CN116308218A - 针对在线选房系统的预警方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
在本申请中，提供一种针对在线选房系统的预警方法、装置、设备和存储介质，通过获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；基于预设预警规则，对用户选房操作相关数据进行分析，确定触发预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成异常选房操作对应的预警规则触发信息；实现对在线选房系统中异常选房操作的监测识别，并基于预设报警提示规则，至少对预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示，实现对异常选房操作的预警。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种针对在线选房系统的预警方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
在线选房系统，是一种新兴的用于支持用户在线浏览和选购房源的网络平台。在线选房系统中，后台人员可以在系统上建立一个开盘活动，并在这一开盘活动中添加若干房源，用户可以采用登录在线选房系统的方式，在开盘活动中查看、收藏或抢购其中的活动房源，并可以完成合同签署，实现在线选房。
但目前在线选房的开盘活动中，往往会出现用户使用外挂服务进行抢房的异常行为，因此，如何对在线选房系统中的异常行为进行预警是目前需要解决的问题。
发明内容
本申请提供一种针对在线选房系统的预警方法、装置、设备和存储介质，以对在线选房系统中的异常行为进行预警，具体包括如下技术方案：
本申请一方面提供一种针对在线选房系统的预警方法，包括：
获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；
基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
可选的，所述基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息，包括：
基于预设预警规则，至少对与用户选房操作请求相关的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设选房项目开盘后预设时间段内触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
和/或；
基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定每隔预设时间间隔多次触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
和/或；
基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间、监控起始时间、监控结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设监控时间段内触发次数满足预设次数阈值的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
和/或；
基于预设预警规则，至少对选房用户标识进行统计分析，确定选房用户标识满足预设异常标识条件的选房用户对应的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
可选的，所述基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示，包括：
在每次获取到预警规则触发信息后，提取所述预警规则触发信息中的异常选房用户标识，以及与所述异常选房用户标识对应的触发预警规则标识；
基于非重复报警提示规则，在所述历史报警提示信息中确定是否存在与所述异常选房用户标识以及所述触发预警规则标识对应的报警提示信息，在不存在的情况下，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
可选的，所述基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示，包括：
基于间隔报警提示规则，在每次获取到预警规则触发信息后，在所述历史报警提示信息中确定最近一次发出报警提示的时间；在最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔满足预设报警间隔的情况下，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
可选的，所述方法还包括：
基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别。
可选的，所述基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别，包括：
获取每种预设预警规则对应的历史预警规则触发信息以及历史报警提示信息；
基于所述历史预警规则触发信息以及所述历史报警提示信息，对每种预设预警规则各自在历史时间段内的触发情况进行分析统计，得到每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息；
基于预设预警规则分级标准，对每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息进行分析，根据分析结果得到每种预设预警规则的级别。
可选的，所述方法还包括：
针对触发不同级别预设预警规则的异常选房操作，采用不同的报警提示方式。
本申请另一方面提供一种针对在线选房系统的预警装置，包括：
数据获取模块，用于获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；
触发信息生成模块，用于基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
