本技術涉及數(shù)據(jù)處理，更具體的說，本技術涉及一種交易管理系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)處理方法。

背景技術：

1、數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)，貫穿于社會生產和社會生活的各個領域，數(shù)據(jù)處理技術指的是用于收集、存儲、處理、分析和展示數(shù)據(jù)的方法和工具，可對數(shù)據(jù)信息的潛在價值進行挖掘及處理異常信息等，極大地推動了人類社會發(fā)展的進程。

2、通常需要對交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行處理，現(xiàn)有技術中對交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行處理是通過提取交易管理系統(tǒng)中的交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，對該數(shù)據(jù)特征進行分類，并根據(jù)該分類結果對交易管理系統(tǒng)中的交易數(shù)據(jù)進行異常識別，但是這種方法只是一種簡易識別模式，在對數(shù)據(jù)特征的分類過程中缺乏對照組，使得分類結果的質量過低，從而導致無法通過分類結果對交易管理系統(tǒng)中的異常數(shù)據(jù)進行準確識別。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術提供一種交易管理系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)處理方法，可提高數(shù)據(jù)特征的分類質量，實現(xiàn)對交易管理系統(tǒng)中異常數(shù)據(jù)的準確識別。

2、第一方面，本技術提供一種交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，包括如下步驟：

3、獲取交易管理系統(tǒng)的交易時序數(shù)據(jù)；

4、對所述交易時序數(shù)據(jù)進行去冗余處理，得到消冗數(shù)據(jù)；

5、確定所述消冗數(shù)據(jù)的分解節(jié)點集，根據(jù)所述分解節(jié)點集確定所述消冗數(shù)據(jù)的時序特征集和特征維度域；

6、獲取所述特征維度域中的一個特征維度，由該個特征維度確定所述時序特征集的特征分類集，進而根據(jù)所述特征分類集確定該個特征維度對應的類間互相關度，繼續(xù)確定所述特征維度域中剩余特征維度對應的類間互相關度；

7、通過所有類間互相關度確定最終選定的特征分類集，依據(jù)所述最終選定的特征分類集對交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行劃分。

8、在一些實施例中，根據(jù)所述分解節(jié)點集確定所述消冗數(shù)據(jù)的時序特征集和特征維度域具體包括：

9、根據(jù)所述分解節(jié)點集確定所述消冗數(shù)據(jù)的特征維度域；

10、根據(jù)所述分解節(jié)點集對所述消冗數(shù)據(jù)進行分解，得到多個消冗交易數(shù)據(jù)分量；

11、確定每個消冗交易數(shù)據(jù)分量的中心；

12、通過各個消冗交易數(shù)據(jù)分量的中心確定所述消冗數(shù)據(jù)的時序特征集。

13、在一些實施例中，通過各個消冗交易數(shù)據(jù)分量的中心確定所述消冗數(shù)據(jù)的時序特征集具體包括：

14、選取一個消冗交易數(shù)據(jù)分量的中心；

15、確定該個消冗交易數(shù)據(jù)分量中所有交易數(shù)據(jù)的總個數(shù)；

16、根據(jù)該個消冗交易數(shù)據(jù)分量的中心和該個消冗交易數(shù)據(jù)分量中所有交易數(shù)據(jù)的總個數(shù)確定對應消冗交易數(shù)據(jù)分量的時序特征，重復上述步驟，確定剩余消冗交易數(shù)據(jù)分量的時序特征；

17、根據(jù)所有消冗交易數(shù)據(jù)分量的時序特征組成的時序特征集。

18、在一些實施例中，由該個特征維度確定所述時序特征集的特征分類集具體包括：

19、通過該個特征維度確定所述時序特征集中多個時序特征臨時中心；

20、由所述時序特征集確定每個時序特征臨時中心對應的時序特征臨時類；

21、確定每個時序特征臨時類的中心；

22、根據(jù)所有時序特征臨時類和各個時序特征臨時類的中心確定所述特征維度對應的分類控制量；

23、通過所述分類控制量確定所述時序特征集的特征分類集。

24、在一些實施例中，根據(jù)所述特征分類集確定該個特征維度對應的類間互相關度具體包括：

25、獲取所述特征分類集中每個時序特征類的中心；

26、確定每個時序特征類的離散度；

27、確定每個時序特征類的多個類外中心；

28、確定每個時序特征類的各個類外中心分別對應的離散度；

29、根據(jù)每個時序特征類的中心、每個時序特征類的離散度、每個時序特征類的所有類外中心和每個時序特征類的各個類外中心分別對應的離散度確定該個特征維度對應的類間互相關度。

