用drools实现同账户过去24小时交易金额的变异系数≤0.05

要实现同账户过去24小时交易金额的变异系数≤0.05，可以按照以下步骤使用 Drools 规则引擎：

1. 定义交易实体类

首先，我们需要定义一个交易实体类，该类包含交易所属的账户、交易金额和交易时间等属性，例如：

public class Transaction {
    private String account;
    private double amount;
    private LocalDateTime time;

    // 省略构造方法和 getter/setter 方法
}

在上述代码中，我们定义了一个交易实体类 `Transaction`，该类包含了三个属性，分别为 `account`、`amount` 和 `time`，分别表示交易所属的账户、交易金额和交易时间。

2. 编写规则文件

接下来，我们需要编写一个规则文件，该文件用于计算同账户过去 24 小时交易金额的变异系数，并判断是否满足条件。以下是一个简单的规则文件示例：

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
import java.time.LocalDateTime;
import com.example.Transaction;

rule "Check transaction coefficient of variation"
when
    $transactions: List(size > 1) from collect(Transaction() over window:time(24h) from entry-point transactions)
then
    // 根据账户分组，计算每个账户的交易金额平均值和标准差
    Map<String, List<Double>> groups = $transactions.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Transaction::getAccount, Collectors.mapping(Transaction::getAmount, Collectors.toList())));

    Map<String, Double> means = groups.entrySet().stream()
        .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, e -> e.getValue().stream().mapToDouble(Double::doubleValue).average().orElse(0.0)));

    Map<String, Double> sds = groups.entrySet().stream()
        .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, e -> {
            double mean = means.get(e.getKey());
            return Math.sqrt(e.getValue().stream().mapToDouble(x -> Math.pow(x - mean, 2)).average().orElse(0.0));
        }));

    // 计算变异系数
    boolean isSatisfied = true;
    for (String account : groups.keySet()) {
        double mean = means.get(account);
        double sd = sds.get(account);
        double cv = sd / mean;
        if (cv > 0.05) {
            isSatisfied = false;
            break;
        }
    }

    // 如果满足条件，则输出日志信息
    if (isSatisfied) {
        System.out.println("Transaction coefficient of variation is satisfied.");
    }
end

在上述规则中，我们首先通过模式匹配定义了一个名为 `$transactions` 的交易列表，该列表包含了所有在过去 24 小时内进入 entry-point `transactions` 的交易。然后，我们根据账户分组，计算每个账户的交易金额平均值和标准差，并计算变异系数。最后，我们判断变异系数是否小于等于 0.05，如果满足条件，则输出日志信息。

需要注意的是，规则中的时间窗口 `window:time(24h)` 表示在过去 24 小时内进入 entry-point `transactions` 的交易，因此需要在代码中将交易实体类 `Transaction` 定义为 entry-point，例如：

KieSession kieSession = kieBase.newKieSession();
kieSession.getEntryPoint("transactions").insert(new Transaction("account1", 100.0, LocalDateTime.now()));
kieSession.getEntryPoint("transactions").insert(new Transaction("account1", 200.0, LocalDateTime.now().minusHours(12)));
kieSession.getEntryPoint("transactions").insert(new Transaction("account2", 300.0, LocalDateTime.now().minusHours(6)));
kieSession.fireAllRules();

在上述代码中，我们首先创建了一个名为 `transactions` 的 entry-point，并将三个不同的交易实例插入到该 entry-point 中。然后，我们使用 `fireAllRules` 方法触发规则引擎执行规则，如果满足条件，则会输出日志信息。

总的来说，以上是一个简单的 Drools 规则示例，用于计算同账户过去 24 小时交易金额的变异系数，并判断是否满足条件。实际应用中，您可能需要更复杂的规则和类定义，以满足您的具体需求。