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申请/专利权人：中核控制系统工程有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于人工智能的白名单同步更新方法、系统及电子设备，包括：获取每一维度的行为数据的安全等级与每一工作人员的若干行为数据序列，得到每一工作人员的每一维度的行为数据的初始重要程度；根据所有行为数据序列，得到每一维度的行为数据的重要性；根据每一工作人员的行为数据序列，得到每一工作人员的影响度；结合每一工作人员的每一维度的行为数据的初始重要程度、每一维度的行为数据的安全等级与重要性，得到每一工作人员的每一维度的行为数据的最终重要程度，得到更新方法。本发明旨在解决对每一用户的每一维度的行为数据使用相同的方法进行更新时，更新效率过低的问题。

主权项：1.基于人工智能的白名单同步更新方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取每一工作人员的行为数据，得到每一工作人员的若干行为数据序列；所述行为数据序列分别对应一个日期；所述行为数据序列中的一个行为数据对应一个维度与产生时间；获取每一维度的行为数据的安全等级；根据每一行为数据的产生时间，对每一工作人员的同一维度的行为数据进行聚类，得到若干类簇，进而得到每一工作人员的每一维度的局部聚集度；基于不同工作人员的同一维度的局部聚集度之间的差异，得到每一工作人员的每一维度的行为数据的初始重要程度；根据所有工作人员的行为数据序列中每一维度的行为数据的个数，得到每一维度的行为数据的更新频率；根据不同维度的行为数据的更新频率的差异，得到每一维度的行为数据的重要性；根据每一工作人员的所有行为数据对应的维度种类数，得到每一工作人员的影响度；根据每一工作人员的影响度、每一工作人员的每一维度的行为数据的初始重要程度、以及每一维度的行为数据的安全等级与重要性，得到每一工作人员的每一维度的行为数据的最终重要程度，进而得到行为数据更新方法；所述根据每一行为数据的产生时间，对每一工作人员的同一维度的行为数据进行聚类，得到若干类簇，进而得到每一工作人员的每一维度的局部聚集度，包括的具体方法为：将第个工作人员的所有行为数据序列中第个维度的行为数据映射到横坐标为产生时间的一维空间内，得到若干数据点；通过手肘法获得类簇的个数，将距离度量设置为不同数据点的产生时间的差异；使用k-means聚类算法，将数据点聚为若干类簇；将任意一个类簇中的聚类中心点与所有数据点的平均距离，记为该类簇的局部密度；将所有类簇的局部密度的均值，记为第个工作人员的第个维度的局部聚集度；所述基于不同工作人员的同一维度的局部聚集度之间的差异，得到每一工作人员的每一维度的行为数据的初始重要程度，包括的具体方法为： 式中，表示第个工作人员的第个维度的行为数据的初始重要程度，表示集团中工作人员的个数，表示第个工作人员的第个维度的局部聚集度，表示第个工作人员的第个维度的局部聚集度，表示函数；所述根据不同维度的行为数据的更新频率的差异，得到每一维度的行为数据的重要性，包括的具体方法为： 式中，表示第个维度的行为数据的重要性，表示第个维度的行为数据的更新频率，表示第个维度的行为数据的更新频率，表示行为数据的维度个数，表示函数；所述根据每一工作人员的影响度、每一工作人员的每一维度的行为数据的初始重要程度、以及每一维度的行为数据的安全等级与重要性，得到每一工作人员的每一维度的行为数据的最终重要程度，进而得到行为数据更新方法，包括的具体方法为： 式中，表示第个工作人员的第个维度的行为数据的最终重要程度，表示第个维度的行为数据的重要性，表示第个维度的行为数据的安全等级，表示第个工作人员的影响度，表示第个工作人员的第个维度的行为数据的初始重要程度，表示函数；预设重要程度阈值，如果，对第个工作人员的第个维度的行为数据进行实时更新；如果，对第个工作人员的第个维度的行为数据进行批量更新。

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