(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111368616.0 (22)申请日 2021.11.18 (71)申请人 中国银联股份有限公司 地址 200135 上海市浦东 新区含笑路36号 (72)发明人 凌华　张文举　郑瑾　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 代理人 邹雅莹 (51)Int.Cl. G06F 11/30(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种数据监控方法及装置 (57)摘要 本申请实施例提供一种数据监控方法及装 置， 该方法包括： 按照第一监控时间粒度获取监 控项在预设时段内的待检测数据； 所述第一监控 时间粒度是分类算法针对所述监控项的历史数 据确定的； 通过监控算法检测所述待检测数据， 得到所述监控项是否发生异常的检测结果； 根据 所述检测结果确定第二监控时间粒度， 并对所述 待检测数据进行特征提取得到特征向量； 将所述 特征向量和所述第二监控时间粒度作为样本数 据， 训练更新所述分类算法。 上述方法能够确定 最优的监控时间粒度， 以获取最符合监控对象 的 监控数据变化的监控数据， 提高监控分析结果的 准确性， 降低运维人员的工作量和监控算法确定 周期。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114090377 A 2022.02.25 CN 114090377 A 1.一种数据监控方法， 其特 征在于， 所述的方法包括： 按照第一监控时间粒度获取监控项在预设时段内的待检测数据； 所述第 一监控时间粒 度是分类算法针对所述 监控项的历史数据确定的； 通过监控算法检测所述待检测数据， 得到所述 监控项是否发生异常的检测结果； 根据所述检测结果确定第 二监控时间粒度， 并对所述待检测数据进行特征提取得到特 征向量； 将所述特 征向量和所述第二 监控时间粒度作为样本数据， 训练更新所述分类算法。 2.如权利要求1中所述的方法， 其特征在于， 通过监控算法检测所述待检测数据， 得到 所述监控项是否发生异常的检测结果， 包括： 从监控算法中确定出适用于所述监控项的监控模型； 适用于所述监控项的监控模型是 基于所述 监控项的历史数据得到的曲线特 征确定的； 通过适用于所述监控项的监控模型对所述待检测数据进行分析， 得到所述监控项是否 发生异常的检测结果。 3.如权利要求2中所述的方法， 其特征在于， 所述监控算法中包括机器学习监控模型和 固定阈值 监控模型； 在所述监控项的历史数据得到的曲线特征为周期性强且波动 性弱， 则适用于所述监控 项的监控 模型为机器学习监控 模型； 在所述监控项的历史数据得到的曲线特征为周期性弱且波动 性强， 则适用于所述监控 项的监控 模型为固定阈值 监控模型。 4.如权利要求1中所述的方法， 其特征在于， 对所述待检测数据进行特征提取得到特征 向量， 包括： 确定所述待检测数据在不同的预设监控时间粒度 下的波动类指标、 用于表征毛刺的毛 刺类指标、 用于表征周期的周期类指标及所述待检测数据的统计 类指标。 5.如权利要求4中所述的方法， 其特征在于， 所述波动类指标为所述待检测数据在不同 的预设监控时间粒度下的信息熵及预设 分位数； 所述毛刺类指标为基于所述待检测数据确定的最大归一 化导数； 所述周期类指标为对所述待检测数据进行傅里叶变换， 得到的信号幅度最大的正弦波 的频率。 6.如权利要求1中所述的方法， 其特征在于， 将所述特征向量和所述第 二监控时间粒度 作为样本数据， 训练更新所述分类算法， 包括： 将所述特 征向量进行归一 化处理； 将归一化处理后的特征向量和所述第 二监控时间粒度作为样本数据， 训练更新所述分 类算法。 7.如权利要求1中所述的方法， 其特征在于， 按照第 一监控时间粒度获取监控项在预设 时段内的待检测数据， 包括： 按照第一 监控时间粒度获取监控项在预设时段内的监控数据； 对所述监控项的监控数据中的缺失数据的数据项 进行补零； 通过线性插值 算法对补零后的历史数据进行局部平 滑， 得到所述待检测数据。 8.一种数据监控 装置， 其特 征在于， 所述的装置包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114090377 A 2获取模块， 用于按照第一监控时间粒度获取监控项在预设时段内的待检测数据； 所述 第一监控时间粒度是分类算法针对所述 监控项的历史数据确定的； 处理模块， 用于通过监控算法检测所述待检测数据， 得到所述监控项是否发生异常的 检测结果； 所述处理模块还用于， 根据所述检测结果确定第二监控时间粒度， 并对所述待检测数 据进行特征提取得到特征向量； 所述处理模块还用于， 将所述特征向量和所述第二监控时间粒度作为样本数据， 训练 更新所述分类算法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有程序， 当所 述程序在计算机上运行时， 使得计算机实现执 行权利要求1至7中任一项所述的方法。 10.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于调用所述存储器 中存储的计算机程序， 按照获得的程序 执行如权利要求1 至7任一权利要求所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114090377 A 3