报警提示模块，用于基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
本申请又一方面提供一种电子设备，包括存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述计算机程序，用于实现如上所述的针对在线选房系统的预警方法。
本申请又一方面提供一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现如上所述的针对在线选房系统的预警方法。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
在本申请中，通过获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；实现对所述在线选房系统中异常选房操作的监测识别，并基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示，实现对所述异常选房操作的预警。
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申请的一些实施例，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。
图1是本申请实施例1提供的一种针对在线选房系统的预警方法的流程示意图；
图2是本申请实施例2提供的一种针对在线选房系统的预警方法的流程示意图；
图3是本申请实施例3提供的一种针对在线选房系统的预警方法的流程示意图；
图4是本申请提供的一种针对在线选房系统的预警装置的结构示意图。
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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了解决上述问题，本申请提供了一种针对在线选房系统的预警方法，接下来对本申请提供的一种针对在线选房系统的预警方法进行介绍。
参照图1，为本申请实施例1提供的一种针对在线选房系统的预警方法的流程示意图，如图1所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：
步骤S11、获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据。
本实施例中，可以通过业务系统埋点等方式实时获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据。所述用户选房操作相关数据是与用户触发选房操作相关的数据，至少包括实时获取到的用户选房操作请求序列集合、基于所述用户选房操作请求序列集合自动计算生成的数值信息以及选房操作配置信息。
所述用户选房操作请求序列集合包含一系列用户触发的选房操作请求，例如，所述选房操作请求可以包括但不局限于：用户标识、用户触发的选房项目标识、选房操作请求触发时间、触发地点等内容。
所述基于所述用户选房操作请求序列集合自动计算生成的数值信息可以包括但不局限于：一段时间段内接收到的用户选房操作请求的总数、某类别请求在一段时间内出现的总数等。
所述选房操作配置信息用来约束用户选房操作请求序列集合的内容，所述选房操作配置信息包括通用配置信息以及自定义配置信息，通用配置信息为系统默认的配置信息，自定义配置信息为工作人员自定义的内容，例如，自定义配置信息中可以包含用户自定义的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间、监控起始时间、监控结束时间以及用户选房操作请求失效时间等信息。相应的，用户选房操作请求序列集合的内容是需要满足上述自定义配置信息的内容。
步骤S12、基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
预设预警规则是用来筛选存在异常情况的选房操作的规则。
预设预警规则为技术人员通过前端页面在线编写的预警规则程序代码，在预警规则编写完成后，还可以对预警规则基于历史用户数据进行在线测试，测试标准结果来源于用户编写的测试用例，在对该预警规则通过热加载技术进行动态加载后，会逐一读取历史用户数据进行执行并判断执行结果与其相应的测试预警规则是否符合标准，可以用于对上下文容器的绑定；如果该预警规则未通过全部测试用例，则说明该预警规则还需要进行调试和修改。
本实施例可以在在线选房系统运行的过程中，可以通过热加载的方式对预设预警规则进行更新，例如对预设预警规则执行新增、修改或删除等操作，从而在不需要对在线选房系统服务器进行重启的条件下，就可以实现对预设预警规则的更新，避免对在线选房系统的运行造成影响。
本实施例中，由于设置了多种不同的预警规则，因此，在判定异常选房操作的时候，也会基于不同的预警规则进行判定。下面，基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息，可以包括但不局限于：
1）预设预警规则为选房项目开盘后预设时间段内用户触发的选房操作，满足预设预警规则；
具体的，基于预设预警规则，至少对与用户选房操作请求相关的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设选房项目开盘后预设时间段内触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
预设时间段可以由本领域技术人员根据实际情况进行设定，本申请不做具体限定，例如：预设时间段可以设置为1秒，在预设选房项目开盘后1秒内发起的选房操作为触发预设预警规则的选房操作，为异常选房操作。
通过对与用户选房操作请求相关的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，筛选出预设选房项目标识下，用户选房操作触发时间在预设选房项目开盘后预设时间段内的所有用户选房操作为异常选房操作。生成的所述异常选房操作对应的预警规则触发信息可以包括但不局限于：异常选房操作所触发的预警规则内容以及异常选房操作请求的属性信息，所述异常选房操作请求的属性信息可以包括但不局限于：异常选房操作请求相关的异常选房操作用户标识、选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间等内容。
