核减监控方法和装置、电子设备和计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种核减监控方法和核减监控装置、电子设备和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.结算核减是综合结算中极其重要的组成部分。结算数据通常都是应收数据，为了避免结算损失，必须通过核减文件来弥补应收结算出现的结算差异。用户的退费、销账中的欠费以及在业务运营支撑系统(business&operation support system，简称boss)计费过程中出现的异常或者业务稽核造成未出清单的情况等，都会生成核减文件。
3.由于系统故障、程序逻辑、后台维护修改等未知因素的影响，都可能会造成核减数据的生成存在偏差。例如梦网业务的核减从数据接入、核减生成、核减检错到核减上传存在着一定的复杂性，某个环节的异常情况，或者正常的业务处罚都可能会引起核减数据的异动，造成核减数据的偏差。
4.通常核减文件会比收入和结算的报表延后产生，不容易提前或者及时发现核减数据存在的异常问题，若无法在核减文件上传前及时发现核减数据存在的异常问题，将无法保证结算的一致性与准确性，导致结算损失，甚至会引发合作商投诉升级事件。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的是提供一种核减监控方法和核减监控装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以及时发现核减数据存在的异常问题，保证核减数据的一致性与准确性，避免结算损失和投诉升级事件的发生。
6.为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
7.第一方面，本发明实施例提供了一种核减监控方法，其特征在于，包括：
8.对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到所述目标对象的特征数据，所述目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比；
9.通过基于聚类处理得到的分类模型，对所述目标对象的特征数据进行分类处理，得到所述目标对象的类型；
10.将得到的所述目标对象的类型与存储的所述目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定所述目标对象的核减存在异常。
11.第二方面，本发明实施例提供了一种核减监控装置，其特征在于，包括：
12.处理模块，用于对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到所述目标对象的特征数据，所述目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比；
13.分类模块，用于通过基于聚类处理得到的分类模型，对所述目标对象的特征数据进行分类处理，得到所述目标对象的类型；
14.监控模块，用于将得到的所述目标对象的类型与存储的所述目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定所述目标对象的核减存在异常。
15.第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现如第一方面所述的核减监控方法。
16.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的核减监控方法。
17.本发明实施例提供的核减监控方法和核减监控装置、电子设备和计算机可读存储介质，通过对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比，通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型，将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常；利用目标对象的核减金额在一定时期内具有相对稳定的特性，结合基于聚类处理建立的分类模型，根据目标对象核减相关的业务数据对目标对象进行分类，根据目标对象的类型是否发生变化，对目标对象核减的合理性进行分析，可以及时发现由于系统故障、程序逻辑、后台维护修改等未知因素引起的核减异常问题，保证核减数据的一致性与准确性，确保核减数据准确按时上传，为准确结算提供了可靠的保障，在一定程度上提高了结算维护的效率，降低了结算维护成本，避免了事后调账，降低了合作商投诉的风险。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1为本发明实施例的核减监控方法的一种实现方式的流程示意图；
20.图2为本发明实施例对目标对象进行分类的一种实现方式的流程示意图；
21.图3为本发明实施例通过聚类处理得到分类模型的一种实现方式的流程示意图；
