本申請涉及大數據領域，具體而言，涉及一種數據監測方法、存儲介質、電子設備及程序產品。

背景技術：

1、動態網絡數據具有復雜性與時效性兩個核心特點，復雜性來源于網絡數據的高維度和多樣化的數據形式，而時效性則體現在網絡結構和潛在結構在給定時間區間內可能發生的快速變化。

2、現有技術中在進行動態網絡數據檢測時多采用基于特征的方法和生成方法，前者側重于提取網絡特征并檢測變化，后者通過概率模型來擬合網絡，但普遍存在未能有效整合時間信息的問題，從而造成監測過程中不能及時發現網絡結構的變化，進而導致相關技術中數據監測準確率較低。

3、針對相關技術中數據監測準確率較低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術實現思路

1、本申請的主要目的在于提供一種數據監測方法、存儲介質、電子設備及程序產品，以解決相關技術中數據監測準確率較低的問題。

2、為了實現上述目的，根據本申請的一個方面，提供了一種數據監測方法。該方法包括：獲取多個客戶端的交互數據和交互數據的形成時間點，其中，交互數據為多個客戶端之間的交互行為產生的數據；基于交互數據和形成時間確定網絡模型的動態網絡結構，其中，網絡模型用于表示多個客戶端之間的交互行為，動態網絡結構表示按照形成時間的順序展示交互數據的網絡結構；將動態網絡結構輸入至異常監測模型，利用異常監測模型對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果，其中，監測結果用于表示多個客戶端是否存在交互異常的異常客戶端。

3、進一步地，利用異常監測模型對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果，包括：利用異常監測模型對多個客戶端進行異常監測，得到網絡模型的交互變化時間點，其中，交互變化時間點用于表示動態網絡結構中交互數據發生變化的時間點；基于交互變化時間點和動態網絡結構對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果。

4、進一步地，利用異常監測模型對多個客戶端進行異常監測，得到網絡模型的交互變化時間點，包括：監測多個客戶端的交互活躍度和預設交互活躍度區間，其中，預設交互活躍度用于表示符合客戶端交互狀態的交互活躍度區間；響應于多個客戶端中存在交互活躍度未處于預設交互活躍度區間的至少一個目標客戶端，基于至少一個目標客戶端的交互活躍度變化時間點確定網絡模型的交互變化時間點。

5、進一步地，基于交互變化時間點和動態網絡結構對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果，包括：基于交互變化時間點和動態網絡結構，確定網絡模型的第一網絡結構和第二網絡結構，其中，第一網絡結構用于表示交互變化時間點之前網絡模型的網絡結構，第二網絡結構用于表示交互變化時間點之后網絡模型的網絡結構；基于第一網絡結構和第二網絡結構對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果。

6、進一步地，基于第一網絡結構和第二網絡結構對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果，包括：比對第一網絡結構和第二網絡結構，確定多個客戶端是否存在目標客戶端，其中，目標客戶端為多個客戶端中交互活躍度變化率大于預設活躍度變化率的至少一個客戶端；響應于多個客戶端存在目標客戶端，確定目標客戶端為異常客戶端，基于異常客戶端確定監測結果為多個客戶端中存在交互異常的異常客戶端；響應于多個客戶端不存在目標客戶端，確定監測結果為客戶端中不存在交互異常的異常客戶端。

7、進一步地，在響應于多個客戶端存在目標客戶端之后，該方法還包括：輸出目標客戶端；響應于預設時間段內接收到目標客戶端的異常確認指令，確定目標客戶端為異常客戶端，并確定監測結果為多個客戶端中存在交互異常的異常客戶端；響應于預設時間段內未接收到目標客戶端的異常確認指令，確定監測結果為客戶端中不存在交互異常的異常客戶端。

