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摘要：本申请涉及数据泛化技术领域，具体涉及用于经济大数据中文本数据的泛化处理保护方法，该方法包括：获取文本数据；利用文本属性向量训练孤立森林，基于特征向量之间的类内差异确定特征向量的类内偏差值；基于类内偏差值的分布离散程度确定聚类簇的内容复杂度，结合聚类簇内特征向量的相似程度确定聚类簇之间的内容可转换度；基于内容可转换度确定孤立树的投票权重，得到文本属性向量的异常得分；基于异常得分筛选需要泛化处理的文本数据，得到泛化处理结果。本申请通过对同类内容下文本数据内容差异以及可互换组合出现在不同数据源经济大数据中特点的分析，优化孤立森林算法，提高泛化处理的效果，降低经济大数据中文本数据被攻击的风险。
主权项：1.用于经济大数据中文本数据的泛化处理保护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：从多个数据源获取不同领域多类内容的文本数据；根据每个领域每类内容中文本数据通过PV-DM模型获取每个文本数据的文本属性向量，通过文本数据的文本属性向量训练孤立森林模型，基于所述文本属性向量降维所得特征向量之间的类内差异确定聚类簇中每个特征向量的类内偏差值；基于每个聚类簇内特征向量的类内偏差值的分布离散程度确定每个聚类簇的内容复杂度；基于所述内容复杂度结合两个聚类簇内特征向量的相似程度确定两个聚类簇之间的内容可转换度；基于树节点中特征向量所在聚类簇之间的内容可转换度确定孤立树的投票权重，基于所述投票权重得到每个文本属性向量的异常得分；基于每个领域每类内容下所有文本数据对应文本属性向量的异常得分筛选需要泛化处理的文本数据，利用泛化模型得到泛化处理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁奇点教育科技有限公司 用于经济大数据中文本数据的泛化处理保护方法
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