22.图4为通过分类线划分聚类树得到分类模型的一种实现方式的示意图；
23.图5为本发明实施例根据目标对象的类型确定核减异常的一种实现方式流程示意图；
24.图6为本发明实施例的核减监控装置的一种组成结构示意图；
25.图7为本发明实施例的核减监控装置的另一种组成结构示意图；
26.图8为实现本发明实施例的一种电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
27.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护
的范围。
28.图1为本发明实施例的核减监控方法的一种实现方式的流程示意图，图1中的方法可以由核减监控装置作为执行主体执行，该核减监控装置可以应用于运营商的服务器，例如，下一代业务运营支撑系统(next generation business operation support system，简称ngboss)的服务器，该服务器可以为包含独立主机的物理服务器，或者为主机集群承载的虚拟服务器，或者为云服务器，本发明实施例对此不作限定，如图1所示，该方法至少包括：
29.s102，对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比。
30.在本发明实施例中，目标对象可以为移动网信息服务业务的服务提供商(service provider，简称sp)，例如可以以sp企业代码来表示目标对象，目标对象可以通过移动通信网为手机用户提供以下业务类型的服务中的一种：视频、动漫、游戏、阅读等，本发明实施例对目标对象提供的服务的业务类型不作限定。核减相关的业务数据可以包括从原始数据直接获取的与核减相关的业务数据，例如核减数据和收入数据等，还可以包括对从原始数据直接获取的与核减相关的业务数据进行计算得到的与核减相关的业务数据，例如对核减数据与收入数据进行计算得到的核减数据与收入数据的占比等，本发明实施例对核减相关的业务数据的类型不作限定。
31.可选地，可以通过对目标对象核减相关的原始业务数据进行清洗、聚合和降维等处理，得到标准化的目标对象核减相关的业务数据，然后对标准化的目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，从中选取包括核减数据与收入数据的占比的业务数据作为目标对象的特征数据，例如可以将目标对象的特征数据表示为特征向量的形式，本发明实施例对目标对象的特征数据的类型以及获得目标对象的特征数据的实现方式不作限定。可选地，目标对象可以只具有一种类型的核减数据，目标对象的特征数据可以包括该类型的核减数据与收入数据的占比；或者，目标对象也可以具有两种以上类型的核减数据，目标对象的特征数据可以包括各类型的核减数据与收入数据的占比，例如核减数据的类型可以包括退费核减数据、欠费核减数据等，目标对象的特征数据可以包括退费核减数据与收入数据的占比、欠费核减数据与收入数据的占比等。
32.s104，通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型。
33.在本发明实施例中，基于聚类处理得到的分类模型可以是预先对样本进行聚类处理得到的分类模型，可以根据预设的规则通过对样本进行聚类处理，将样本分成不同的类型，使属于同一类型的样本的相似性尽可能大，属于不同类型的样本的差异性尽可能大，即通过聚类处理使属于同一类型的样本尽可能聚集到一起，属于不同类型的样本尽可能分离，例如预设的规则可以为样本的特征数据之间的距离或者相似度，本发明实施例对基于聚类处理得到分类模型的实现方式不作限定。其中，样本可以为移动网信息服务业务的服务提供商，例如可以以sp企业代码来表示样本，样本可以通过移动通信网为手机用户提供相同或者不同业务类型的服务，例如业务类型可以包括视频、动漫、游戏、阅读等，本发明实施例对样本提供的服务的业务类型不作限定，样本的特征数据可以包括核减数据与收入数据的占比。
34.可选地，得到分类模型的聚类处理可以采用以下聚类算法中的至少一种：层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法和基于模型的聚类算法等，本发明实施例对聚类处理采用的聚类算法的种类不作限定。可选地，基于聚类处理得到的分类模型的类型数量，可以根据需求合理设定，本发明实施例对此不作限定，例如当分类模型的类型数量较多时，可以提高目标对象核减监控的精度。可选地，在确定目标对象的类型时，可以根据目标对象的特征数据和分类模型各类型的质心数据，根据预设的规则确定目标对象与分类模型各类型的相似性，将与目标对象相似性最大的分类模型的类型作为目标对象的类型，本发明实施例对通过基于聚类处理得到的分类模型确定目标对象的类型的实现方式不作限定。
35.s106，将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常。
