CN113426136B - 异常告警方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种异常告警方法、装置、计算机设备及存储介质。通过获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和指定虚拟资源的历史抽中次数；获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，初始贝塔分布的分布期望与预设抽中概率一致；基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；根据预设抽中概率，在更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定指定虚拟资源的抽取是否异常。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种异常告警方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
在许多含有抽卡机制的游戏中，通常会预设玩家在玩游戏的过程中抽中稀有卡牌的概率，从而保证每个玩家抽到稀有卡牌的概率一致。在游戏进程中，无法检测玩家实际抽取稀有卡牌的情况，若发生玩家采用外挂脚本等工具通过游戏漏洞频繁获得稀有卡牌的情况，或发生玩家在抽卡过程中针对稀有卡牌的抽中概率，远低于预设抽中稀有卡牌的概率的情况，都会影响游戏的正常运转，造成玩家流失等问题。
发明内容
本申请实施例提供一种异常告警方法、装置、计算机设备及存储介质，可以维护游戏的正常运转，避免出现因游戏的运转异常而造成游戏玩家流失等问题。
本申请实施例提供一种异常告警方法，包括：
获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和所述指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，所述指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；
获取所述预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，所述初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，所述初始贝塔分布的分布期望与所述预设抽中概率一致，每个所述初始贝塔分布的偏度不同；
基于所述历史抽中次数，更新所述初始贝塔分布中的所述预设抽中数值为更新后抽中数值，基于所述历史抽中次数和所述历史抽取次数，更新所述初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；
根据所述预设抽中概率，在所述更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定所述指定虚拟资源的抽取是否异常。
相应的，本申请实施例还提供一种异常告警装置，包括：
第一获取单元，用于获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和所述指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，所述指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；
第二获取单元，用于获取所述预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，所述初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，所述初始贝塔分布的分布期望与所述预设抽中概率一致，每个所述初始贝塔分布的偏度不同；
形成单元，用于基于所述历史抽中次数，更新所述初始贝塔分布中的所述预设抽中数值为更新后抽中数值，基于所述历史抽中次数和所述历史抽取次数，更新所述初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；
确定单元，用于根据所述预设抽中概率，在所述更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定所述指定虚拟资源的抽取是否异常。
可选的，所述第一获取单元还用于：
确定抽取所述指定虚拟资源的目标抽取用户；
确定所述目标抽取用户抽取各种虚拟资源的范围限定条件，所述范围限定条件包括时长限定条件和/或历史累计抽取次数限定条件；
获取所述目标抽取用户在所述范围限定条件下，执行抽取所述指定虚拟资源的操作的总次数，作为所述历史抽取次数；
在所述历史抽取次数中，获取所述目标抽取用户抽中所述指定虚拟资源的次数，作为所述历史抽中次数。
可选的，所述第二获取单元还用于：
获取所述指定虚拟资源对应的所述预设抽中概率；
基于所述目标抽取用户和所述范围限定条件，设置所述初始贝塔分布包括的第一参数值，所述第一参数值包括所述预设抽中数值或所述预设未抽中数值；
计算所述预设抽中概率与所述第一参数值的乘积；
基于所述预设抽中概率获取针对所述指定虚拟资源的预设未抽中概率值；
计算所述乘积与所述预设未抽中概率值的比值，作为所述初始贝塔分布中所述第一参数值对应的第二参数值。
可选的，所述形成单元还用于：
将所述历史抽中次数，与所述初始贝塔分布中包括的所述预设抽中数值进行叠加，得到所述更新后抽中数值；
计算所述历史抽取次数与所述历史抽中次数的差值，作为所述指定虚拟资源的历史未抽中次数；
将所述历史未抽中次数，与所述初始贝塔分布中包括的所述预设未抽中数值进行叠加，得到所述更新后未抽中数值；
将所述初始贝塔分布中的所述预设抽中数值，更新为所述更新后抽中数值，将所述初始贝塔分布中的所述预设未抽中数值，更新为所述更新后未抽中数值，得到所述更新后贝塔分布。
可选的，所述确定单元还用于：
获取各个所述更新后贝塔分布形成的概率密度函数图像，所述概率密度图像的横坐标表示在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的取值；
针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的目标取值范围，所述目标取值范围包括概率密度最大的抽中概率；
基于所述预设抽中概率，以及各概率密度函数图像的目标取值范围，确定所述指定虚拟资源的抽取是否异常。
可选的，所述确定单元还用于：
针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下概率密度最大的抽中概率；
在所述候选抽中概率中确定第一概率和第二概率，所述第一概率小于所述概率密度最大的抽中概率，所述第二概率大于所述概率密度最大的抽中概率；
在所述横坐标上，确定所述第一概率和所述第二概率之间包括的概率属于所述目标取值范围。
可选的，所述确定单元还用于：
若所述预设抽中概率小于所述目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取处于高概率异常；
若所述预设抽中概率大于所述目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过所述预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取处于低概率异常；
