[发明专利]一种目标对象的风险监测方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201910992564.0 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110728458B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 许小龙 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 | 代理人： | 刘立升 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种目标对象的风险监测方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取预定时间段内目标对象所产生的历史数据，对所述历史数据进行统计得到第一历史时序数据和第二历史时序数据；对所述第一历史时序数据进行分解得到趋势特征数据、周期特征数据和随机特征数据，对所述第二历史时序数据内的数据进行相似度计算得到相似度的值；将所述趋势特征数据与相似度的值进行向前差分得到相似度差分结果，并利用异常检测算法求解得到异常情况分值；分别计算所述异常情况分值、周期特征数据和随机特征数据的特征变量，并对所述特征变量进行加权求和，得到所述目标对象的风险分值，从而根据所述风险分值实现对目标对象的风险监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 对象 风险 监测 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种目标对象的风险监测方法，所述方法包括：/n获取预定时间段内目标对象所产生的历史数据；/n根据所述预定时间段对所述历史数据执行统计操作得到历史时序数据，所述历史时序数据包括第一历史时序数据和第二历史时序数据；/n对所述第一历史时序数据进行分解得到趋势特征数据、周期特征数据和随机特征数据，并对所述第二历史时序数据内的数据进行相似度计算得到相似度的值；/n将所述趋势特征数据与所述相似度的值进行向前差分得到相似度差分结果，并以所述相似度差分结果作为输入参数，利用异常检测算法求解得到异常情况分值；/n分别根据所述异常情况分值、周期特征数据和随机特征数据，计算各自对应的特征变量，将所述特征变量按照预设的权重进行加权求和，得到所述目标对象的风险分值，根据所述风险分值对所述目标对象进行风险监测。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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