[發明專利]一種異常特征信息提取方法、系統、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202110784299.4
• 申請日: 2021-07-12
• 公開（公告）號: CN113409092A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 王碩;王同樂;楊康;李霞
• 申請（專利權）人: 上海明略人工智能（集團）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 青島清泰聯信知識產權代理有限公司 37256
• 代理人: 趙燕

1.一種異常特征信息提取方法，其特征在于，包括：

回傳信息特征獲取步驟：通過廣告流量檢測系統獲取用戶游覽觸點的回傳信息后，對所述回傳信息進行分析獲取回傳信息特征；

回傳信息重要特征獲取步驟：通過平均影響值法對所述回傳信息特征進行篩選，獲取回傳信息重要特征；

學習模型構建步驟:構建映射關系學習模型后，在所述映射關系學習模型中訓練所述回傳信息重要特征，獲取廣告流量異常特征信息。

2.根據權利要求1所述的異常特征信息提取方法，其特征在于，所述回傳信息特征獲取步驟包括，通過所述廣告流量檢測系統獲取所述用戶游覽觸點的所述回傳信息后，多維度分析所述回傳信息獲取所述回傳信息特征，其中，所述回傳信息包括正常廣告流量與異常廣告流量。

3.根據權利要求1所述的異常特征信息提取方法，其特征在于，所述回傳信息重要特征獲取步驟包括，通過所述平均影響值法分析所述回傳信息特征的重要性，并根據所述重要性對所述回傳信息特征進行排序，去除所述回傳信息特征中的冗余特征后，獲取回傳信息重要特征。

4.根據權利要求1所述的異常特征信息提取方法，其特征在于，所述學習模型構建步驟包括：

回傳信息重要特征訓練步驟：構建映射關系學習模型后，編碼器中訓練所述回傳信息重要特征，獲取編碼器訓練后的回傳信息重要特征；

廣告流量異常特征獲取步驟：解碼器中訓練編碼器訓練后的所述回傳信息重要特征后，獲取所述廣告流量異常特征信息。

5.一種異常特征信息提取系統，其特征在于，適用于上述權利要求1至4中任一項所述的異常特征信息提取方法，所述異常特征信息提取系統包括：

回傳信息特征獲取單元：通過廣告流量檢測系統獲取用戶游覽觸點的回傳信息后，對所述回傳信息進行分析獲取回傳信息特征；

回傳信息重要特征獲取單元：通過平均影響值法對所述回傳信息特征進行篩選，獲取回傳信息重要特征；

學習模型構建單元:構建映射關系學習模型后，在所述映射關系學習模型中訓練所述回傳信息重要特征，獲取廣告流量異常特征信息。

6.根據權利要求5所述的異常特征信息提取系統，其特征在于，通過所述廣告流量檢測系統獲取所述用戶游覽觸點的所述回傳信息后，多維度分析所述回傳信息通過所述回傳信息特征獲取單元獲取所述回傳信息特征，其中，所述回傳信息包括正常廣告流量與異常廣告流量。

7.根據權利要求6所述的異常特征信息提取系統，其特征在于，通過所述平均影響值法分析所述回傳信息特征的重要性，并根據所述重要性對所述回傳信息特征進行排序，去除所述回傳信息特征中的冗余特征后，通過所述回傳信息重要特征獲取單元獲取回傳信息重要特征。

8.根據權利要求7所述的異常特征信息提取系統，其特征在于，所述學習模型構建步驟單元：

回傳信息重要特征訓練模塊：構建映射關系學習模型后，編碼器中訓練所述回傳信息重要特征，獲取編碼器訓練后的回傳信息重要特征；

廣告流量異常特征獲取模塊：解碼器中訓練編碼器訓練后的所述回傳信息重要特征后，獲取所述廣告流量異常特征信息。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至4中任一項所述的異常特征信息提取方法。

10.一種電子設備可讀存儲介質，所述電子設備可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被所述處理器執行時實現如權利要求1至4中任一項所述的異常特征信息提取方法。