CN107943976A - 一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法及*** - Google Patents

一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法及*** Download PDF

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Abstract

本申请实施方式公开了一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法及***，其中，方法包括：从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中；将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中；对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值；对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。

Description

一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法及***
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法及***。
背景技术
大型联机交易的核心***中普遍存在高频账户及其热点交易。如果******对于同一账户，以异步方式持续、并发调用核心，容易形成热点账户交易，严重影响核心***数据库性能，甚至引发数据库超时或死锁。
目前，大型联机交易核心***日志分析中，将高频账户视为热点账户。这样做很不精确，一方面有些热点账户的交易总次数不多，但在某个时间点很密集形成热点交易，这些热点账户及其交易将会被遗漏；另一方面，有些账户交易量很大，但交易并不密集，也被误归为热点账户。因此，现有技术不能准确识别出热点账户及其交易，不能发现交易来源***，也不能对热点账户交易的拥挤程度及性能进行定量分析。
发明内容
本申请实施方式的目的是提供一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法及***，本技术方案解决如何从交易***的海量交易日志中快速、准确识别出热点交易的技术问题，能够准确识别热点账户及其交易，明确热点交易的来源及性能问题，以便******采取控制措施。
为实现上述目的，本申请实施方式提供一种海量交易日志中热点基于账户的交易识别方法，包括：
从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中；
将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中；
对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值；
对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。
优选地，还包括：在识别出交易日志中热点交易时，确定所述热点交易的场景信息和性能信息。
优选地，所述热点交易表中每一笔交易的热度值计算方法为：
遍历所述热点交易表，统计与本交易同账号、交易时间重叠的交易笔数，所述交易笔数为该笔交易的热度值。
优选地，遍历所述热点交易表的方法为：遍历在所述热点交易表中所述账户在当前时间段T对应交易、在前一时间段T对应交易以及后一时间段T对应交易。
优选地，所述高频账户表的字段包括：日期、时间段、账号、交易次数。
优选地，所述热点交易表的字段包括：日期、起始时间戳、结束时间戳、热度值，以及交易日志的字段。
优选地，所述交易日志的字段包括：交易码、流水号、渠道标识、返回码。
优选地，所述场景信息包括：交易发起***和交易码。
优选地，所述性能信息包括：交易量、平均处理时间。
为实现上述目的，本申请实施方式还提供了一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别***，包括：
高频账户表扫描单元，用于从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中；
热点交易表扫描单元，用于将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中；
热度值计算单元，用于对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值；
识别单元，用于对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。
优选地，所述识别单元还用于在识别出交易日志中热点交易时，确定所述热点交易的场景信息和性能信息。
优选地，所述热度值计算单元遍历所述热点交易表，统计与本交易同账号、交易时间重叠的交易笔数，所述交易笔数为该笔交易的热度值。
优选地，所述热度值计算单元遍历所述热点交易表的方法为：遍历在所述热点交易表中所述账户在当前时间段T对应交易、在前一时间段T对应交易以及后一时间段T对应交易。
由上可见，与现有技术相比较，本技术方案采用热度值指标来识别热点交易，衡量热点交易的密集度，在此基础上统计热点交易的来源和性能。这对于应用***的联机性能监控、风险评估等维护工作，有着重要的现实意义。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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申请中记载的一些实施方式，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为本申请实施例提出的一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法的流程图；
图2为本申请实施例提出的一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别***的示意图之一；
图3为本申请实施例提供的一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别***的示意图之二。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，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方式，都应当属于本申请保护的范围。
在日交易量亿级以上的海量联机交易日志数据中，通常只能挖掘出高频账户，但不能准确识别出哪些高频账户形成了热点交易，也不能对热点交易的拥挤程度及性能进行定量分析，不能确定哪个******产生的热点交易。
基于此，本申请提供一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别方法，在本实施例中，根据图1所示步骤从高频账户中识别出热点交易。所述方法可以应用于具备数据处理功能的终端设备中。所述终端设备例如可以是台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、工作站、智能手机等。所述方法可以包括以下步骤：
S11：从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中。
在本实施例中，从一天的交易日志中，每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户识别出来，保存在高频账户表中。高频账户表关键字段包括日期、时间段、账号、交易次数。参数T和阈值M根据交易数据的实际情况进行动态调整。阈值M大于1，T值越高，则M值相应越高。
S12：将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中。
在本实施例中，将高频账户表中的账户从一天的交易日志的每段时间中的所有交易提取出来，保证在热点交易表中。其中，热点交易表中的关键字段包括：日期、起始时间戳、结束时间戳、热度值，以及其他来源于交易日志中的任何字段，比如：交易码、流水号、渠道标识、返回码等。
S13：对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值。
在本实施例中，对热点交易表中的每笔交易进行热度值计算。计算方法是：针对热点交易表中的每笔交易，根据账户信息遍历热点交易表，统计同账号、交易时间重叠的交易笔数，作为该笔交易的热度值。具体如下：设当前交易的起始时间戳为ST1，结束时间戳为ET1。热点交易表中该账户的所有交易中，起始时间戳ST在(ST1,ET1)之间，或者结束时间戳ET在(ST1,ET1)之间的交易量总数，即为当前交易的热度值。
由于交易处理时间远小于时间段长度T分钟，因此可以只遍历热点交易表中该交易所处时间段内的交易，以提高遍历效率。同时，为了不遗漏当前时间段起止点附近的热点交易，将当前时间段的前一个时间段和后一个时间段也纳入遍历范围。这种实施方式可以准确地计算当前交易的热度值，同时避免了全表遍历，大大提高了作业效率。
S14：对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。
在本实施例中，通过对热度值大于阈值N的交易进行统计，可以得知热点交易是哪些***发起、哪些交易码等场景信息，以及交易量、平均处理时间等性能信息。在本技术方案中，N大于1。
热度值计算实际是热点交易表的自关联查询。由于热点交易表比交易日志数据量小很多，而且查询范围集中在交易的当前时间段及紧邻时间段，自关联查询的效率会高很多。本技术方案采用热度值指标，用以识别热点交易，衡量热点交易的密集度，在此基础上统计热点交易的来源和性能。由此可知，本技术方案能够准确识别热点账户及其交易，明确热点交易的来源及性能问题，以便******采取控制措施。同时，本方案采用了分步筛选的方法，可以保证批量任务的效率。
如图2所示，为本申请实施方式还提供一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别***的示意图之一。包括：
高频账户表扫描单元201，用于从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中；
热点交易表扫描单元202，用于将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中；
热度值计算单元203，用于对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值；
识别单元204，用于对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。
优选地，所述识别单元204还用于在识别出交易日志中热点交易时，确定所述热点交易的场景信息和性能信息。
优选地，所述热度值计算单元203对每笔交易遍历所述热点交易表，统计同账号、交易时间重叠的交易笔数，所述交易笔数为该笔交易的热度值。
如图3所示，为本申请实施例提供的一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别***的示意图之二。所述***包括：存储器a和处理器b，所述存储器a中存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器b执行时，实现以下功能：
从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中；
将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中；
对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值；
对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。
在本实施例中，所示计算机程序被所述处理器b执行时，还实现以下功能：
在识别出交易日志中热点交易时，确定所述热点交易的场景信息和性能信息。
在本实施方式中，所述存储器包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。
在本实施方式中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，所述处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。
本说明书实施方式提供的海量交易日志中热点交易识别***，其存储器和处理器实现的具体功能，可以与本说明书中的前述实施方式相对照解释，并能够达到前述实施方式的技术效果，这里便不再赘述。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现客户端、服务器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得客户端、服务器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种客户端、服务器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
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方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。尤其，针对客户端的实施方式来说，均可以参照前述方法的实施方式的介绍对照解释。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施方式描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (13)