2）预设预警规则为选房项目开盘后每隔预设时间间隔触发一次的选房操作，满足预设预警规则；
具体的，基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定每隔预设时间间隔多次触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
预设时间间隔可以由本领域技术人员根据实际情况进行设定，本申请不做具体限定，例如：预设时间间隔可以设置为3秒，在预设选房项目开盘后每隔3秒触发一次的选房操作为异常选房操作，即每隔预设时间间隔有规律地触发一次的选房操作为异常选房操作。
通过对与用户选房操作请求相关的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，筛选出预设选房项目标识下，选房项目开盘后每隔预设时间间隔有规律地多次触发的选房操作为异常选房操作。生成的所述异常选房操作对应的预警规则触发信息可以包括但不局限于：异常选房操作所触发的预警规则内容以及异常选房操作请求的属性信息，所述异常选房操作请求的属性信息可以包括但不局限于：异常选房操作请求相关的异常选房操作用户标识、选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间等内容。
3）预设预警规则为选房项目开盘后预设监控时间段内触发次数满足预设次数阈值的选房操作，满足预设预警规则；
具体的，基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间、监控起始时间、监控结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设监控时间段内触发次数满足预设次数阈值的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
预设监控时间段以及触发次数可以由本领域技术人员根据实际情况进行设定，本申请不做具体限定，例如：预设监控时间段可以设置为1秒，触发次数可以设置为100次，在预设选房项目开盘后，1秒内触发100次的选房操作为异常选房操作。
通过对与用户选房操作请求相关的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间、监控起始时间、监控结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，筛选出预设选房项目标识下，选房项目开盘后预设监控时间段内触发次数满足预设次数阈值的选房操作为异常选房操作。生成的所述异常选房操作对应的预警规则触发信息可以包括但不局限于：异常选房操作所触发的预警规则内容以及异常选房操作请求的属性信息，所述异常选房操作请求的属性信息可以包括但不局限于：异常选房操作请求相关的异常选房操作用户标识、选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间等内容。
4）预设预警规则为选房用户标识满足预设异常标识条件的选房操作，满足预设预警规则；
基于预设预警规则，至少对选房用户标识进行统计分析，确定选房用户标识满足预设异常标识条件的选房用户对应的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
预设异常标识条件可以为：选房用户标识为云标识的情况下则为异常标识，或者选房用户标识所属的地理位置与选房项目开盘的地理位置之间的距离大于预设距离阈值的情况下则为异常标识，或者选房用户标识所属的IP位置与选房项目开盘的地理位置之间的距离大于预设距离阈值的情况下则为异常标识；或者在选房过程中多个选房用户采用同一个选房用户标识进行选房操作，在选房之后，该多个选房用户又分别各自采用不同的选房用户标识进行其他操作，该种情况下存在异常服务操控同一个选房用户标识为多个不同选房用户执行选房操作的异常行为，则该多个选房用户涉及到的选房用户标识为异常标识。
基于上述介绍的预设异常标识条件，本申请通过对选房用户标识的内容、属性、地理位置等进行统计分析，确定选房用户标识满足上述预设异常标识条件的选房用户对应的选房操作为异常选房操作，生成的所述异常选房操作对应的预警规则触发信息可以包括但不局限于：异常选房操作所触发的预警规则内容以及异常选房操作请求的属性信息，所述异常选房操作请求的属性信息可以包括但不局限于：异常选房操作请求相关的异常选房操作用户标识、选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间等内容。
本实施例还可以包含其他类型的预设预警规则，本实施例并不做具体限定，如预设预警规则还可以为用户发送的用户选房操作请求中IP的数量如果大于预设IP数量阈值，则触发该预设预警规则，举例来说，如果用户发送的用户选房操作请求中IP的数量大于2，那么会触发IP预警规则，提示IP地址存在异常。
步骤S13、基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
预设报警提示规则是用来设定报警提示方式的规则。
针对出现的不同类型的异常选房操作，本实施例中可以生成不同类型的报警提示信息，并且，本实施例还可以依据不同类型的报警提示规则，选择对不同类型的异常选房操作进行报警提示或者不进行报警提示。
可选的，本实施例针对不同类型的预设预警规则，还可以基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别。
可选的，本实施例针对不同类型的预设预警规则，可以周期性的基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别。
本实施例中，基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别，可以包括但不局限于：
