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申请/专利权人：浙江三子智联科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的服务短信监测方法及系统，涉及服务短信监测技术领域，包括：获取历史服务短信的监测数据；对监测的节点进行筛选和节点特征分类；根据分类结果执行不同的监测策略。能够高效地处理和分析海量服务短信数据，提升监测的效率和准确性。对节点特征进行智能化分析和预测，能够实时识别和预判服务短信的特征和行为。监测策略具有动态调整的能力，根据服务特征评分对不同节点进行分类和监测，确保资源的高效利用和监测的及时性。通过实时更新历史数据和优化监测策略，能够持续改进和提升监测系统的性能，确保系统的稳定性和可靠性。

主权项：1.一种基于大数据的服务短信监测方法，其特征在于，包括：获取历史服务短信的监测数据；对监测的节点进行筛选和节点特征分类；根据分类结果执行不同的监测策略；所述对监测的节点进行筛选和节点特征分类包括，根据服务短信的发送记录和提供商告知的服务特征内容，提取接收节点的服务特征；获取监测范围内所有的接收节点，通过对接收节点的预测，判断是否具有所述服务特征；若接收节点存在服务特征的发生概率，则对接收节点进行特征分类，分类为服务特征潜在触发或服务特征低危触发；若接收节点不存在所述服务特征的发生概率，则对接收节点进行筛选剔除；所述提取接收节点的服务特征是指根据所述根据服务短信的发送记录，进行特征向量化，其包括如下步骤，使用BERT模型将短信文本数据转化为高维向量；使用嵌入编码将节点的通讯编码转化为向量表示；使用多维缩放将地理位置的经纬度进行降维处理；使用标准化方法将用户行为数据进行处理；将所有特征向量拼接成一个高维特征向量，使用NMF进行降维，得到最终的监测数据特征向量： ；其中，表示NMF输出的监测数据特征向量；BERT（C）表示BERT模型将短信内容C向量化；Embed（N）表示Embedding将节点数据N向量化；MDS（L）表示多维缩放将节点位置数据L降维；Norm（B）表示标准化的用户行为数据B，对用户行为数据Bi进行标准化处理：，表示用户行为数据的均值，表示用户行为数据的标准差；NMF表示非负矩阵分解函数；利用改进的时间序列聚类算法，将历史服务短信记录进行聚类分析，从中提取服务特征； ；其中，K表示聚类数，表示历史记录特征函数，表示第k个聚类的权重，Ck表示第k个聚类中心，为第k个聚类的协方差矩阵，T表示转置操作；对提供商告知的服务特征内容进行特征提取： ；服务特征集合： ；其中，表示提供商特征函数，表示提供商告知的服务特征内容，表示基于BERT模型的语义解析结果，表示领域知识图谱提取的特征，S表示提供商告知的服务特征内容的文本数据，表示提供商告知的第i个特征的服务特征内容。

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