30、在一些實施例中，通過所有類間互相關度確定最終選定的特征分類集具體包括：

31、選取所有類間互相關度中取值最大的類間互相關度；

32、由所述取值最大的類間互相關度確定最終選定的特征分類集。

33、在一些實施例中，依據(jù)所述最終選定的特征分類集對交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行劃分具體包括：

34、確定所述最終選定的特征分類集中每個時序特征類對應的劃分決策量；

35、由所有劃分決策量對交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行劃分。

36、第二方面，本技術提供一種交易管理系統(tǒng)，包括有數(shù)據(jù)處理單元，所述數(shù)據(jù)處理單元包括：

37、獲取模塊，用于獲取交易管理系統(tǒng)的交易時序數(shù)據(jù)；

38、處理模塊，用于對所述交易時序數(shù)據(jù)進行去冗余處理，得到消冗數(shù)據(jù)；

39、所述處理模塊，還用于確定所述消冗數(shù)據(jù)的分解節(jié)點集，根據(jù)所述分解節(jié)點集確定所述消冗數(shù)據(jù)的時序特征集和特征維度域；

40、所述處理模塊，還用于獲取所述特征維度域中的一個特征維度，由該個特征維度確定所述時序特征集的特征分類集，進而根據(jù)所述特征分類集確定該個特征維度對應的類間互相關度，繼續(xù)確定所述特征維度域中剩余特征維度對應的類間互相關度；

41、執(zhí)行模塊，用于通過所有類間互相關度確定最終選定的特征分類集，依據(jù)所述最終選定的特征分類集對交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行劃分。

42、第三方面，本技術提供一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于從所述存儲器中調用并運行所述計算機程序，使得所述計算機設備執(zhí)行上述的交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法。

43、第四方面，本技術提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令或代碼，當指令或代碼在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行時實現(xiàn)上述的交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法。

44、本技術公開的實施例提供的技術方案具有以下有益效果：

45、本技術提供的一種交易管理系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)處理方法中，獲取交易管理系統(tǒng)的交易時序數(shù)據(jù)；然后對所述交易時序數(shù)據(jù)進行去冗余處理，得到消冗數(shù)據(jù)；確定所述消冗數(shù)據(jù)的分解節(jié)點集，根據(jù)所述分解節(jié)點集確定所述消冗數(shù)據(jù)的時序特征集和特征維度域；獲取所述特征維度域中的一個特征維度，由該個特征維度確定所述時序特征集的特征分類集，根據(jù)所述特征分類集確定該個特征維度對應的類間互相關度，繼續(xù)確定所述特征維度域中剩余特征維度對應的類間互相關度；最后通過所有類間互相關度確定最終選定的特征分類集，依據(jù)所述最終選定的特征分類集對交易管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行劃分，可見本技術中確定所述特征維度域中每個特征維度對應的類間互相關度，由于類間互相關度是根據(jù)特征維度對時序特征集進行分類時得到的各個時序特征類之間的互相關程度，因此，可以作為根據(jù)所有特征維度對時序特征集進行分類得到的各個分類結果之間相互作對比的對照量，當一個類間互相關度的取值越低時，獲取該個類間互相關度對應的特征維度，則根據(jù)該特征維度對時序特征集進行分類得到的分類結果中各個時序特征類之間的相互獨立性越高，從而提高了數(shù)據(jù)特征的分類質量，實現(xiàn)對交易管理系統(tǒng)中異常數(shù)據(jù)的準確識別。