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[发明专利]数据质量检测方法、装置、电子设备及介质-CN202110283424.3有效
发明人：李鹏宇;郑毅;李剑锋 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术，揭露一种数据质量检测方法，包括：获取原始数据集，利用预构建的流畅度分析模型对原始数据集进行流畅度处理，得到流畅度值，利用预构建的语言模型对原始数据集进行困惑度分析，得到困惑度值，利用预构建的语法检测模型对原始数据集进行正确度检测处理，得到正确度值，利用预构建的监督模型对原始数据集中的对话数据进行匹配度检测，得到匹配度值；根据流畅度值、困惑度值、正确度值和匹配度值，分析得到原始数据集质量得分本发明还涉及区块链技术，所述原始数据集质量得分可以存储在区块链节点中。本发明还揭露一种数据质量检测装置、电子设备及存储介质。本发明可以提高数据质量检测的准确性。
数据质量检测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种用于人脸数据清洗的方法与设备-CN202011488826.9在审
发明人：杨天;叶云;朱政;黄冠;都大龙 -专利权人：北京芯翌智能信息技术有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请通过一种用于人脸数据清洗的方法及设备，首先获取原始数据集，其中，所述原始数据集的每个原始图片包含一个或多个人脸；接着将所述原始数据集的每个原始图片输入人脸检测网络模型，以获取每个原始图片中的全部人脸图片及与所述人脸图片中人脸对应的信息；然后基于与人脸图片中人脸对应的人脸得分信息，对所述每个原始图片中的全部人脸图片进行排序并标号；最后遍历基于所述原始数据集获取的全部人脸图片，获取标号符合第一预设阈值的人脸图片，并集合为第一人脸数据集。经过对原始数据集的清洗，清除原始数据集中质量不高及重复的人脸数据，标注后用于训练人脸识别模型，可获得较好的训练效果。
一种用于数据清洗方法设备

[发明专利]一种数据集公平性检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210068138.X在审
发明人：王秀利;马昊 -专利权人：中央财经大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供一种数据集公平性检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取需要检测的原始数据集；基于原始数据集，确定原始数据集中数据的数据类型，选取数据类型对应的目标模型，采用目标模型对原始数据集进行拟合，得到模型参数矩阵；根据模型参数矩阵，对原始数据集中每个样本进行歧视性检测，得到歧视性检测结果，根据歧视性检测结果，确定第一歧视样本集；根据模型参数矩阵和第一歧视样本集，确定第二歧视样本集；将第一歧视样本集和第二歧视样本集合并，得到原始数据集对应的歧视样本集，以采用歧视样本集度量原始数据集的歧视性水平。
一种数据公平性检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据匹配方法及装置-CN200910179910.X无效
发明人：邝维生 -专利权人：金蝶软件（中国）有限公司
申请日： 2009-09-29 - 公布日： 2010-03-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据匹配方法及装置，所述方法包括：分别将原始数据集和比对数据集的匹配字段值进行累加，得到原始数据集和比对数据集中每条记录分别对应的累加字段值；对于所述原始数据集中的每条当前记录，在比对数据集中查找第一个大于所述当前记录的上一条记录的累加字段值对应的第一记录，以及，第一条大于或等于当前记录的累加字段值对应的第二记录；依据原始数据集中的当前记录，和比对数据集中的第一记录和第二记录生成原始数据集和比对数据集的匹配关系；根据所述原始数据集和比对数据集各自的累加字段值和匹配关系，生成所述原始数据集和比对数据集的关联数据。本发明运用了减少了匹配数据集中数据的时间，提升了匹配效率。
一种数据匹配方法装置

[发明专利]一种频繁项集的挖掘方法、装置、存储介质和电子设备-CN201911195845.X在审
发明人：赵伟;郭庆;谢莹莹;于宏亮 -专利权人：曙光信息产业股份有限公司;曙光信息产业江苏有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种频繁项集的挖掘方法、装置、存储介质和电子设备，该挖掘方法包括：获取原始数据集；将原始数据集划分为多个子数据集；计算多个子数据集中每个子数据集的至少一个频繁项集；将所有子数据集的所有频繁项集进行汇总，得到原始数据集的至少一个候选频繁项集；从至少一个候选频繁项集中筛选出原始数据集的频繁项集。本申请实施例通过上述方法，能够减少频繁项集的挖掘时间。
一种频繁挖掘方法装置存储介质电子设备