获取每种预设预警规则对应的历史预警规则触发信息以及历史报警提示信息；基于所述历史预警规则触发信息以及所述历史报警提示信息，对每种预设预警规则各自在历史时间段内的触发情况进行分析统计，得到每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息；基于预设预警规则分级标准，对每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息进行分析，根据分析结果得到每种预设预警规则的级别。
可选的，本实施例主要是通过对每种预设预警规则对应的历史数据中的历史预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，得到每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息；历史触发情况统计信息主要是历史时间段内针对某种预设预警规则的一个触发情况的统计内容，例如在历史时间段内，针对某种预设预警规则在触发次数方面的统计内容，或者在触发用户方面的统计内容等，本发明实施例不做具体限定。
通过基于预设预警规则分级标准，对每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息进行分析，判断触发某种预设预警规则的用户是否满足预设预警规则的某级别标准，从而对预设预警规则进行分级。
例如：预设预警规则分级标准为：如果触发某预设预警规则的预设数量的用户在开盘后1秒内执行过选房操作，则将该预设预警规则确定为高级别预警规则；如果触发某预设预警规则的预设数量的用户并没有在开盘后1秒内执行过选房操作，则将该预设预警规则确定为低级别预警规则。
触发预设预警规则A的用户中有95%（达到预设数量标准）的用户在开盘后1秒内进行过选房操作，5%的用户在开盘后的其他时段进行过选房操作，此时说明预警规则A的触发和预设预警规则分级标准（开盘后1秒内选房操作）具有强关联性，此时预警规则A的预警分级为高级。
触发预警规则B的用户中仅仅有60%（未到预设数量标准）的用户在开盘后1秒内进行过选房操作，有40%的用户在开盘后的其他选房时段进行过选房操作或者没有进行选房操作。此时说明预警规则B的触发和预设预警规则分级标准（开盘后1秒内选房操作）并没有强关联性，此时预警规则B的预警分级为中级或低级。
本实施例中的预设预警规则分级标准可以根据不同的场景或者不同的时间进行调整。例如预设预警规则分级标准可以根据选房的淡旺季进行调整。
在得到每种预设预警规则的级别之后，还可以针对触发不同级别预设预警规则的异常选房操作，采用不同的报警提示方式。例如，针对触发高级别预设预警规则的异常选房操作，本实施例可以生成高级别的报警提示；对于触发低级别预设预警规则的异常选房操作，本申请可以生成低级别的报警提示，或者不进行报警提示。从而丰富报警提示方式，通过报警提示方式的不同，对于不同级别的异常选房操作进行有效区分，从而便于技术人员对不同级别的异常选房操作采取不同的处理方式，例如：高级别的异常选房操作需要提交到在线选房系统中对相应的异常选房操作执行相应的处理，如警告、阻断用户请求等；对于低级别的异常选房操作可以仅向管理员发出提示，而不需要提交到在线选房系统做处理，以免影响在线选房系统的正常运行。
在本实施例中，通过获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；实现对所述在线选房系统中异常选房操作的监测识别，并基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示，实现对所述异常选房操作的预警。本实施例还可以根据实际情况对预警规则以及报警提示规则进行在线动态调整，以提高对异常选房操作进行预警方式的普遍适用性以及灵活性，并且提高对异常选房操作预警的准确性。
作为本申请另一可选实施例2，主要是对上述实施例1描述的针对在线选房系统的预警方法的扩展方案，如图2所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：
步骤S21、获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据。
步骤S22、基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
步骤S23、在每次获取到预警规则触发信息后，提取所述预警规则触发信息中的异常选房用户标识，以及与所述异常选房用户标识对应的触发预警规则标识。
所述异常选房用户标识用于唯一标识一个异常选房用户；所述触发预警规则标识用于唯一标识一个预警规则。
步骤S24、基于非重复报警提示规则，在所述历史报警提示信息中确定是否存在与所述异常选房用户标识以及所述触发预警规则标识对应的报警提示信息。
历史报警提示信息中记录有所有进行报警提示的异常选房操作相关信息以及报警提示相关信息。
在不存在的情况下，执行步骤S25。在存在的情况下，执行步骤S26。
非重复报警提示规则即是在本次选房项目开盘后对于同一个用户触发同一个预警规则的异常选房操作只报警提示一次，不进行重复报警。
步骤S25、生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
如果历史报警提示信息中不存在与所述异常选房用户标识以及所述触发预警规则标识对应的报警提示信息；则表明在本次选房项目开盘后对于同一个用户触发同一个预警规则的异常选房操作并没有发出过报警提示，那么此时可以生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
步骤S26、不生成报警提示信息。
如果历史报警提示信息中存在与所述异常选房用户标识以及所述触发预警规则标识对应的报警提示信息；则表明在本次选房项目开盘后对于同一个用户触发同一个预警规则的异常选房操作已经发出过报警提示，那么此时则不生成报警提示信息，不进行报警提示，以避免进行重复报警，浪费系统资源。
本实施例，在识别出异常选房操作之后，基于非重复报警提示规则，针对在本次选房项目开盘后对于同一个用户再次触发同一个预警规则的异常选房操作，选择不生成报警提示信息，不进行报警提示，以避免进行重复报警，影响在线选房系统的正常运行，浪费系统资源。
作为本申请另一可选实施例3，主要是对上述实施例1描述的针对在线选房系统的预警方法的扩展方案，如图3所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：
