异常处理方法及系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117390547A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311371491.6

    申请日:2023-10-20

    Abstract: 本说明书提供了一种异常处理方法及系统,涉及大数据技术领域。该方法包括:获取预定场景下的多个数据;确定多个数据的概率密度分布与预设的参考密度分布之间的分布差异;基于分布差异通过变分梯度下降方式在参考空间对参考密度分布进行迭代变换,得到多个数据的概率密度分布;基于概率密度分布确定预定场景下的待检测数据是否为异常数据。根据本说明实施例的技术方案,能够高效地对较大数量的应用例如小程序的异常进行检测。

    一种活动人数预测方法和系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116523337A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310486348.5

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种活动人数预测方法和系统。获取第一时刻的观测活动人数后,通过时序模型处理第一时刻的观测活动人数,得到第一时刻的增长率。基于所述第一时刻的观测活动人数和增长率,确定第二时刻的预测活动人数。通过时序模型处理第二时刻的预测活动人数,得到所述第二时刻的增长率。基于所述第二时刻的预测活动人数和增长率,确定第三时刻的预测活动人数。以此类推,可以得到第一时刻之后多个时刻的预测活动人数。

    周期识别方法、装置、服务器及可读存储介质

    公开(公告)号:CN111768287A

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN202010439636.1

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本说明书实施例公开一种周期识别方法、装置、服务器及可读存储介质,在所述周期识别方法中,基于周期识别步骤,对目标业务下的原始时间序列数据进行周期识别分解,由于周期识别步骤中包含有N轮迭代过程,在每轮迭代过程中,通过对本轮迭代过程中的时间序列数据进行自相关计算,确定候选周期,并进一步的根据自相关计算结果中的多个波峰对候选周期的整数倍周期进行是否为波峰周期的验证,且在整数倍周期为波峰周期时,将候选周期作为目标周期,保证了目标周期的有效性以及周期识别的鲁棒性。

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