摘要
本申请实施例公开了一种基于异常检测的数据对账方法及装置,属于智能对账技术领域,能够提升数据对账的效率和准确率。包括:获取待对账的权益数据的源数据,根据预设的对账算法,计算权益数据对应的对账结果;将对账结果输入预训练的异常检测模型中,根据对账结果在异常检测模型中第一孤立森林的路径长度的期望值和对账因素,确定所述对账结果的异常值;基于异常值,检测对账结果,当对账结果存在异常时,利用预训练的异常检测模型检测权益数据的源数据,得到检测结果,基于检测结果进行权益数据对账,检测结果包括源数据的正常信息或者错误信息。
技术关键词
样本
数据对账方法
关系型数据
统计分析方法
对账技术
元数据管理
算法
订单
离线
参数
场景
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叶面积指数
遥感估算方法
作物单产
作物生长模型
作物参数
高斯混合模型
数据随机模拟方法
累积分布函数
条件协方差矩阵
高斯概率密度函数
储能电池
状态估计器
神经网络模型
估计方法
编码特征
分子属性预测方法
学习器
样本
标记
属性预测模型