若所述预设抽中概率处于所述目标取值范围之间，对应的更新后贝塔分布的数量超过所述预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取正常。
可选的，所述历史抽取次数为目标抽取用户的历史抽取次数，所述装置还用于：
将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的所述预设抽中概率，降低为第一抽中概率；
统计所述目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若所述历史抽中次数与所述历史抽取次数的比值不高于所述预设抽中概率，将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的所述第一抽中概率设置为所述预设抽中概率。
可选的，所述历史抽取次数为目标抽取用户的历史抽取次数，所述装置还用于：
将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的所述预设抽中概率，增加为第二抽中概率；
统计所述目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若所述历史抽中次数与所述历史抽取次数的比值不低于所述预设抽中概率，将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的第二抽中概率设置为所述预设抽中概率。
同样的，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于在执行所述异常告警方法任一项的步骤。
此外，本申请实施例还提供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所述异常告警方法任一项的步骤。
本申请实施例提供一种异常告警方法、装置、计算机设备及存储介质，获取在虚拟场景中抽取指定虚拟资源的相关历史数据，即历史抽取次数和历史抽中次数，将相关历史数据与不同偏度的初始贝塔分布相结合，形成更新后贝塔分布，通过对更新后贝塔分布的分析，从而更加准确地判断在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否正常，从而可以及时采取相应的措施，维护游戏的正常运转，避免出现因游戏的运转异常而造成游戏玩家流失等问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的异常告警装置的系统示意图；
图2是本申请实施例提供的异常告警方法的流程示意图；
图3a至图3c是本申请实施例提供的预设抽中概率在更新后贝塔分布的概率密度函数所形成图像中对应的分布位置示意图；
图4是本申请实施例提供的异常告警方法的另一流程图；
图5是本申请实施例提供的异常告警装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例提供一种异常告警方法、装置、计算机设备及存储介质。具体地，本申请实施例的异常告警方法可以由计算机设备执行，其中，该计算机设备可以为终端或者服务器等设备。该终端可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、触控屏幕、游戏机、个人计算机(Personal Computer，PC)、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等终端设备，终端还可以包括客户端，该客户端可以是游戏应用客户端、携带有游戏程序的浏览器客户端或即时通信客户端等。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络服务、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
例如，当该异常告警方法运行于终端时，终端存储有目标游戏应用程序并用于呈现目标游戏画面中抽卡界面的虚拟场景。终端设备下载安装目标游戏应用程序并运行，从而向目标抽卡用户提供虚拟场景，该终端设备将虚拟场景界面提供给目标抽卡用户的方式可以包括多种，例如，可以渲染显示在终端设备的显示屏上，或者，通过全息投影呈现第一虚拟场景界面和/或第二虚拟场景界面。例如，终端设备可以包括触控显示屏和处理器，触控显示屏用于呈现虚拟场景界面，以及接收目标抽卡用户作用于虚拟场景界面产生的操作指令，该虚拟场景界面包括游戏画面，处理器用于运行该游戏、生成虚拟场景界面、响应操作指令，以及控制虚拟场景界面在触控显示屏上显示。
例如，当该异常告警方法运行于服务器时，提供虚拟场景的目标游戏可以为云游戏。云游戏是指以云计算为基础的游戏方式。在云游戏的运行模式下，游戏应用程序的运行主体和游戏画面呈现主体是分离的，虚拟物体提示与查看方法地储存与运行是在云游戏服务器上完成的。而游戏画面呈现是在云游戏的客户端完成的，云游戏客户端主要用于游戏数据地接收、发送以及游戏画面呈现，例如，云游戏客户端可以是靠近用户侧的具有数据传输功能的显示设备，如，移动终端、电视机、计算机、掌上电脑、个人数字助理等，但是进行游戏数据处理的终端设备为云端的云游戏服务器。在进行游戏时，用户操作云游戏客户端向云游戏服务器发送操作指令，云游戏服务器根据操作指令运行游戏，将游戏画面等数据进行编码压缩，通过网络返回云游戏客户端，最后，通过云游戏客户端进行解码并输出游戏画面。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的异常告警装置的系统示意图。该系统可以包括至少一个终端。终端用于获取在虚拟场景中指定虚拟资源的历史抽取次数，和指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，初始贝塔分布的分布期望与预设抽中概率一致，每个初始贝塔分布的偏度不同；基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；根据预设抽中概率，在更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否异常。
以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
本实施例将从异常告警装置的角度进行描述，该异常告警装置具体可以集成在终端设备中，该终端设备可以包括智能手机、笔记本电脑、平板电脑以及个人计算机等设备。
本申请实施例提供的一种异常告警方法，该方法可以由终端的处理器执行，如图2所示，该异常告警方法的具体流程主要包括步骤201至步骤204，详细说明如下：
步骤201、获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取。
在本申请实施例中，虚拟场景可以是目标游戏中目标抽取用户执行虚拟资源抽取任务时所显现的资源抽取界面，资源抽取界面可以包括目标模型和与目标模型相匹配的虚拟资源显示区域。当用户在资源抽取界面中触发指定虚拟资源的抽取操作时，若用户抽中指定虚拟资源，在虚拟资源显示区域显示抽中的虚拟资源，从而完成虚拟资源抽取任务，若用户未抽中指定虚拟资源，在资源抽取界面提示用户指定虚拟资源抽取失败。其中，目标游戏中的指定虚拟资源是用户在目标游戏中通过执行虚拟资源抽取任务而随机获取的游戏资源，为了保证游戏的趣味性，用户每次执行虚拟资源抽取任务是否可以获取指定虚拟资源是不确定的，在目标游戏中，指定虚拟资源的数量通常较少，例如，指定虚拟资源可以是稀有卡牌、稀有游戏装备、稀有游戏角色皮肤和/或稀有药品等资源。
