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龍圖騰網(wǎng)恭喜山西省投資集團(tuán)信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的異常行為識(shí)別預(yù)警方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119227681B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411351993.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/284；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的異常行為識(shí)別預(yù)警方法及系統(tǒng)是由杜凱;高文博;郭宏偉;王樂;賀云;李明良;張娜;張凱;閆少波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的異常行為識(shí)別預(yù)警方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的異常行為識(shí)別預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括：通過每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)與語(yǔ)料庫(kù)中相同詞之間詞向量的差異性，獲得記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞的異常行為因子；根據(jù)每類詞在記錄文本數(shù)據(jù)中的分布、記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞與語(yǔ)料庫(kù)中干擾詞的詞向量之間的相似性，確定出主題詞和非主題詞；并根據(jù)非主題詞與主題詞對(duì)應(yīng)詞向量之間的差異、異常行為因子之間的差異，獲得每個(gè)非主題詞的語(yǔ)境偏差系數(shù)，通過語(yǔ)境偏差系數(shù)對(duì)所有非主題詞的異常行為因子進(jìn)行修正，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)的異常程度；并進(jìn)行異常行為識(shí)別。本發(fā)明降低了語(yǔ)境對(duì)詞的影響，提高了異常行為識(shí)別預(yù)警的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的異常行為識(shí)別預(yù)警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的異常行為識(shí)別預(yù)警方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：獲取日常工作中的所有記錄文本數(shù)據(jù)；通過規(guī)章制度獲得語(yǔ)料庫(kù)，獲取記錄文本數(shù)據(jù)和語(yǔ)料庫(kù)中的所有詞以及對(duì)應(yīng)的詞向量，通過每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞與對(duì)應(yīng)語(yǔ)料庫(kù)中相同詞之間詞向量的差異性，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞的異常行為因子；根據(jù)每類詞在所有記錄文本數(shù)據(jù)中的分布，確定出每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中的疑似主題詞和疑似非主題詞；獲取語(yǔ)料庫(kù)中的干擾詞以及對(duì)應(yīng)的詞向量，通過每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞與語(yǔ)料庫(kù)中干擾詞的詞向量之間的相似性，確定出每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中的干擾詞；從疑似主題詞和疑似非主題詞中去除干擾詞，得到每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中的主題詞和非主題詞；根據(jù)每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中的每個(gè)非主題詞與所有主題詞對(duì)應(yīng)詞向量之間的差異、異常行為因子之間的差異，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)非主題詞的語(yǔ)境偏差系數(shù)，通過非主題詞的語(yǔ)境偏差系數(shù)對(duì)所有非主題詞的異常行為因子進(jìn)行修正，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)的異常程度；通過每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)的異常程度進(jìn)行異常行為識(shí)別；所述通過每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞與對(duì)應(yīng)語(yǔ)料庫(kù)中相同詞之間詞向量的差異性，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞的異常行為因子，包括的具體步驟如下：將語(yǔ)料庫(kù)中相同詞的詞向量組成一個(gè)集合，記為每個(gè)詞的詞向量集合；將每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞的詞向量與對(duì)應(yīng)在語(yǔ)料庫(kù)中相同詞的詞向量集合內(nèi)任意一個(gè)詞向量之間的余弦相似度，記為每個(gè)詞與任意一個(gè)詞向量之間的接近程度；將每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞的詞向量與對(duì)應(yīng)在語(yǔ)料庫(kù)中相同詞的詞向量集合內(nèi)任意一個(gè)詞向量進(jìn)行矢量減法運(yùn)算后的模長(zhǎng)，記為每個(gè)詞與任意一個(gè)詞向量之間的差異程度；對(duì)每個(gè)詞與任意一個(gè)詞向量之間的接近程度和差異程度進(jìn)行融合，得到每個(gè)詞與任意一個(gè)詞向量之間的異常因子，將每個(gè)詞與語(yǔ)料庫(kù)中相同詞的詞向量集合內(nèi)所有詞向量之間的異常因子的均值，作為每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)詞的異常行為因子；所述根據(jù)每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中的每個(gè)非主題詞與所有主題詞對(duì)應(yīng)詞向量之間的差異、異常行為因子之間的差異，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)非主題詞的語(yǔ)境偏差系數(shù)，包括的具體步驟如下：對(duì)每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中的所有主題詞的詞向量進(jìn)行矢量和運(yùn)算，得到每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中主題詞的總詞向量；將每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)非主題詞的詞向量與主題詞的總詞向量進(jìn)行矢量減法運(yùn)算后的模長(zhǎng)，記為每個(gè)非主題詞與所有主題詞之間的第一差異性；將每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)非主題詞與所有主題詞的異常行為因子之間差異的均值，記為每個(gè)非主題詞與所有主題詞之間的第二差異性；對(duì)每個(gè)非主題詞與所有主題詞之間的第一差異性和第二差異性進(jìn)行融合，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)非主題詞的語(yǔ)境偏差性；對(duì)每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)非主題詞的語(yǔ)境偏差性進(jìn)行線性歸一化，獲得每個(gè)記錄文本數(shù)據(jù)中每個(gè)非主題詞的語(yǔ)境偏差系數(shù)。

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