36.由于核减金额可以从侧面反映出用户对一个目标对象所提供的服务业务的使用满意度，通常在一定时期内具有相对的稳定性，因此在正常情况下同一目标对象的核减情况在一定时期内在一定范围内保持稳定，不会存在较大的波动，在本发明实施例中，表现为根据目标对象核减相关的业务数据分类得到的目标对象的类型不会发生变化，基于目标对象核减的这一特性，可以通过判断目标对象根据核减相关的业务数据分类得到的目标对象的类型是否发生变化，来确定目标对象的核减是否存在异常。
37.在本发明实施例中，可以通过将当前得到的目标对象的类型与之前存储的该目标对象的类型进行比较，判断目标对象的类型是否发生变化，若当前得到的目标对象的类型与之前存储的该目标对象的类型不一致，即目标对象的类型发生了变化，则说明该目标对象当前的核减可能存在异常，若当前得到的目标对象的类型与之前存储的该目标对象的类型一致，即目标对象的类型未发生变化，则说明该目标对象当前的核减正常。其中，之前存储的目标对象的类型可以是分类模型前一次对该目标对象进行分类处理得到的目标对象的类型，或者也可以是分类模型在之前的某一次对该目标对象进行分类处理得到的目标对象的类型，本发明实施例对此不作限定，例如分类模型对目标对象进行分类处理可以是按照结算的账期周期性进行。
38.本发明实施例的核减监控方法，通过对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比，通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型，将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常；利用目标对象的核减金额在一定时期内具有相对稳定的特性，结合基于聚类处理建立的分类模型，根据目标对象核减相关的业务数据对目标对象进行分类，根据目标对象的类型是否发生变化，对目标对象核减的合理性进行分析，可以及时发现由于系统故障、程序逻辑、后台维护修改等未知因素引起的核减异常问题，保证核减数据的一致性与准确性，确保核减数据准确按时上传，为准确结算提供了可靠的保障，在一定程度上提高了结算维护的效率，降低了结算维护成本，避免了事后调账，降低了合作商投诉的风险。
39.下面将结合图2至图5的实施例对本发明的核减监控方法进行详细说明。
40.图2为本发明实施例对目标对象进行分类的一种实现方式的流程示意图，如图2所
示，通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型，至少包括：
41.s202，确定目标对象的特征数据与基于聚类处理得到的分类模型各类型的质心数据之间的距离。
42.在本发明实施例中，可以根据目标对象的特征数据和分类模型各类型的质心数据，确定目标对象与分类模型各类型之间的距离，例如确定目标对象的特征数据与分类模型各类型的质心数据之间的欧氏距离，本发明实施例对确定目标对象与分类模型各类型之间距离的实现方式不作限定。分类模型各类型的质心数据可以根据分类模型各类型包含的全部或部分样本的特征数据确定，例如当样本的特征数据为特征向量时，分类模型各类型的质心数据为相同维度的特征向量。可选地，可以通过计算分类模型各类型包含的全部或部分样本的特征数据的平均值，得到分类模型各类型的质心数据，本发明实施例对确定分类模型各类型质心数据的实现方式不作限定。
43.s204，将与目标对象的特征数据之间的距离最小的质心数据对应的分类模型的类型，作为目标对象的类型。
44.在本发明实施例中，可以通过对目标对象的特征数据与分类模型各类型的质心数据之间的距离进行比较，从中确定出与目标对象的特征数据之间的距离最小的质心数据对应的分类模型的类型，作为目标对象的类型。例如当目标对象的特征数据与分类模型各类型的质心数据之间的距离为欧氏距离时，可以通过对目标对象的特征数据与分类模型各类型的质心数据之间的欧氏距离的大小进行比较，从中确定出与目标对象的特征数据之间的欧式距离最小的质心数据对应的分类模型的类型，作为目标对象的类型。
45.本实施例利用分类模型通过聚类处理得到的特点，通过确定目标对象的特征数据与分类模型各类型的质心数据之间的距离，来确定目标对象的类型，可以简化分类模型分类处理的过程，提高监控的效率，保证及时发现核减存在的异常问题，确保核减数据准确按时上传。
46.图3为本发明实施例通过聚类处理得到分类模型的一种实现方式的流程示意图，如图3所示，通过聚类处理得到分类模型，至少包括：
47.s302，采用层次化聚类算法对样本的特征数据进行聚类处理，得到样本的聚类树，其中样本的特征数据包括核减数据与收入数据的占比。
48.在一些可选的例子中，样本的特征数据可以通过对样本核减相关的业务数据进行特征提取处理得到，样本核减相关的业务数据如表1所示。
49.表1
[0050][0051]
可以通过对样本核减相关的原始业务数据进行清洗、聚合和降维等处理，得到标准化的样本核减相关的业务数据，然后对标准化的样本核减相关的业务数据进行特征提取处理，从中选取最能反映用户使用满意度的核减数据与收入数据的占比作为样本的特征数据，可以将样本的特征数据表示为特征向量的形式，例如v1＝(b1,c1,
…
