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申请/专利权人:杭州宽信科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于大数据与神经网络的信息智能拦截方法,包括以下步骤:获取待识别信息中第一目标内容的第一词向量,将所述第一词向量输入神经网络模型进行训练,输出所述第一目标内容的第一置信度;获取垃圾信息中包含预设第二目标内容的概率,根据所述概率和所述第一置信度进行模型训练,输出所述待识别信息的第二置信度;获取发送所述待识别信息的通讯方式的过往信用记录,基于所述第二置信度和所述过往信用记录判断是否对所述待识别信息进行拦截。本方法对包含网络链接、第三方平台账号的信息进行有效识别、降低漏拦概率的同时,减少对有些包含类垃圾信息关键词的非垃圾信息以及一些玩笑类信息误拦截现象的发生。
主权项:1.一种基于大数据与神经网络的信息智能拦截方法,其特征在于,包括如下步骤:获取待识别信息中第一目标内容的第一词向量,将所述第一词向量输入神经网络模型进行训练,输出所述第一目标内容的第一置信度,包括:利用正则表达式对所述待识别信息进行语义分析,获取所述待识别信息中第一目标内容的第一词向量,所述第一目标内容包含关键词、网络链接、第三方平台账号;预设所述第二目标内容的第二词向量,所述第二目标内容包含非法关键词、非法网络链接、非法第三方平台账号,将所述第一词向量和所述第二词向量输入神经网络模型;根据所述神经网络模型对所述第一、第二词向量进行求和与归一化处理,输出所述关键词、网络链接、第三方平台账号的第一置信度;获取垃圾信息中包含预设第二目标内容的概率,根据所述概率和所述第一置信度进行模型训练,输出所述待识别信息的第二置信度,包括:利用大数据分析技术获取垃圾信息中包含预设所述第二目标内容的概率,所述第二目标内容包含非法关键词、非法网络链接、非法第三方平台账号;将所述第一置信度和所述概率输入神经网络模型进行训练,获取所述待识别信息的第二置信度,所述待识别信息的第二置信度包含所述待识别信息是否为垃圾信息的置信度;获取发送所述待识别信息的通讯方式的过往信用记录,基于所述第二置信度和所述过往信用记录判断是否对所述待识别信息进行拦截,所述过往信用记录包含过去发送垃圾信息的次数及其信用度。
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百度查询: 杭州宽信科技有限公司 一种基于大数据与神经网络的信息智能拦截方法
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