在本申请实施例中，预设抽中概率是游戏开发人员根据游戏的运行规则，预先设置的用户在执行虚拟资源的抽取操作时，是否可以获取指定虚拟资源的概率。可以根据不同指定虚拟资源在目标游戏中的重要程度，来设置不同指定虚拟资源对应的预设抽中概率。同一类型的指定虚拟资源可以具有相同的预设抽中概率，也可以具有不同的预设抽中概率。当用户执行针对某一指定虚拟资源的抽取操作时，终端设备向对应的服务器发起指定虚拟资源的抽取请求，服务器解析抽取请求，从而根据指定虚拟资源对应的预设抽中概率确定用户是否抽中，进而确定是否向用户分配对应的指定虚拟资源。用户每执行一次针对各种指定虚拟资源的抽取操作，则记录用户的抽取操作和每次抽取操作的结果，从而记录用户的历史累计抽取总次数。
在本申请实施例中，上述步骤201中“获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和指定虚拟资源的历史抽中次数”可以通过如下步骤S2011至步骤S2014实现：
步骤S2011：确定抽取指定虚拟资源的目标抽取用户。
在本申请实施例中，目标抽取用户可以是某一个目标游戏的玩家用户，可以是多个目标游戏的玩家用户，也可以是运用同一个服务器解析指定虚拟资源的抽取请求的所有用户。
步骤S2012：确定目标抽取用户抽取各种虚拟资源的范围限定条件，范围限定条件包括时长限定条件和/或历史累计抽取次数限定条件。
在本申请实施例中，当获取目标抽取用户在虚拟场景中抽取各种虚拟资源的历史抽取操作总次数后，范围限定条件是在历史抽取总次数中确定历史抽取次数的限定条件。当范围限定条件是时长限定条件时，可以是获取目标抽取用户在历史时长内针对指定虚拟资源的抽取次数，作为历史抽取次数。当范围限定条件是历史累计抽取次数限定条件时，可以是在目标抽取用户针对指定虚拟资源的历史累计抽取总次数中，任意获取全部或部分次数作为历史抽取次数。其中，在历史累计抽取总次数中确定部分次数的依据，可以是目标抽取用户在某一版本游戏中的抽取总次数。
步骤S2013：获取目标抽取用户在范围限定条件下，执行抽取指定虚拟资源的操作的总次数，作为历史抽取次数。
例如，可以获取用户A在某日所执行的，针对稀有卡牌SSR的抽取操作的总次数作为历史抽取次数。
步骤S2014：在历史抽取次数中，获取目标抽取用户抽中指定虚拟资源的次数，作为历史抽中次数。
在本申请实施例中，可以根据历史抽取次数的抽取结果记录，在历史抽取次数中获取针对指定虚拟资源的历史抽中次数。
在本申请的一种实施方式中，目标抽取用户包括的具体用户个数不受限制，抽取指定虚拟资源的范围限定条件也不受限制，抽取用户个数和范围限定条件的对应关系也不受限制，从而可以构建多维度的历史抽取次数和历史抽中次数，更加全面的衡量目标游戏内的指定虚拟资源的抽取情况，更加具体掌握目标游戏玩家对于指定虚拟资源的抽取情况。
在本申请实施例中，为了更方便地记录针对指定虚拟资源的历史累计抽取总次数，以及历史累计抽取总次数中抽中指定虚拟资源的次数，可以采用one-hot编码的方式进行记录。例如，若历史累计抽取总次数为100次，在目标游戏中共有4中不同类型的指定虚拟资源，则可以生成一个4*100的矩阵来记录历史累计抽取总次数和每次的抽取结果，矩阵的每一行代表一次抽取，每一列代表一种指定虚拟资源的抽取结果，在每一次执行抽取操作后，在该次抽取操作对应的行中记录各个指定虚拟资源的抽取结果，若抽中某一个指定虚拟资源，则在该指定虚拟资源对应的列中记录1，若没有抽取某一个指定虚拟资源，则在该指定虚拟资源对应的列中记录0，依次类推，从而形成记录每次抽取结果的矩阵。
步骤202、获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，初始贝塔分布的分布期望与预设抽中概率一致，每个初始贝塔分布的偏度不同。
在本申请实施例中，贝塔分布是指一组定义在(0,1)区间的连续概率分布，具有两个参数，第一参数和第二参数，第一参数值和第二参数值都大于零。初始贝塔分布包括的两个参数表示的意义分别为预设数量的抽取次数中，针对指定虚拟资源的预设抽中数值和预设未抽中数值，其中各个初始贝塔分布包括的两个参数的数值不同。初始贝塔分布的分布期望为包括的预设抽中数值和预设未抽中数值所形成的抽中期望，即初始贝塔分布所包括的预设抽中数值与第一数值的比值即为初始贝塔分布的分布期望，第一数值为预设抽中数值和预设未抽中数值的和值。初始贝塔分布的偏度由初始贝塔分布包括的两个参数值以及两个参数形成的分布期望确定，由于每个初始贝塔分布包括的两个参数值不同，每个初始贝塔分布的分布期望也不同，则每个初始贝塔分布的偏度不同。
其中，初始贝塔分布表示可以实现其所包括的，抽中数值和未抽中数值的一系列抽中概率的可能性大小。
在本申请实施例中，构建多个多偏度的初始贝塔分布，可以防止出现由于单一分布的判别误差导致的整体异常判别误差，减少数据随机性，增强指定虚拟资源抽取异常的判别可靠性。
在本申请实施例中，因为初始贝塔分布的分布期望与预设抽中概率相等，且预设抽中概率是确定的，所以可以根据预设抽中概率的值来设置各个初始贝塔分布中的两个参数。具体的，上述步骤202中“获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布”可以通过如下步骤S2021至步骤S2025实现：
步骤S2021：获取指定虚拟资源对应的预设抽中概率。
步骤S2022：基于目标抽取用户和范围限定条件，设置初始贝塔分布包括的第一参数值，第一参数值包括预设抽中数值或预设未抽中数值。
在本申请实施例中，为了更准确地判定指定虚拟资源的抽取是否异常，可以在获取历史抽取次数的获取条件下设置初始贝塔分布包括的其中一个参数值，即在获取历史抽取次数的获取条件下，设置目标抽取用户针对指定虚拟资源的抽中数值或未抽中数值，作为第一参数值。
步骤S2023：计算预设抽中概率与第一参数值的乘积。
步骤S2024：基于预设抽中概率获取针对指定虚拟资源的预设未抽中概率值。
在本申请实施例中，用1减去预设抽中概率值即为针对指定虚拟资源的预设未抽中概率值。
步骤S2025：计算乘积与预设未抽中概率值的比值，作为初始贝塔分布中第一参数值对应的第二参数值。
在本申请实施例中，由于预设抽中概率与分布期望一致，且抽中数值与第一数值的比值即为初始贝塔分布的分布期望，第一数值为抽中数值和未抽中数值的和值，因此可以将预设抽中概率的值作为分布期望，从而根据其中一个参数值得出初始贝塔分布的另一个参数值。
步骤203、基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布。
在本申请实施例中，当获取根据历史实验数据获取针对指定虚拟资源的历史抽取次数和历史抽中次数，可以作为实验数据，且获取了预设的针对指定虚拟资源的预设抽中数值和预设未抽中数值，可以作为先验分布，之后可以根据贝叶斯思想结合先验分布和实验数据，得到后验分布，由于先验分布是服从参数为抽中数值和未抽中数值的贝塔分布，所得到的后验分布也是服从参数为抽中数值和未抽中数值的贝塔分布。即更新后贝塔分布是服从参数为更新后抽中数值和更新后未抽中数值的贝塔分布。其中，更新后贝塔分布表示可以实现其所包括的，更新后抽中数值和更新后未抽中数值的一系列候选抽中概率的可能性大小。
在本申请实施例中，由于初始贝塔分布和更新后贝塔分布的两个参数表示的意义相同，可以通过表示相同意义的参数进行叠加的方式，实现根据初始贝塔分布得到更新后贝塔分布，具体地，上述步骤203中“基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布”可通过如下步骤S2031至步骤S2034实现：
