非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114817485A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202110078586.3

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本发明实施例涉及一种非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取多个待进行非法集资线索识别的目标文本数据;基于预设的线索特征规则库从多个所述目标文本数据中确定疑似非法集资线索数据;将所述疑似非法集资线索数据输入至至少一个已训练的非法集资线索分类模型,得到至少一个预测参数;依据所述疑似非法集资线索数据与所述疑似非法集资线索数据对应的至少一个所述预测参数构建非法集资线索数据库。由此,可以提高从海量互联网数据中筛选非法集资线索数据的效率,以及提高最终筛选出的非法集资线索数据的准确性、全面性。

    基于机器学习的微信金融消息分析方法及系统

    公开(公告)号:CN111680225A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010338132.0

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的微信消息分析方法,包括:步骤一、构建训练语料库;步骤二、建立词汇向量表;步骤三和步骤四、构建和训练卷积神经网络;步骤五、将待分析的微信消息对应的多个词汇对应的词向量构成的词向量矩阵输入至训练得到的卷积神经网络,输出得到该微信消息对应的所有标签的概率分布情况。本发明具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。本方法还公开了一种基于机器学习的微信消息分析系统,包括:数据采集组件;训练语料库;文本预处理组件;模型训练组件;源数据分类组件。本系统具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。

    一种基于数据流特征的网络流量生成方法

    公开(公告)号:CN105049277B

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201510308828.8

    申请日:2015-06-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于数据流特征的网络数据流量生成方法。本发明的关键在于将网络数据流在单位时间窗口内的特征属性值引入网络流量生成方法中。该方法能够根据配置的单位时间窗口内的新增网络数据流数量、网络数据流持续时间分布、各类型网络数据流的报文数量分布、报文传输时间分布和报文尺寸分布等特征值,构造出单位时间窗口内的网络数据流量,实现网络数据流量生成,使在每个时间窗口内产生的网络流量的特征属性符合配置的网络数据流各个特征属性值。基于数据流特征的网络数据流量生成方法能够生成随着时间而波动变化的符合单位时间内特定属性特征的网络数据流量。

    用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN108737137A

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201710253819.2

    申请日:2017-04-18

    Abstract: 本发明提供了一种用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质,所述方法包括:采用统一描述语言描述网络拓扑,以产生网络拓扑描述信息,所述统一描述语言为预定的统一采用的描述语言;以及基于与所述统一描述语言相对应的翻译器对所述网络拓扑描述信息进行翻译,以产生用于识别所述网络拓扑的识别描述信息。根据本发明实施例的用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质通过采用统一的描述语言对网络拓扑进行描述,并经由相应翻译器的翻译产生网络拓扑的识别描述信息,使得网络拓扑被标准化,可由任何应用系统识别,从而能够支持不同系统中的数据交换,实现各系统间的能力整合。

Patent Agency Ranking