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申请/专利权人：中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本申请公开了一种违规操作检测方法、装置、设备、介质及程序产品，获取待检测业务的业务操作日志，基于业务操作日志，构建特征数据，特征数据中包括与渠道信息和靓号对应的编码；利用聚类模型中基于局部异常因子的模糊K均值聚类算法对特征数据进行聚类，得到特征数据对应的聚类结果，聚类结果用于指示待检测业务是否存在违规操作，聚类模型通过训练集对基于局部异常因子的模糊K均值聚类算法进行训练得到，训练集中包括包含于样本渠道信息和样本靓号对应的编码的样本特征数据。根据本申请实施例，利用局部异常因子与模糊K均值聚类算法相结合，同时掌握距离和密度信息，提升了聚类模型检测违规操作的能力，提高了违规操作检测的全面性及准确率。
主权项：1.一种违规操作检测方法，其特征在于，包括：获取待检测业务的业务操作日志，所述业务操作日志中至少包括渠道信息和靓号，所述渠道信息用于指示办理所述待检测业务的渠道；基于所述业务操作日志，构建特征数据，所述特征数据中包括与所述渠道信息和所述靓号对应的编码；利用聚类模型中基于局部异常因子的模糊K均值聚类算法对所述特征数据进行聚类，得到所述特征数据对应的聚类结果，所述聚类结果用于指示所述待检测业务是否存在违规操作，所述聚类模型通过训练集对基于局部异常因子的模糊K均值聚类算法进行训练得到，所述训练集中包括多个样本特征数据，每个样本特征数据均包括与样本渠道信息和样本靓号对应的编码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信集团辽宁有限公司 中国移动通信集团有限公司 违规操作检测方法、装置、设备、介质及程序产品
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