步骤S2031：将历史抽中次数，与初始贝塔分布中包括的预设抽中数值进行叠加，得到更新后抽中数值。
步骤S2032：计算历史抽取次数与历史抽中次数的差值，作为指定虚拟资源的历史未抽中次数。
步骤S2033：将历史未抽中次数，与初始贝塔分布中包括的预设未抽中数值进行叠加，得到更新后未抽中数值。
步骤S2034：将初始贝塔分布中的预设抽中数值，更新为更新后抽中数值，将初始贝塔分布中的预设未抽中数值，更新为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布。
步骤204、根据预设抽中概率，在更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定指定虚拟资源的抽取是否异常。
在本申请实施例中，可以获取贝塔分布的概率密度函数公式，将各个更新后贝塔分布所包括的两个参数值分别代入概率密度函数公式，得到各个更新后贝塔分布的概率密度函数的图像。其中，各个更新后贝塔分布的概率密度函数的图像可以是形状不同的曲线。可以利用二维坐标系来标识曲线上各个点的位置以及含义。例如，更新后贝塔分布的概率密度函数在二维坐标系中的图像可以如图3a所示，在可以形成更新后贝塔分布所包括的更新后抽中数值和更新后未抽中数值的抽取情况下，横坐标表示该更新后贝塔分布对应的一系列候选抽中概率的取值，纵坐标表示一系列候选抽中概率发生的概率值，即一系列候选抽中概率发生的可能性大小，横坐标和纵坐标的取值范围都是(0,1)。随着更新后贝塔分布所包含的参数值不同，更新后贝塔分布的概率密度函数在二维坐标系中所形成的图像也不同。
在本申请实施例中，上述步骤204中“根据预设抽中概率，在更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定指定虚拟资源的抽取是否异常”可以通过如下步骤S2041至步骤S2043实现：
步骤S2041：获取各个更新后贝塔分布形成的概率密度函数图像，概率密度图像的横坐标表示在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的取值。
在本申请实施例中，更新后贝塔分布的概率密度函数在二维坐标系中形成的图像为一条曲线，二维坐标系中的横坐标表示该更新后贝塔分布对应的一系列候选抽中概率的取值。
步骤S2042：针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的目标取值范围，目标取值范围包括概率密度最大的抽中概率。
在本申请实施例中，目标取值范围为横坐标所示的所有候选抽中概率中部分候选抽中概率的集合，目标取值范围包括概率密度最大的抽中概率，其中，概率密度最大的抽中概率为概率密度函数图像中，纵坐标上取值最大的点在横坐标上对应的抽中概率。例如，如图3a所示中，点Q在横坐标上对应的取值即为概率密度最大的抽中概率。
在本申请实施例中，上述步骤S2042中“针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下抽中概率的目标取值范围”具体可以为：针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下概率密度最大的抽中概率；在候选抽中概率中确定第一概率和第二概率，第一概率小于概率密度最大的抽中概率，第二概率大于概率密度最大的抽中概率；在横坐标上，确定第一概率和第二概率之间包括的概率属于目标取值范围。
例如，如图3a中所示，点A在横坐标上对应的取值为第一概率，点B在横坐标上对应的取值为第二概率，线段AB在横坐标上对应的范围为目标取值范围。
在本申请实施例中，可以在横坐标上表示的各个候选抽中概率中获取其下5％分位数对应的概率为第一概率，可以在横坐标上表示的各个候选抽中概率中获取其上5％分位数对应的概率为第二概率。
步骤S2043：基于预设抽中概率，以及各概率密度函数图像的目标取值范围，确定指定虚拟资源的抽取是否异常。
在本申请实施例中，可以先确定每个更新后贝塔分布对应的候选抽中概率为异常概率的可能性，当确定了每个更新后贝塔分布对应的候选抽中概率为异常概率的可能性之后，可以根据形成的候选抽中概率，可能为异常概率的更新后贝塔分布的数量来确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否异常。
具体地，上述步骤S2043中“基于预设抽中概率，以及各概率密度函数图像的目标取值范围，确定指定虚拟资源的抽取是否异常”实现方式为：若预设抽中概率小于目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定指定虚拟资源的抽取处于高概率异常；若预设抽中概率大于目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定指定虚拟资源的抽取处于低概率异常；若预设抽中概率处于目标取值范围之间，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定指定虚拟资源的抽取正常。
例如，如图3a至图3c所示的图像中，点T在横坐标上对应的取值为预设抽中概率，线段AB在横坐标上对应的范围为目标取值范围，在图3a中，预设抽中概率小于目标取值范围，在图3b中，预设抽中概率位于目标取值范围之间，在图3c中，预设抽中概率大于目标取值范围。
在本申请实施例中，若预设抽中概率小于目标取值范围，表明该更新后贝塔分布提供的大部分抽中概率都大于预设抽中概率，如果多个更新后贝塔分布提供的大部分抽中概率都大于预设抽中概率，则可以表明指定虚拟资源的实际抽取概率过高，处于高概率异常。若预设抽中概率大于目标取值范围，表明该更新后贝塔分布提供的大部分抽中概率都小于预设抽中概率，如果多个更新后贝塔分布提供的大部分抽中概率都小于预设抽中概率，则可以表明指定虚拟资源的实际抽取概率过低，处于低概率异常。若预设抽中概率位于目标取值范围之间，表明该更新后贝塔分布提供的大部分抽中概率都可能等于预设抽中概率，如果多个更新后贝塔分布提供的大部分抽中概率都可能等于预设抽中概率，则可以表明指定虚拟资源的实际抽取概率与预设抽中概率相等。
在本申请实施例中，当确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取处于高概率异常之后，表明在虚拟场景中指定虚拟资源的实际抽中概率大于预设抽中概率，即目标抽取用户在虚拟场景中抽取的指定虚拟资源的数量较多，目标抽取用户可能使用了外挂脚本等方式改变了目标游戏的抽取规则，为了保证各个游戏用户在目标游戏中抽取虚拟资源数量的公平性，可以降低目标抽取用户抽取指定虚拟资源的实际抽中概率，从而保证游戏的正常运行。具体操作可以为：将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的预设抽中概率，降低为第一抽中概率；统计目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若历史抽中次数与历史抽取次数的比值不高于预设抽中概率，将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的第一抽中概率设置为预设抽中概率。也可以是，经过预设时长后，改变第一抽中概率为预设抽中概率。
此外，当确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取处于高概率异常，还可以通过语音或文字的形式向目标抽取用户发出抽取异常警告，避免目标抽取用户持续采用外挂脚本等方式破坏抽取规则。