步骤S31、获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据。
步骤S32、基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
步骤S33、基于间隔报警提示规则，在每次获取到预警规则触发信息后，在所述历史报警提示信息中确定最近一次发出报警提示的时间；
历史报警提示信息中记录有所有进行报警提示的异常选房操作相关信息以及报警提示相关信息。
间隔报警提示规则即是针对任意相邻的两次报警提示之间的时间间隔需要大于预设报警间隔。预设报警间隔可以由本领域技术人员进行设定，本实施例不做具体限定，例如可以为：3秒、5秒等。
步骤S34、判断最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔是否满足预设报警间隔。
在最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔满足预设报警间隔的情况下，执行步骤S35。在最近一次发出报警提示信息的时间距离当前时间的时间间隔不满足预设报警间隔的情况下，执行步骤S36。
判断最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔是否满足预设报警间隔即是判断最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔是否大于预设报警间隔。
步骤S35、生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
在最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔大于预设报警间隔的情况下，则生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
步骤S36、不生成报警提示信息。
在最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔不大于预设报警间隔的情况下，为了避免频繁报警，影响在线选房系统的正常运行，此时选择不生成报警提示信息，不进行报警提示。
本实施例，在识别出异常选房操作之后，基于间隔报警提示规则，在每次获取到预警规则触发信息后，在所述历史报警提示信息中确定最近一次发出报警提示的时间；判断最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔是否大于预设报警间隔，并根据判断结果选择生成报警提示信息并进行报警提示，或者不生成报警提示信息，不进行报警提示，以避免进行频繁报警，影响在线选房系统的正常运行，浪费系统资源。
可选的，对于实施例2以及实施例3涉及到的两种报警提示规则，本申请可以设置只要满足其中一种报警提示规则，则进行报警提示；也可以设置同时满足两种报警提示规则的情况下，才可以进行报警提示。
下面以一个具体的应用场景，详细说明上述实施例描述的针对在线选房系统的预警方法，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：
1、在在线选房系统中埋点，或通过监控运维服务器日志等方式，实时获取在线选房系统的用户选房操作相关数据，并发布到消息队列中。消息队列可以使用kafka，还可以使用RocketMQ，RabbitMQ等，本实施例不做具体限定。在线选房系统的用户选房操作相关数据可以被动态地在在线选房系统中执行增加、修改或删除等操作，而不会导致任何的停机。
2、预警系统不断获取消息队列中的用户选房操作相关数据，并按照用户维度进行分组，得到分组后的用户选房操作相关数据序列。
3、分组后的用户选房操作相关数据序列会由当前预警系统所配置的上下文容器链进行处理；
上下文容器链为多个上下文容器组成的链式结构，上下文容器链可以接收一个用户选房操作相关数据序列，并将其按顺序交给链上的上下文容器进行处理。上下文容器可以接收一个用户的用户选房操作相关数据序列，并将其以上下文的形式进行存储。
所述用户选房操作相关数据可以以用户标识、时间段以及选房项目标识等为维度进行分组，本申请并不做具体限制。通过分组，对用户选房操作相关数据按照不同类别进行聚类，对于同类用户选房操作相关数据会一同被提交到上下文容器链中进行处理，提高上下文容器链对用户选房操作相关数据的处理效率。
如果该用户选房操作相关数据序列符合链上当前上下文容器的上下文配置中的筛选条件，则继续进行后续处理；如果链上当前上下文容器中不包含当前用户的上下文，则为该用户创建一个新的上下文，并将用户选房操作相关数据序列添加到该上下文中，更新上下文中的相关信息；如果链上当前上下文容器中已经包含当前用户的上下文，在当前上下文未失效的情况下，则直接将用户选房操作相关数据序列添加到该上下文中，更新上下文中的相关信息；如果当前上下文已失效，则将该上下文包含的历史用户选房操作相关数据序列，通过异步方式交由历史数据管理模块进行处理。历史数据管理模块会对历史用户选房操作相关数据序列进行归档和持久化。随后，当前上下文容器会重新接收新的用户选房操作相关数据序列；
如果该用户选房操作相关数据序列不符合链上当前上下文容器的上下文配置中的筛选条件，则直接移动到下链上下一个上下文容器进行处理。
4、在上下文容器链中当前上下文容器得到当前用户的更新完毕的上下文后，会使用该容器所绑定的预警规则链按顺序逐一对该上下文进行处理；
预警规则链为多个预警规则组成的链式结构，预警规则链可以接收一个用户的上下文，并将其按顺序交给链上的预警规则进行处理，每个上下文容器绑定至少一条预警规则链。
如果上下文触发了预警规则链上当前预设预警规则，则会确定出异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息，并交由绑定在该预设预警规则上的报警策略链进行处理；报警策略链为多个报警提示规则组成的链式结构。每个预警规则绑定至少一条报警策略链；
如果当前预警规则触发信息满足报警策略链上的全部或者部分预设报警提示规则，则会生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示；如果当前预警规则触发信息没有满足任意一个报警策略链上的预设报警提示规则，则不会进行报警；