[发明专利]内容数据自动化转换方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210867773.4在审
发明人：李游城;黄骏健 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种内容数据自动化转换方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括预定义内容数据转换策略；接收客户端发送的原始数据转换请求，原始数据转换请求包括请求转换的原始数据的原始数据类型和目标场景类型；获取原始数据集；从原始数据集获取与请求转换的原始数据的原始数据类型对应的原始数据，并作为待转换的原始数据；确定待转换的原始数据的目标标准数据类型；将待转换的原始数据转换为与目标标准数据类型对应的标准数据。将原本处理业务需要的n*m*t开发时间缩短至n*t的开发时间，极大的减少了开发成本；跨场景互通数据可以自动转换为标准数据，极大的提高了数据的通用性。
内容数据自动化转换方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、装置、电子设备、介质及程序产品-CN202310001952.4在审
发明人：杨世辉 -专利权人：蚂蚁财富（上海）金融信息服务有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取包括原始数据以及原始数据对应的第一标注标签的第一标注数据集以及基于第一标注数据集中各第一标注标签对应的原始数据所满足的标注规则对第一标注数据集过滤后得到的训练数据集；基于训练数据集对初始模型进行训练得到第一模型；在第一模型不满足预设要求的情况下，基于第一模型对原始数据进行标注得到包括原始数据以及原始数据对应的第二标注标签的第二标注数据集，将第一标注数据集更新为第二标注数据集，并再次执行获取第一标注数据集以及基于标注规则对第一标注数据集过滤后得到的训练数据集的步骤
模型训练方法装置电子设备介质程序产品

[发明专利]一种恶意信息检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310876210.6在审
发明人：李默涵;连雨昕;朱锦鹏;林景怡;万佳文;孙彦斌;田志宏 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种恶意信息检测方法、装置、电子设备及存储介质，本发明方法基于预设采集条件，获取原始数据；对原始数据进行预处理，转化得到评分矩阵；基于评分矩阵，确定目标特征；对目标特征进行加权聚合，根据加权聚合的特征值对原始数据进行过滤，得到原始数据集；根据原始数据集确定目标用户，通过随机丢弃的方式将原始数据的评分数据集划分为预设数据的目标数据集，进而分别对各个数据集进行隐语义处理，得到目标用户的评分向量；基于目标用户的评分向量，确定各个目标数据集之间的距离差值；进而根据距离差值确定各个目标数据集的恶意信息的检测结果；本发明实施例能够高效准确实现恶意信息检测，可广泛应用于计算机技术领域。
一种恶意信息检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种深度聚类模型的数据增强方法和装置-CN202110265436.3在审
发明人：陈晋音;王珏 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度聚类模型的数据增强方法和装置，包括：获取原始数据集，并采用原始数据集优化深度聚类模型参数，同时获得利用优化后的深度聚类模型对原始数据集的聚类结果；根据聚类结果提取原始数据来构建中心样本集和边缘样本集；基于中心样本集和边缘样本集，采用生成式对抗网络生成新中心样本和新边缘样本，同时将部分新中心样本和部分新边缘样本添加到原始数据集中，获得增强数据集；利用优化后的深度聚类模型对增强数据集进行聚类，对原始数据集和增强数据集进行黑盒攻击，以两者对黑盒攻击的鲁棒性差距最大为目标，调整填加的新中心样本和新边缘样本，以实现对数据的增强。
一种深度模型数据增强方法装置

[发明专利]一种样本过采样方法及装置-CN202310897403.X在审
发明人：谢添 -专利权人：中国光大银行股份有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供了一种样本过采样方法及装置，其中，该方法包括：获取预设类型样本的原始数据集，其中，原始数据集包括多个原始样本，根据预设比例系数拉伸多个原始样本，得到多个拉伸样本，并将多个拉伸样本组成拉伸数据集，根据原始数据集和拉伸数据集确定目标数据集，并将目标数据集和原始数据集作为训练数据集，其中，目标数据集包括多个目标样本。本发明实施例通过按比例拉伸样本数据集的特征间距，在保持少数类样本原有相关性的前提下补充了新样本对象，可以解决相关技术中传统过采样方法导致的模型过拟合问题，既保证了样本数据的随机性，又最大限度地保留了原样本集的数据特征
一种样本采样方法装置