)、v2＝(b2,c2,
…
)。
[0052]
可以根据样本的特征数据之间的欧式距离对样本进行聚类处理，其过程如下：
[0053]
步骤1：将每个样本的特征向量作为一类，计算任意两类之间的欧式距离，从中确定最小的欧式距离d
min
。
[0054]
步骤2：将具有最小欧式距离的两类合并成一个新类，该新类的特征向量为被合并的两类的特征向量的平均值。
[0055]
步骤3：继续计算新类与未合并的所有类中任意两类之间的欧式距离，从中确定最小的欧式距离d
min
。
[0056]
步骤4：重复步骤2、3，直到所有类最后合并成一个类，得到样本的聚类树，如图4所示。其中，选取最小欧式距离作为接近程度的度量的距离函数的公式如下：
[0057][0058]
s304，通过分类线划分聚类树，得到样本的分组，将样本的分组作为分类模型的分类。
[0059]
承上述可选的例子，在通过层次化聚类算法得到样本的聚类树后，可以通过分类线对聚类树进行划分，得到样本的分组，如图4所示，通过分类线划分聚类树将样本分为3组，将这3组分别作为反映用户使用满意度分别为高、中、低质量的3类，得到反映用户使用满意度的分类模型，每一类包含的样本如表2所示。
[0060]
表2
[0061]
使用满意度样本高质量v1、v2、v6、
……
中质量v3、v4、v5、
……
低质量
……
、vn
[0062]
s306，根据每组样本的特征数据，确定分类模型各类型的质心数据。
[0063]
承上述可选的例子，在基于层次化聚类算法得到分类模型后，可以根据分类模型高、中、低质量3类包含的全部样本的特征数据，通过分别计算分类模型高、中、低质量3类包含的全部样本的特征数据的算术平均值，分别得到分类模型高、中、低质量3类的质心数据
oh、om、o
l
，在根据目标对象的特征数据v0对目标对象进行分类时，确定目标对象的类型与目标对象到分类模型3类质心的距离中最小的距离一致的公式如下：
[0064]
目标对象的类型＝min(dh(oh,v0),dm(om,v0),d
l
(o
l
,v0))
ꢀꢀ
(公式2)
[0065]
本实施例采用层次化聚类算法得到分类模型，聚类方法简单，容易实现，由于未预先设定聚类的数量，因此可以根据需求灵活确定或者调整分类模型的分类，使所得到的分类模型具有较强的适用性，同时采用层次化聚类算法得到的分类模型，还可以获得分类模型各类型的层次关系，使分类模型可以满足不同应用场景的需要。
[0066]
图5为本发明实施例根据目标对象的类型确定核减异常的一种实现方式流程示意图，如图5所示，将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常，至少包括：
[0067]
s502，将得到的当前账期的目标对象的类型与存储的前一个账期的目标对象的类型进行比较。
[0068]
s504，在当前账期的目标对象的类型与前一个账期的目标对象的类型不一致的情况下，确定当前账期的目标对象的核减存在异常。
[0069]
承上述可选的例子，在核减生成后，通过提取sp企业代码为sp6的目标对象在当前账期的特征数据，并通过上述分类模型对目标对象进行分类，得到当前账期的目标对象sp6的类型为高质量，通过将当前账期的目标对象sp6的类型与存储的前一个账期的目标对象sp6的类型进行比较，目标对象sp6在当前账期与在前一个账期的类型如表3所示。
[0070]
表3
[0071]
使用满意度监控对象(当前账期)监控对象(前一个账期)高质量sp1、sp2、sp6、
……
sp1、sp2、
……
中质量sp3、sp4、sp5、
……
sp3、sp4、sp5、sp6、
……
低质量
……
、spn
……
、spn
[0072]
从表3中可以看到，前一个账期的目标对象sp6的类型为中质量，也就是说，目标对象sp6在当前账期与在前一个账期的类型发生了变化，当前账期的目标对象sp6的类型与前一个账期的目标对象sp6的类型不一致，则可以确定当前账期的目标对象sp6的核减可能存在异常。
[0073]
可选地，在确定当前账期目标对象的核减存在异常之后，还可以进一步根据目标对象的核减相关的业务数据的明细数据，确定引起异常的原因。
[0074]
承上述可选的例子，目标对象sp6的类型从前一个账期的中质量变为当前账期的高质量，说明当前账期的目标对象sp6的核减可能存在异常，需要进一步根据目标对象的核减相关的业务数据的明细数据，确定引起异常的原因。经定位分析，目标对象sp6点播业务在线计费时，由于平台下发给boss侧的dcc接口的在线计费消息中的业务代码被填成内容代码，导致融合计费引擎(convergence billing engine，简称cbe)输出清单的业务代码也被替换成内容代码，导致最终核减数据在结算时无法找到对应的数据而被挂起，存在结算损失的情况。后续可以通过业务部门督促平台修复业务代码填写有误的问题，在问题修复前需要通过派单干预应急。
[0075]
本实施例通过选取与当前账期相邻的前一个账期的目标对象的类型作为比较的基准，来确定目标对象当前账期的核减是否存在异常，由于相邻两个账期目标对象的类型
