[发明专利]数据类型的确定方法和装置、存储介质及电子装置有效
| 申请号： | 201910964629.0 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110781433B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 余意 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/958 | 分类号： | G06F16/958;G06Q30/0241;G06F18/2431;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 张秀英 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种数据类型的确定方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取待处理数据的第一目标序列数据，将该第一目标序列数据输入预先训练好的对抗网络模型中，得到该对抗网络模型输出的该待处理数据属于正常类型的目标概率，在目标概率大于或等于预设阈值的情况下，确定该待处理数据该属于该正常类型；否则，确定该待处理数据属于异常类型。本发明实施例通过预先训练好的对抗网络模型确定待处理数据为正常数据的概率，从而判断待处理数据是正常或异常数据，解决了现有技术中基于随机森林的方法由于每次选择特征时都是随机选择，导致在维度过高的情况下异常数据确定的效果会大幅度下降的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 数据类型 确定 方法 装置 存储 介质 电子 | ||
【主权项】：
1.一种数据类型的确定方法，其特征在于，包括：/n获取待处理数据的第一目标序列数据，其中，所述第一目标序列数据是从所述待处理数据中按照时间序列提取的多个维度的序列数据；/n将所述第一目标序列数据输入预先训练好的对抗网络模型中，得到所述对抗网络模型输出的所述待处理数据属于正常类型的目标概率，其中，所述对抗网络模型用于将所述第一目标序列数据进行重构，得到第二目标序列数据，并根据所述第一目标序列数据与所述第二目标序列数据之间的重构误差确定所述目标概率，所述目标概率与所述重构误差负相关，所述对抗网络模型是基于所述正常类型的训练数据进行训练得到的模型，所述对抗网络模型用于在输入数据为所述正常类型的数据时输出的所述输入数据为正常类型的概率小于预设阈值；/n在所述目标概率大于或等于预设阈值的情况下，确定所述待处理数据所述属于所述正常类型；在所述目标概率小于所述预设阈值的情况下，确定所述待处理数据不属于所述正常类型。/n
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