在本申请实施例中，当确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取处于低概率异常之后，表明在虚拟场景中指定虚拟资源的实际抽中概率小于预设抽中概率，即目标抽取用户在虚拟场景中抽取的指定虚拟资源的数量较多，可能发生目标抽取用户长时间无法抽到指定虚拟资源的情况，为了避免目标抽取用户由于长时间抽不到指定虚拟资源而影响游戏体验感，并且避免造成目标游戏流失多个类似目标抽取用户的游戏玩家，可以对实际抽中概率小于预设抽中概率的目标抽取用户进行一定的补偿，具体可以为：向抽取指定虚拟资源的目标抽取用户发送预定数量的指定虚拟资源。
在本申请实施例中，对实际抽中概率小于预设抽中概率的目标抽取用户进行一定的补偿的具体操作还可以为：将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的预设抽中概率，增加为第二抽中概率；统计目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若历史抽中次数与历史抽取次数的比值不低于预设抽中概率，将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的第二抽中概率设置为预设抽中概率。
在本申请实施例中，确定指定虚拟资源的抽取处于高概率异常或低概率异常之后，可以将该确定结果反馈给目标游戏的产品方，使其采取进一步的判断和决策，解决此抽取异常情况。
上述所有的技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。
本申请实施例提供一种异常告警方法，获取在虚拟场景中抽取指定虚拟资源的相关历史数据，即历史抽取次数和历史抽中次数，将相关历史数据与不同偏度的初始贝塔分布相结合，形成更新后贝塔分布，通过对更新后贝塔分布的分析，从而更加准确地判断在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否正常，从而可以及时采取相应的措施，维护游戏的正常运转，避免出现因游戏的运转异常而造成游戏玩家流失等问题。
请参阅图4，图4为本申请实施例提供的异常告警方法的另一流程示意图。该方法的具体流程可以如下：
步骤401、确定在虚拟场景中抽取指定虚拟资源的目标抽取用户。
例如，目标抽取用户可以是某一个目标游戏的玩家用户，可以是多个目标游戏的玩家用户，也可以是运用同一个服务器解析指定虚拟资源的抽取请求的所有用户。
步骤402、获取目标抽取用户在预设时长内，执行抽取指定虚拟资源的操作的总次数，作为历史抽取次数。
例如，可以获取用户A在某日所执行的，针对稀有卡牌SSR的抽取操作的总次数作为历史抽取次数，即历史抽取次数可以为120次。
步骤403、在历史抽取次数中，获取目标抽取用户抽中指定虚拟资源的次数，作为历史抽中次数。
例如，可以根据历史抽取次数的抽取结果记录，在历史抽取次数中获取针对指定虚拟资源的历史抽中次数，若获取抽中SSR次数0次，即历史抽中次数为0次。
步骤404、获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布。
例如，获取指定虚拟资源对应的预设抽中概率，基于目标抽取用户和范围限定条件，设置初始贝塔分布包括的第一参数值，第一参数值包括预设抽中数值或预设未抽中数值，计算预设抽中概率与第一参数值的乘积，基于预设抽中概率获取针对指定虚拟资源的预设未抽中概率值，计算乘积与预设未抽中概率值的比值，作为初始贝塔分布中第一参数值对应的第二参数值，从而获取至少一个初始贝塔分布。获取预设抽中概率为0.01，获取到的初始贝塔分布可以是Beta(1/99,1),Beta(2/99,2),Beta(3/99,3)。
步骤405、基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布。
例如，将历史抽中次数与初始贝塔分布中包括的参数为预设抽中数值的参数值进行叠加，得到更新后抽中数值，计算历史抽取次数与历史抽中次数的差值，作为指定虚拟资源的历史未抽中次数，然后，将历史未抽中次数与初始贝塔分布中包括的参数为预设未抽中数值的参数值进行叠加，可以得到更新后未抽中数值，根据更新后抽中数值和更新后未抽中数值，能够形成更新后贝塔分布。具体的，更新后贝塔分布可以是Beta(1/99+0,1+120),Beta(2/99+0,2+120),Beta(3/99+0,3+120)。
步骤406、获取各个更新后贝塔分布形成的概率密度函数图像。
步骤407、针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的目标取值范围，目标取值范围包括概率密度最大的抽中概率。
例如，目标取值范围为横坐标所示的所有候选抽中概率中部分候选抽中概率的集合，目标取值范围包括概率密度最大的抽中概率，其中，概率密度最大的抽中概率为概率密度函数图像中，纵坐标上取值最大的点在横坐标上对应的抽中概率。例如，如图3a所示中，点Q在横坐标上对应的取值即为概率密度最大的抽中概率。
步骤408、基于预设抽中概率，以及各概率密度函数图像的目标取值范围，确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否异常。
例如，若预设抽中概率小于目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取处于高概率异常；若预设抽中概率大于目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取处于低概率异常；若预设抽中概率处于目标取值范围之间，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取正常。
上述所有的技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。
本申请实施例提供一种异常告警方法，获取在虚拟场景中抽取指定虚拟资源的相关历史数据，即历史抽取次数和历史抽中次数，将相关历史数据与不同偏度的初始贝塔分布相结合，形成更新后贝塔分布，通过对更新后贝塔分布的分析，从而更加准确地判断在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否正常，从而可以及时采取相应的措施，维护游戏的正常运转，避免出现因游戏的运转异常而造成游戏玩家流失等问题。
为便于更好的实施本申请实施例的异常告警方法，本申请实施例还提供一种异常告警装置。请参阅图5，图5为本申请实施例提供的异常告警装置的结构示意图。该异常告警装置可以包括第一获取单元501、第二获取单元502、形成单元503和确定单元504。
其中，第一获取单元501，用于获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；
第二获取单元502，用于获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，初始贝塔分布的分布期望与预设抽中概率一致，每个初始贝塔分布的偏度不同；
形成单元503，用于基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；
确定单元504，用于根据预设抽中概率，在更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定指定虚拟资源的抽取是否异常。
可选的，第一获取单元501还用于：
确定抽取指定虚拟资源的目标抽取用户；