如果上下文没有触发预警规则链上当前预设预警规则，则直接转到链上下一个预设预警规则开始处理。
本实施例可以在上下文容器链上增加新的上下文容器，还可以在上下文容器链上卸载已有上下文容器。或者配置上下文容器链上某个上下文容器所绑定的预警规则链，还可以解除某个预警规则对上下文容器的绑定，即将某个预警规则从所在预警规则链上移除，还可以添加某个预警规则对上下文容器的绑定，即在预警规则链上添加该预警规则，对上下文容器链中上下文容器、预警规则链的相关操作均使用动态热加载方式，无需重启或终止任何现有服务，即可完成上述内容的在线部署，避免对在线选房系统的在线服务造成影响 。
5、在触发上述预设预警规则且满足预设报警提示规则的条件后，预警快照生成模块会根据异常选房操作对应的预警规则触发信息、预设预警规则、预设报警提示规则等内容生成预警快照信息；在预警快照信息生成后，会通过异步通知模式通知在线选房系统和快照存档模块；在线选房系统会根据预警快照信息，对报警提示信息做对应的处理。快照存档模块会对该预警快照信息进行信息提取，获取其中选房用户信息、其参与的在线选房项目信息等内容，并进行归档处理。快照存档模块还会根据选房用户信息、在线选房项目信息内容对预警快照信息进行聚类，便于管理员方便地查询某个项目中某个用户的预警触发情况。
6、统计模块会周期性读取快照存档模块中的预警快照信息，并根据统计规则使用快照存档模块所记录的预警快照信息对涉及的预警规则进行统计分析；
统计模块在处理预警快照后，获取历史预警规则触发信息以及历史报警提示信息，并对这些信息进行分析，得到的历史触发情况统计信息包含但不限于：预警规则历史命中次数（预警规则本周命中次数、预警规则昨日命中次数等）、预警规则标识开盘后预设时间段内抢房用户百分比、预警规则在项目维度下所覆盖用户所占该项目中所有用户总数百分比等内容。这些历史触发情况统计信息都可以提供可视化展示。基于上述历史触发情况统计信息，统计模块会基于预设预警规则分级标准周期性对预警规则进行分级，具体周期范围本实施例不做具体限定，例如可以为1天。
本实施例针对在线选房系统的预警方法由多台服务器支撑，每台服务器都可以提供服务，在其中一台服务器无法提供服务时，整个预警系统也不会宕机，稳定性好；通过采用责任链模式，有助于进行同类规则解耦，降低后续维护难度。
与上述本申请提供的一种针对在线选房系统的预警方法实施例相对应的，本申请提供了一种针对在线选房系统的预警装置的实施例。
请参见图4，一种针对在线选房系统的预警装置，包括：数据获取模块10、触发信息生成模块20和报警提示模块30。
数据获取模块10，用于获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；
触发信息生成模块20，用于基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
报警提示模块30，用于基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
本实施例中，所述触发信息生成模块20，包括：
第一触发信息生成子模块，用于基于预设预警规则，至少对与用户选房操作请求相关的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设选房项目开盘后预设时间段内触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
和/或；
第二触发信息生成子模块，用于基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定每隔预设时间间隔多次触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
和/或；
第三触发信息生成子模块，用于基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间、监控起始时间、监控结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设监控时间段内触发次数满足预设次数阈值的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
和/或；
第四触发信息生成子模块，用于基于预设预警规则，至少对选房用户标识进行统计分析，确定选房用户标识满足预设异常标识条件的选房用户对应的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
本实施例中，所述报警提示模块30，包括：
第一报警提示子模块，用于在每次获取到预警规则触发信息后，提取所述预警规则触发信息中的异常选房用户标识，以及与所述异常选房用户标识对应的触发预警规则标识；基于非重复报警提示规则，在所述历史报警提示信息中确定是否存在与所述异常选房用户标识以及所述触发预警规则标识对应的报警提示信息，在不存在的情况下，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
本实施例中，所述报警提示模块30，包括：
第二报警提示子模块，用于基于间隔报警提示规则，在每次获取到预警规则触发信息后，在所述历史报警提示信息中确定最近一次发出报警提示的时间；在最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔满足预设报警间隔的情况下，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
本实施例中，所述针对在线选房系统的预警装置还包括：
级别划分模块，用于基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别。
本实施例中，所述级别划分模块，包括：
历史信息获取模块，用于获取每种预设预警规则对应的历史预警规则触发信息以及历史报警提示信息；