1.一种海量交易日志中热点基于账户的交易识别方法，其特征在于，包括：
从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中；
将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中；
对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值；
对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在识别出交易日志中热点交易时，确定所述热点交易的场景信息和性能信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述热点交易表中每一笔交易的热度值计算方法为：
遍历所述热点交易表，统计与本交易同账号、交易时间重叠的交易笔数，所述交易笔数为该笔交易的热度值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，遍历所述热点交易表的方法为：遍历在所述热点交易表中所述账户在当前时间段T对应交易、在前一时间段T对应交易以及后一时间段T对应交易。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高频账户表的字段包括：日期、时间段、账号、交易次数。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述热点交易表的字段包括：日期、起始时间戳、结束时间戳、热度值，以及交易日志的字段。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述交易日志的字段包括：交易码、流水号、渠道标识、返回码。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景信息包括：交易发起***和交易码。
9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述性能信息包括：交易量、平均处理时间。
10.一种海量交易日志中基于账户的热点交易识别***，其特征在于，包括：
高频账户表扫描单元，用于从交易日志中获得每T分钟时间段内交易次数大于阈值M的账户，并保存在高频账户表中；
热点交易表扫描单元，用于将所述高频账户表中的账户在对应时间段中的所有交易提取出来，保存至热点交易表中；
热度值计算单元，用于对所述热点交易表中的每一笔交易进行热度值计算，获得热点交易表中每一笔交易的热度值；
识别单元，用于对热度值大于阈值N的交易进行统计，识别出交易日志中热点交易。
11.如权利要求10所述的***，其特征在于，所述识别单元还用于在识别出交易日志中热点交易时，确定所述热点交易的场景信息和性能信息。
12.如权利要求10所述的***，其特征在于，所述热度值计算单元遍历所述热点交易表，统计与本交易同账号、交易时间重叠的交易笔数，所述交易笔数为该笔交易的热度值。
13.如权利要求12所述的***，其特征在于，所述热度值计算单元遍历所述热点交易表的方法为：遍历在所述热点交易表中所述账户在当前时间段T对应交易、在前一时间段T对应交易以及后一时间段T对应交易。
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