确定目标抽取用户抽取各种虚拟资源的范围限定条件，范围限定条件包括时长限定条件和/或历史累计抽取次数限定条件；
获取目标抽取用户在范围限定条件下，执行抽取指定虚拟资源的操作的总次数，作为历史抽取次数；
在历史抽取次数中，获取目标抽取用户抽中指定虚拟资源的次数，作为历史抽中次数。
可选的，第二获取单元502还用于：
获取指定虚拟资源对应的预设抽中概率；
基于目标抽取用户和范围限定条件，设置初始贝塔分布包括的第一参数值，第一参数值包括预设抽中数值或预设未抽中数值；
计算预设抽中概率与第一参数值的乘积；
基于预设抽中概率获取针对指定虚拟资源的预设未抽中概率值；
计算乘积与预设未抽中概率值的比值，作为初始贝塔分布中第一参数值对应的第二参数值。
可选的，形成单元503还用于：
将历史抽中次数，与初始贝塔分布中包括的预设抽中数值进行叠加，得到更新后抽中数值；
计算历史抽取次数与历史抽中次数的差值，作为指定虚拟资源的历史未抽中次数；
将历史未抽中次数，与初始贝塔分布中包括的预设未抽中数值进行叠加，得到更新后未抽中数值；
将初始贝塔分布中的预设抽中数值，更新为更新后抽中数值，将初始贝塔分布中的预设未抽中数值，更新为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布。
可选的，确定单元504还用于：
获取各个更新后贝塔分布形成的概率密度函数图像，概率密度图像的横坐标表示在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的取值；
针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的目标取值范围，目标取值范围包括概率密度最大的抽中概率；
基于预设抽中概率，以及各概率密度函数图像的目标取值范围，确定指定虚拟资源的抽取是否异常。
可选的，确定单元504还用于：
针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下概率密度最大的抽中概率；
在候选抽中概率中确定第一概率和第二概率，第一概率小于概率密度最大的抽中概率，第二概率大于概率密度最大的抽中概率；
在横坐标上，确定第一概率和第二概率之间包括的概率属于目标取值范围。
可选的，确定单元504还用于：
若预设抽中概率小于目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定指定虚拟资源的抽取处于高概率异常；
若预设抽中概率大于目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定指定虚拟资源的抽取处于低概率异常；
若预设抽中概率处于目标取值范围之间，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定指定虚拟资源的抽取正常。
可选的，历史抽取次数为目标抽取用户的历史抽取次数，装置还用于：
将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的预设抽中概率，降低为第一抽中概率；
统计目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若历史抽中次数与历史抽取次数的比值不高于预设抽中概率，将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的第一抽中概率设置为预设抽中概率。
可选的，历史抽取次数为目标抽取用户的历史抽取次数，装置还用于：
将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的预设抽中概率，增加为第二抽中概率；
统计目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若历史抽中次数与历史抽取次数的比值不低于预设抽中概率，将目标抽取用户抽取指定虚拟资源的第二抽中概率设置为预设抽中概率。
上述所有的技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。
本申请实施例提供的异常告警装置，通过第一获取单元501获取在虚拟场景中抽取指定虚拟资源的相关历史数据，即历史抽取次数和历史抽中次数，通过第二获取单元502获取预先设置的至少一个初始贝塔分布，通过形成单元503将相关历史数据与不同偏度的初始贝塔分布相结合，形成更新后贝塔分布，通过确定单元504对更新后贝塔分布进行分析，从而更加准确地判断在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否正常，从而可以及时采取相应的措施，维护游戏的正常运转，避免出现因游戏的运转异常而造成游戏玩家流失等问题。
相应的，本申请实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备可以为终端，该终端可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、触控屏幕、游戏机、个人计算机、个人数字助理等终端设备。如图6所示，图6为本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。该计算机设备600包括有一个或者一个以上处理核心的处理器601、有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器602及存储在存储器602上并可在处理器上运行的计算机程序。其中，处理器601与存储器602电性连接。本领域技术人员可以理解，图中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
处理器601是计算机设备600的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备600的各个部分，通过运行或加载存储在存储器602内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器602内的数据，执行计算机设备600的各种功能和处理数据，从而对计算机设备600进行整体监控。
在本申请实施例中，计算机设备600中的处理器601会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器602中，并由处理器601来运行存储在存储器602中的应用程序，从而实现各种功能：
获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；
获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，初始贝塔分布的分布期望与预设抽中概率一致，每个初始贝塔分布的偏度不同；
基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；
根据预设抽中概率，在更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定指定虚拟资源的抽取是否异常。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
可选的，如图6所示，计算机设备600还包括：触控显示屏603、射频电路604、音频电路605、输入单元606以及电源607。其中，处理器601分别与触控显示屏603、射频电路604、音频电路605、输入单元606以及电源607电性连接。本领域技术人员可以理解，图6中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