分析模块，用于基于所述历史预警规则触发信息以及所述历史报警提示信息，对每种预设预警规则各自在历史时间段内的触发情况进行分析统计，得到每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息；基于预设预警规则分级标准，对每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息进行分析，根据分析结果得到每种预设预警规则的级别。
本实施例中，所述针对在线选房系统的预警装置还包括：
提示方式选择模块，用于：针对触发不同级别预设预警规则的异常选房操作，采用不同的报警提示方式。
本申请还提供一种电子设备，包括存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述计算机程序，用于实现本申请任一实施例所提供的针对在线选房系统的预警方法。
本申请还提供一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现本申请任一实施例所提供的针对在线选房系统的预警方法。
需要说明的是，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本申请所提供的一种基于多模态特征的网页聚类方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请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申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种针对在线选房系统的预警方法，其特征在于，包括：
获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；
基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息，包括：
基于预设预警规则，至少对与用户选房操作请求相关的选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设选房项目开盘后预设时间段内触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
和/或；
基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定每隔预设时间间隔多次触发的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
和/或；
基于预设预警规则，至少对选房项目标识、选房项目开盘时间、选房项目结束时间、监控起始时间、监控结束时间以及用户选房操作触发时间进行统计分析，确定预设监控时间段内触发次数满足预设次数阈值的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
和/或；
基于预设预警规则，至少对选房用户标识进行统计分析，确定选房用户标识满足预设异常标识条件的选房用户对应的选房操作为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示，包括：
在每次获取到预警规则触发信息后，提取所述预警规则触发信息中的异常选房用户标识，以及与所述异常选房用户标识对应的触发预警规则标识；
基于非重复报警提示规则，在所述历史报警提示信息中确定是否存在与所述异常选房用户标识以及所述触发预警规则标识对应的报警提示信息，在不存在的情况下，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示，包括：
基于间隔报警提示规则，在每次获取到预警规则触发信息后，在所述历史报警提示信息中确定最近一次发出报警提示的时间；在最近一次发出报警提示的时间距离当前时间的时间间隔满足预设报警间隔的情况下，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预设预警规则分级标准，对所有预设预警规则进行级别划分，得到每种预设预警规则的级别，包括：
获取每种预设预警规则对应的历史预警规则触发信息以及历史报警提示信息；
基于所述历史预警规则触发信息以及所述历史报警提示信息，对每种预设预警规则各自在历史时间段内的触发情况进行分析统计，得到每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息；
基于预设预警规则分级标准，对每种预设预警规则各自对应的历史触发情况统计信息进行分析，根据分析结果得到每种预设预警规则的级别。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对触发不同级别预设预警规则的异常选房操作，采用不同的报警提示方式。
8.一种针对在线选房系统的预警装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取在线选房系统中的用户选房操作相关数据；
触发信息生成模块，用于基于预设预警规则，对所述用户选房操作相关数据进行分析，确定触发所述预设预警规则的选房操作，为异常选房操作，并生成所述异常选房操作对应的预警规则触发信息；
报警提示模块，用于基于预设报警提示规则，至少对所述预警规则触发信息以及历史报警提示信息进行分析，生成所述异常选房操作对应的报警提示信息并进行报警提示。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述计算机程序，用于实现如权利要求1至7任意一项所述的针对在线选房系统的预警方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现如权利要求1至7任意一项所述的针对在线选房系统的预警方法。
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|---|---|---|---|
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2023
- 2023-05-22 CN CN202310574222.3A patent/CN116308218A/zh active Pending
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