8、進一步地，該方法還包括：獲取多個客戶端的交互關系，其中，交互關系為多個客戶端之間的交互行為形成；以多個客戶端為節點，以交互關系作為邊，構建網絡模型。

9、為了實現上述目的，根據本申請的另一方面，提供了一種數據監測裝置。該裝置包括：第一獲取模塊，用于獲取多個客戶端的交互數據和交互數據的形成時間點，其中，交互數據為多個客戶端之間的交互行為產生的數據；第一確定模塊，用于基于交互數據和形成時間確定網絡模型的動態網絡結構，其中，網絡模型用于表示多個客戶端之間的交互行為，動態網絡結構表示按照形成時間的順序展示交互數據的網絡結構；監測模塊，用于將動態網絡結構輸入至異常監測模型，利用異常監測模型對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果，其中，監測結果用于表示多個客戶端是否存在交互異常的異常客戶端。

10、為了實現上述目的，根據本申請的另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質包括存儲的可執行程序，其中，在可執行程序運行時控制計算機可讀存儲介質所在設備執行上述數據監測方法。

11、為了實現上述目的，根據本申請的另一方面，提供了一種電子設備，包括：存儲器，存儲有可執行程序；處理器，用于運行程序，其中，程序運行時執行上述數據監測方法。

12、為了實現上述目的，根據本申請的另一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，計算機程序在被處理器執行時實現上述數據監測方法。

13、在本申請實施例中，首先，獲取多個客戶端的交互數據和交互數據的形成時間點；其次，基于交互數據與形成時間點確定網絡模型的動態網絡結構；最后，將動態網絡結構輸入至異常監測模型，使用異常監測模型對動態網絡結構中的多個客戶端進行異常監測，得到監測結果。容易注意到的是，本申請在獲取交互數據的同時，獲取了交互數據的形成時間點，并基于交互數據與形成時間點共同確定動態網絡結構，以上過程兼顧了網絡模型的時間特性與結構特性，能夠及時獲取網絡模型在時間維度的變化，從而及時發現異常行為的時間點，有效提高異常監測的準確性和時效性，進而解決了相關技術中數據監測準確率較低的技術問題。

技術特征：

1.一種數據監測方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的數據監測方法，其特征在于，利用所述異常監測模型對所述多個客戶端進行異常監測，得到監測結果，包括：

3.根據權利要求2所述的數據監測方法，其特征在于，利用所述異常監測模型對所述多個客戶端進行異常監測，得到所述網絡模型的交互變化時間點，包括：

4.根據權利要求2所述的數據監測方法，其特征在于，基于所述交互變化時間點和所述動態網絡結構對所述多個客戶端進行異常監測，得到所述監測結果，包括：

5.根據權利要求4所述的數據監測方法，其特征在于，基于所述第一網絡結構和所述第二網絡結構對所述多個客戶端進行異常監測，得到所述監測結果，包括：

6.根據權利要求5所述的數據監測方法，其特征在于，在響應于所述多個客戶端存在所述目標客戶端之后，所述方法還包括：

7.根據權利要求1所述的數據監測方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的可執行程序，其中，在所述可執行程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行權利要求1至7中任意一項所述的方法。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

10.一種計算機程序產品，包括計算機指令，其特征在于，所述計算機指令被處理器執行時實現權利要求1至7中任意一項所述的方法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種數據監測方法、存儲介質、電子設備及程序產品。涉及大數據領域，該方法包括：獲取多個客戶端的交互數據和交互數據的形成時間點，其中，交互數據為多個客戶端之間的交互行為產生的數據；基于交互數據和形成時間確定網絡模型的動態網絡結構，其中，網絡模型用于表示多個客戶端之間的交互行為，動態網絡結構表示按照形成時間的順序展示交互數據的網絡結構；將動態網絡結構輸入至異常監測模型，利用異常監測模型對多個客戶端進行異常監測，得到監測結果，其中，監測結果用于表示多個客戶端是否存在交互異常的異常客戶端。通過本申請，解決了相關技術中數據監測準確率較低的問題。

技術研發人員：李坤霖
受保護的技術使用者：中國工商銀行股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24