触控显示屏603可用于显示图形用户界面以及接收用户作用于图形用户界面产生的操作指令。触控显示屏603可以包括显示面板和触控面板。其中，显示面板可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及计算机设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。可选的，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板。触控面板可用于收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并生成相应的操作指令，且操作指令执行对应程序。可选的，触控面板可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器601，并能接收处理器601发来的命令并加以执行。触控面板可覆盖显示面板，当触控面板检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器601以确定触摸事件的类型，随后处理器601根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。在本申请实施例中，可以将触控面板与显示面板集成到触控显示屏603而实现输入和输出功能。但是在某些实施例中，触控面板与触控面板可以作为两个独立的部件来实现输入和输出功能。即触控显示屏603也可以作为输入单元606的一部分实现输入功能。
在本申请实施例中，通过处理器601获取目标抽取用户在虚拟场景中抽取指定虚拟资源的历史实验数据，历史实验数据可以包括历史抽取次数和历史抽取次数中抽中指定虚拟资源的历史抽中次数，同时处理器601在预先设置的预设抽中概率对应的多个初始贝塔分布中，获取针对目标抽取用户在范围限定条件下的至少一个初始贝塔分布，当处理器601获取了实际历史实验数据和初始贝塔分布之后，执行相应操作得到更新后贝塔分布，并对更新后贝塔分布的概率密度函数所形成图像与预设抽中概率进行分析，最终判断目标抽取用户在虚拟场景中对指定虚拟资源的抽取是否异常。
射频电路604可用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他计算机设备建立无线通讯，与网络设备或其他计算机设备之间收发信号。
音频电路605可以用于通过扬声器、传声器提供用户与计算机设备之间的音频接口。音频电路605可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路605接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器601处理后，经射频电路604以发送给比如另一计算机设备，或者将音频数据输出至存储器602以便进一步处理。音频电路605还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与计算机设备的通信。
输入单元606可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(例如指纹、虹膜、面部信息等)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
电源607用于给计算机设备600的各个部件供电。可选的，电源607可以通过电源管理系统与处理器601逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源607还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
尽管图6中未示出，计算机设备600还可以包括摄像头、传感器、无线保真模块、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
由上可知，本实施例提供的计算机设备，可以获取在虚拟场景中抽取指定虚拟资源的相关历史数据，即历史抽取次数和历史抽中次数，将相关历史数据与不同偏度的初始贝塔分布相结合，形成更新后贝塔分布，通过对更新后贝塔分布的分析，从而更加准确地判断在虚拟场景中指定虚拟资源的抽取是否正常，从而可以及时采取相应的措施，维护游戏的正常运转，避免出现因游戏的运转异常而造成游戏玩家流失等问题。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条计算机程序，该计算机程序能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种异常告警方法中的步骤。例如，该计算机程序可以执行如下步骤：
获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；
获取预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，初始贝塔分布的分布期望与预设抽中概率一致，每个初始贝塔分布的偏度不同；
基于历史抽中次数，更新初始贝塔分布中的预设抽中数值为更新后抽中数值，基于历史抽中次数和历史抽取次数，更新初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；
根据预设抽中概率，在更新后贝塔分布的概率密度函数图像中对应的位置，确定指定虚拟资源的抽取是否异常。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取记忆体(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。
由于该存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本申请实施例所提供的任一种异常告警方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种异常告警方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
以上对本申请实施例所提供的一种异常告警方法、装置、计算机设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的技术方案及其核心思想；本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例的技术方案的范围。
Claims (9)
1.一种异常告警方法，其特征在于，包括：
获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和所述指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，所述指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；
获取所述预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，所述初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，所述初始贝塔分布的分布期望与所述预设抽中概率一致，每个所述初始贝塔分布的偏度不同；
