相关性分析模型进行评估；
如果所述当前交易情况高于第二阈值，则采用相对误差对所述跑批时间相关性分析模型进行评估，其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
3.根据权利要求1所述的银行后台任务跑批时间的相关性分析方法，其特征在于，所述根据所述跑批时间相关性分析模型的数据集建立跑批时间相关性分析模型，进一步包括：
获取所述数据集中跑批时间；
分别对所述跑批时间与所述数据集中其它数据进行单独相关性分析，以得到不同性能数据与跑批时间相关性分析的模型代码。
4.一种银行后台任务跑批时间的相关性分析装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集银行系统的交易系统信息，其中，所述交易系统信息包括系统状态量信息和银行周期性任务跑批时间；
获取模块，用于根据所述交易系统信息和当前交易情况得到跑批时间相关性分析模型的数据集；以及
分析模块，用于根据所述跑批时间相关性分析模型的数据集建立跑批时间相关性分析模型，以得到相关性分析结果，其中，所述跑批时间相关性分析模型的计算步骤包括：对所述跑批时间相关性分析模型的数据集进行预处理，得到交易系统信息向量，其中，所述预处理进一步包括：根据银行数据格式使用正则式和关键数据特征匹配去除所述数据集中无关信息，对预处理后的数据集进行归约，以进行特征降维；获取所述交易系统信息向量中各信息量之间的相关度系数并降序排列，以得到相关性分析结果。
5.根据权利要求4所述的银行后台任务跑批时间的相关性分析装置，其特征在于，还包括：
评估模块，用于在所述当前交易情况低于第一阈值时，采用绝对误差对所述跑批时间相关性分析模型进行评估，并且在所述当前交易情况高于第二阈值时则采用相对误差对所述跑批时间相关性分析模型进行评估，其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
6.根据权利要求4所述的银行后台任务跑批时间的相关性分析装置，其特征在于，所述分析模块还用于获取所述数据集中跑批时间，并分别对所述跑批时间与所述数据集中其它数据进行单独相关性分析，以得到不同性能数据与跑批时间相关性分析的模型代码。
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