(19)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 202211017850.3 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 之江实验室 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西 路1818号人工智能小镇10号楼 (72)发明人 周婷婷　刘智　胡汉一　胡明睿　 徐圣源　许浩　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 邱启旺 (51)Int.Cl. G06F 16/23(2019.01) G06F 16/901(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于专家统计特征的增量计算更新方法、 电 子设备、 介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于专家统计特征的增 量计算更新方法、 电子设备、 介质， 本发明方法分 为离线计算和在线计算， 其中离线计算首先读取 专家统计特征的配置信息； 然后抽取历史数据的 统计特征的用户统计关联信息； 最后持久化历史 数据的统计关联信息。 在线计算首先读取专家统 计特征的配置信息； 然后抽取新增数据的统计特 征的用户统计 关联信息； 同时读取历史数据持久 化的用户统计 关联信息； 接下来基于历史和新增 数据抽取得到的统计关联信息生成更新后的离 线数据统计关联信息并执行持久化操作； 最后基 于更新后的离线数据的统计关联信息生成对应 的统计特征。 本发明方法针对低服务器 资源的情 况， 仍然能够高效的输出统计特 征。 权利要求书2页 说明书10页 附图1页 CN 115438054 A 2022.12.06 CN 115438054 A 1.一种基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 所述方法具体包括以下 步骤： (1)构建专家统计特征配置文件， 所述专家统计特征配置文件中包括若干字段， 其中第 一字段的列名为统计型专家特征的名称， 其余字段的列名包括统计型专家特征对应的统计 计算类别、 分组属性名、 筛选条件关联属性名、 筛选条件、 执行 统计操作的属性名、 统计操作 类型； (2)读取步骤(1)构建的专家统计特征配置文件， 将第一字段名作为主键， 按统计型专 家统计对应的统计计算类别对其余字段进 行验证， 再将通过验证的其余字段拼接成链表作 为值组成哈希映射； (3)离线生成历史数据的关联统计信息： 根据步骤(2)得到的哈希映射抽取待生成的专 家统计特征， 依据步骤(2)中得到的值 获取对应的专家统计特征的计算类别， 根据统计型专 家特征的计算类别分别保存统计型专 家特征对应的历史数据的关联统计信息； (4)持久化 步骤(3)保存的历史数据的关联统计信息； (5)在线生成新增数据的关联统计信息， 根据步骤(2)得到的哈希映射抽取待生成的专 家统计特征， 依据步骤(2)中得到的值 获取对应的专家统计特征的计算类别， 根据统计型专 家特征对应的统计 计算类别分别保存统计型专 家特征对应的新增数据的统计关联信息； (6)更新历史关联统计信息， 根据步骤(4)保存的历史数据的关联统计信息以及步骤 (5)生成的新增数据的统计 关联信息， 更新对应的历史关联统计信息， 以当前新增数据时间 为新的历史数据时间节点， 获得更新后的历史关联统计信息， 并持久化作为新的历史数据 统计关联信息； (7)利用步骤(6)更新后的历史数据统计关联信息， 推断出统计型专 家特征的数值。 2.根据权利要求1所述的基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 所述步 骤(1)中统计型专家特征对应的统计计算类别包括基于某一特征 的历史数据统计值， 在特 定有效时间内基于某一特征的历史数据统计值， 在特定有效时间内发生次数的统计值和基 于某一特 征近几期的数值统计值。 3.根据权利要求1所述的基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 若干字 段间以逗 号隔开。 4.根据权利要求2所述的基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 所述步 骤(2)中按统计型专 家统计对应的统计 计算类别对其 余字段进行验证的过程具体为： 其中， 对其 余字段的配置合法性进行验证判断， 具体判断以下 条件： 条件1： 专家统计特征配置文件中的第二字段配置的类别是否在已配置的类别范围内， 所述已配置的类别范围为已配置的类别范围即基于某一特征的历史数据统计值， 在特定有 效时间内基于某一特征 的历史数据 统计值， 在特定有效时间内发生次数 的统计值， 基于某 一特征近几期的数值统计值； 条件2： 依据已配置的类别判断其 余字段中的非空值数值要求是否满足； 如上述任一条件不满足， 则该专家统计特征配置文件存在 问题， 不满足类别要求的字 段为空值。 5.根据权利要求2所述的基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 所述步 骤(3)中根据统计型专家特征的计算类别分别保存统计型专家特征对应的历史数据的关联权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115438054 A 2统计信息， 和所述步骤(5)中根据统计型专家特征对应的统计计算类别分别保存统计型专 家特征对应的新增数据的统计关联信息， 还由以下内容决定： 内容1： 根据步骤(2)得到的值链表的中的统计的筛选条件关联属性名， 确定执行的过 滤条件属性； 内容2： 根据步骤(2)得到的值链表中的统计结果依赖的属性名， 确定执行的统计操作 的关联属性； 其中， 关联信息按照内容1和内容2需要分别采用独立的链 表结构进行存 储。 6.根据权利要求1所述的基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 所述步 骤(4)具体为： 采用MySQL、 ORACLE数据库， 和/或采用csv、 xl s、 pkl文件形式持久化存储步骤 (3)保存的历史数据的关联统计信息 。 7.根据权利要求2所述的基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 所述步 骤(6)中具体为： (6.1)将历史数据的关联统计信息并入新增数据的统计关联信息中， 包括： 方式1： 依据新增数据的统计关联信 息， 从历史数据的统计关联信 息中找到新增数据需 要合并的历史 统计关联信息； 方式2： 依据筛选条件关联属性名和筛选条件， 查找历史数据的统计关联信息 中需要更 新的数据， 对该部 分需要更新的数据执行更新操作并将更新后的信息并入新增数据的统计 关联信息； (6.2)以当前新增数据时间为新的历史数据时间节点， 获得更新后的历史关联统计信 息包括： 方式1： 与历史数据信 息重叠的部分， 采用以新增数据统计关联信 息替代历史数据的统 计关联信息方式处 理； 方式2： 与历史数据信 息不重叠的部分， 采用以新增数据统计关联信 息直接并入的方式 处理。 8.根据权利要求1所述的基于专家统计特征的增量计算更新方法， 其特征在于， 所述步 骤(7)具体为： 利用步骤(6)更新后的历史数据统计关联信息， 对更新后的历史数据统计关 联信息的链表信息 分别执行包括求和、 求最大值、 求最小值、 求平均值、 计数、 提取唯一值在 内的统计操作， 即得统计型专 家特征的数值。 9.一种电子设备， 包括存储器和 处理器， 其特征在于， 所述存储器与所述处理器耦接； 其中， 所述存储器用于存储程序数据， 所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述权利 要求1‑8任一项所述的基于专 家统计特 征的增量计算更新方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述程序被处理 器执行时实现如权利要求1 ‑8中任一所述的基于专 家统计特 征的增量计算更新方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115438054 A 3