基于所述历史抽中次数，更新所述初始贝塔分布中的所述预设抽中数值为更新后抽中数值，基于所述历史抽中次数和所述历史抽取次数，更新所述初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；
获取各个所述更新后贝塔分布形成的概率密度函数图像，所述概率密度函数图像的横坐标表示在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的取值；
针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下概率密度最大的抽中概率；
在所述候选抽中概率中确定第一概率和第二概率，所述第一概率小于所述概率密度最大的抽中概率，所述第二概率大于所述概率密度最大的抽中概率；
在所述横坐标上，确定所述第一概率和所述第二概率之间包括的概率属于目标取值范围；
若所述预设抽中概率小于所述目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取处于高概率异常；
若所述预设抽中概率大于所述目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过所述预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取处于低概率异常；
若所述预设抽中概率处于所述目标取值范围之间，对应的更新后贝塔分布的数量超过所述预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取正常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和所述指定虚拟资源的历史抽中次数，包括：
确定抽取所述指定虚拟资源的目标抽取用户；
确定所述目标抽取用户抽取各种虚拟资源的范围限定条件，所述范围限定条件包括时长限定条件和/或历史累计抽取次数限定条件；
获取所述目标抽取用户在所述范围限定条件下，执行抽取所述指定虚拟资源的操作的总次数，作为所述历史抽取次数；
在所述历史抽取次数中，获取所述目标抽取用户抽中所述指定虚拟资源的次数，作为所述历史抽中次数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，包括：
获取所述指定虚拟资源对应的所述预设抽中概率；
基于所述目标抽取用户和所述范围限定条件，设置所述初始贝塔分布包括的第一参数值，所述第一参数值包括所述预设抽中数值或所述预设未抽中数值；
计算所述预设抽中概率与所述第一参数值的乘积；
基于所述预设抽中概率获取针对所述指定虚拟资源的预设未抽中概率值；
计算所述乘积与所述预设未抽中概率值的比值，作为所述初始贝塔分布中所述第一参数值对应的第二参数值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史抽中次数，更新所述初始贝塔分布中的所述预设抽中数值为更新后抽中数值，基于所述历史抽中次数和所述历史抽取次数，更新所述初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布，包括：
将所述历史抽中次数，与所述初始贝塔分布中包括的所述预设抽中数值进行叠加，得到所述更新后抽中数值；
计算所述历史抽取次数与所述历史抽中次数的差值，作为所述指定虚拟资源的历史未抽中次数；
将所述历史未抽中次数，与所述初始贝塔分布中包括的所述预设未抽中数值进行叠加，得到所述更新后未抽中数值；
将所述初始贝塔分布中的所述预设抽中数值，更新为所述更新后抽中数值，将所述初始贝塔分布中的所述预设未抽中数值，更新为所述更新后未抽中数值，得到所述更新后贝塔分布。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史抽取次数为目标抽取用户的历史抽取次数，所述确定所述指定虚拟资源的抽取处于高概率异常之后，还包括：
将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的所述预设抽中概率，降低为第一抽中概率；
统计所述目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若所述历史抽中次数与所述历史抽取次数的比值不高于所述预设抽中概率，将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的所述第一抽中概率设置为所述预设抽中概率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史抽取次数为目标抽取用户的历史抽取次数，所述确定所述指定虚拟资源的抽取处于低概率异常之后，还包括：
将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的所述预设抽中概率，增加为第二抽中概率；
统计所述目标抽取用户的历史抽取次数和历史抽中次数，若所述历史抽中次数与所述历史抽取次数的比值不低于所述预设抽中概率，将所述目标抽取用户抽取所述指定虚拟资源的第二抽中概率设置为所述预设抽中概率。
7.一种异常告警装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取指定虚拟资源的历史抽取次数，和所述指定虚拟资源的历史抽中次数，其中，所述指定虚拟资源基于同一预设抽中概率进行抽取；
第二获取单元，用于获取所述预设抽中概率对应的至少一个初始贝塔分布，所述初始贝塔分布是服从参数为预设抽中数值和预设未抽中数值的贝塔分布，所述初始贝塔分布的分布期望与所述预设抽中概率一致，每个所述初始贝塔分布的偏度不同；
形成单元，用于基于所述历史抽中次数，更新所述初始贝塔分布中的所述预设抽中数值为更新后抽中数值，基于所述历史抽中次数和所述历史抽取次数，更新所述初始贝塔分布中的预设未抽中数值为更新后未抽中数值，得到更新后贝塔分布；
确定单元，用于获取各个所述更新后贝塔分布形成的概率密度函数图像，所述概率密度函数图像的横坐标表示在对应的更新后贝塔分布下候选抽中概率的取值；针对各概率密度函数图像，确定在对应的更新后贝塔分布下概率密度最大的抽中概率；在所述候选抽中概率中确定第一概率和第二概率，所述第一概率小于所述概率密度最大的抽中概率，所述第二概率大于所述概率密度最大的抽中概率；在所述横坐标上，确定所述第一概率和所述第二概率之间包括的概率属于目标取值范围；若所述预设抽中概率小于所述目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取处于高概率异常；若所述预设抽中概率大于所述目标取值范围，对应的更新后贝塔分布的数量超过所述预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取处于低概率异常；若所述预设抽中概率处于所述目标取值范围之间，对应的更新后贝塔分布的数量超过所述预设数值，确定所述指定虚拟资源的抽取正常。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述异常告警方法中的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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权利要求1至6任一项所述异常告警方法中的步骤。
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