[发明专利]一种机器学习中的针对属性推理攻击的防御方法-CN202211078605.3在审
发明人：董恺;李仁哲;李想 -专利权人：南京逸智网络空间技术创新研究院有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习中的针对属性推理攻击的防御方法，包括：基于原始数据集构造得到伪装数据集，伪装数据集与原始数据集的特征空间相同但统计分布不同；采用原始数据集和伪装数据集对机器学习模型进行训练，得到投票模型；基于原始数据集重新构造新的伪装数据集，采用投票模型对新的伪装数据集进行数据筛选，对于新的伪装数据集中的每一条样本，使用投票模型的输出作为其新的标签，完成对新的伪装数据集的重构，将重构后的伪装数据集和原始数据集共同参与训练
一种机器学习中的针对属性推理攻击防御方法

[发明专利]一种农作物种植种类推荐信息处理装置、方法及存储介质-CN202010198233.2有效
发明人：刘奥琦;卢涛;王布凡;陈润斌;陈冲;许若波;周强;郝晓慧;王宇;魏博识;郎秀娟;吴志豪;王彬 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种农作物种植种类推荐信息处理装置、方法及存储介质，装置包括：土壤原始数据采集模块、合成处理模块、土壤合成数据集计算模块、目标参数计算模块和推荐信息获得模块，土壤原始数据采集模块用于从待测土壤中采集多个土壤原始数据，根据多个土壤原始数据得到土壤原始数据集；合成处理模块用于将土壤原始数据集进行合成处理，得到土壤合成数据集；土壤合成数据集计算模块用于对土壤合成数据集进行计算，得到目标参数，目标参数用于计算目标平面Z；本发明解决了土壤数据不平衡问题、小样本多分类问题，减少种植决策者的主观意向和其他客观因素影响。
一种农作物种植种类推荐信息处理装置方法存储介质

[发明专利]用于生成X射线图像数据的方法-CN201710960677.3有效
发明人： T·朗;N·马斯;F·登纳莱因 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G01N23/046 文献下载
摘要：本公开涉及用于生成X射线图像数据的方法。X射线图像数据通过包括X射线源和X射线检测器的X射线系统生成，X射线检测器具有多个有规律排列的像素，其中：指定具有多个参数的数学散射辐射模型；通过X射线系统扫描测试对象，生成第一和第二原始数据集；在生成第二原始数据集时，X射线掩模被插入在X射线源与测试对象之间，其具有对X射线透明的区域和对X射线不透明的区域；基于第一和第二原始数据集确定用于校准散射辐射模型的参数值；通过X射线系统扫描检查对象，以生成第三原始数据集；通过经校准的散射辐射模型处理第三原始数据集，以生成经校正的第三原始数据集；并基于经校正的第三原始数据集，从检查对象生成一组X射线图像数据。
用于生成射线图像数据方法

[发明专利]一种基于调查问卷的数据处理方法及系统-CN201911168069.4有效
发明人：邢云冰;潘志文;陈益强;戴连君;张钧 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提出一种基于调查问卷的数据处理方法及系统，包括：步骤1、通过调查问卷中的回答内容，得到原始数据集，并通过属性分解将该原始数据集中多选问题数据转换为单选问题数据，通过线性回归填补该原始数据集中空缺数据，得到第一数据集；步骤2、对该第一数据集进行质量筛查，剔除该第一数据集中错误数据和低质量数据，得到第二数据集，并对该第二数据集中冗余属性进行标记，得到预处理数据集，并将该预处理数据集输入至预设数据分析模型本发明可解决原始数据中的虚假信息难以过滤、属性冗余、难以直接处理原始数据中多选问题数据和漏填内容数据等技术问题。
一种基于调查问卷数据处理方法系统

[发明专利]数据处理方法、存储介质以及计算机终端-CN202210380891.2在审
发明人：杨颖一 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法、存储介质以及计算机终端。其中，该方法包括：获取原始数据集和目标变量，其中，原始数据集至少包括原始特征；对原始数据集进行筛选处理，得到目标数据集，其中，目标数据集的数据分布与原始数据集的数据分布的差异小于预设值；对原始特征进行筛选处理，得到目标特征集，其中，目标特征集用于表示原始特征中单独用于对目标变量进行解释，且符合预设统计分布的特征；基于目标数据集和目标特征集对目标变量进行解释，得到解释结果，其中，解释结果用于表示特征对目标变量的影响程度本发明解决了相关技术中在算法治理的过程中对数据进行解释的准确度较低的技术问题。
数据处理方法存储介质以及计算机终端