具有一致性的机率相对更高，因此有效保证对目标对象核减异常判断的准确性。
[0076]
对应上述描述的方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种核减监控装置，图6为本发明实施例的核减监控装置的一种组成结构示意图，该核减监控装置可以应用于运营商的服务器，可用于执行图1描述的核减监控方法，如图6所示，该核减监控装置至少包括：处理模块610、分类模块620和监控模块630，其中，处理模块610、分类模块620和监控模块630依次连接。
[0077]
处理模块610，用于对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比。
[0078]
在本实施例中，关于处理模块610的说明可以参见图1中关于s102的说明，故在此不再敷述。
[0079]
分类模块620，用于通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型；
[0080]
在本实施例中，关于分类模块620的说明可以参见图1中关于s104的说明，故在此不再敷述。
[0081]
监控模块630，用于将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常。
[0082]
在本实施例中，关于监控模块630的说明可以参见图1中关于s106的说明，故在此不再敷述。
[0083]
本发明实施例的核减监控装置，通过对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比，通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型，将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常；利用目标对象的核减金额在一定时期内具有相对稳定的特性，结合基于聚类处理建立的分类模型，根据目标对象核减相关的业务数据对目标对象进行分类，根据目标对象的类型是否发生变化，对目标对象核减的合理性进行分析，可以及时发现由于系统故障、程序逻辑、后台维护修改等未知因素引起的核减异常问题，保证核减数据的一致性与准确性，确保核减数据准确按时上传，为准确结算提供了可靠的保障，在一定程度上提高了结算维护的效率，降低了结算维护成本，避免了事后调账，降低了合作商投诉的风险。
[0084]
可选地，分类模块620，用于确定目标对象的特征数据与基于聚类处理得到的分类模型各类型的质心数据之间的距离；将与目标对象的特征数据之间的距离最小的质心数据对应的分类模型的类型，作为目标对象的类型。
[0085]
可选地，聚类处理采用以下聚类算法中的至少一种：层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法和基于模型的聚类算法。
[0086]
可选地，如图7所示，图7为本发明实施例的核减监控装置的另一种组成结构示意图，该核减监控装置除了包括处理模块610、分类模块620和监控模块630外，还包括聚类模块640，分别与处理模块610和分类模块620连接，用于采用层次化聚类算法对样本的特征数据进行聚类处理，得到样本的聚类树，其中样本的特征数据包括核减数据与收入数据的占比；通过分类线划分聚类树，得到样本的分组，将样本的分组作为分类模型的分类；根据每
组样本的特征数据，确定分类模型各类型的质心数据。
[0087]
可选地，监控模块630，用于将得到的当前账期的目标对象的类型与存储的前一个账期的目标对象的类型进行比较；在当前账期的目标对象的类型与前一个账期的目标对象的类型不一致的情况下，确定当前账期的目标对象的核减存在异常。
[0088]
可选地，处理模块610，还用于根据目标对象核减相关的业务数据的明细数据，确定目标对象的核减存在异常的原因。
[0089]
可选地，处理模块610，还用于对目标对象核减相关的原始业务数据进行清洗、聚合和降维处理，得到对目标对象核减相关的业务数据。
[0090]
对应上述描述的方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，图8为实现本发明实施例的一种电子设备的组成结构示意图，如图8所示，该电子设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802，存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器802可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对计算机设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器801可以设置为与存储器802通信，在计算机设备上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。计算机设备还可以包括一个或一个以上电源803，一个或一个以上有线或无线网络接口804，一个或一个以上输入输出接口805，一个或一个以上键盘806。
[0091]
在本实施例中，该电子设备包括有处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，处理器、通信接口以及存储器通过总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序，实现以下方法：
[0092]
对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比；
[0093]
通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型；
[0094]
将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常。
[0095]
本发明实施例的电子设备，通过对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比，通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型，将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常；利用目标对象的核减金额在一定时期内具有相对稳定的特性，结合基于聚类处理建立的分类模型，根据目标对象核减相关的业务数据对目标对象进行分类，根据目标对象的类型是否发生变化，对目标对象核减的合理性进行分析，可以及时发现由于系统故障、程序逻辑、后台维护修改等未知因素引起的核减异常问题，保证核减数据的一致性与准确性，确保核减数据准确按时上传，为准确结算提供了可靠的保障，在一定程度上提高了结算维护的效率，降低了结算维护成本，避免了事后调账，降低了合作商投诉的风险。
[0096]
对应上述描述的方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下方法：
[0097]
对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比；
[0098]
通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型；
[0099]
将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常。
[0100]
本发明实施例的计算机可读存储介质，通过对目标对象核减相关的业务数据进行特征提取处理，得到目标对象的特征数据，其中目标对象的特征数据包括核减数据与收入数据的占比，通过基于聚类处理得到的分类模型，对目标对象的特征数据进行分类处理，得到目标对象的类型，将得到的目标对象的类型与存储的目标对象的类型进行比较，在两者不一致的情况下确定目标对象的核减存在异常；利用目标对象的核减金额在一定时期内具有相对稳定的特性，结合基于聚类处理建立的分类模型，根据目标对象核减相关的业务数据对目标对象进行分类，根据目标对象的类型是否发生变化，对目标对象核减的合理性进行分析，可以及时发现由于系统故障、程序逻辑、后台维护修改等未知因素引起的核减异常问题，保证核减数据的一致性与准确性，确保核减数据准确按时上传，为准确结算提供了可靠的保障，在一定程度上提高了结算维护的效率，降低了结算维护成本，避免了事后调账，降低了合作商投诉的风险。
[0101]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0102]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0103]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0104]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0105]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0106]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或
非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0107]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0108]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0109]
本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0110]
以上仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。