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基于深度学习的有害信息检测方法及系统

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本发明公开了基于深度学习的有害信息检测方法及系统，该方法包括：S100，采集多个用户的CDR数据、XDR数据及信令数据，得到样本数据，对样本数据进行分解，提取样本特征，并存入数据集合；S200，从数据集合中提取通信节点统计及子图的相关属性和表征，并对相关属性及表征进行预处理，并划分训练集和测试集，使训练集和测试集包括一定数量的有害数据；S300，将训练集输入基于循环神经网络的深度学习模型，进行监督训练，并结合测试集对深度学习模型进行优化，得到评估模型；S400，根据评估模型进行有害信息的定位分析。本发明较大程度地提升了电话通信中的有害信息的分析实时性及准确性，并能对模型进行在线训练和持续提升。

著录项

公开/公告号CN112351429A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-02-09

原文格式PDF
申请/专利权人珠海高凌信息科技股份有限公司;
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申请/专利号CN202011137247.X
发明设计人刘立峰;徐启南;薛洪涛;付俊;张志航;
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申请日2020-10-22
分类号H04W12/12(20210101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司;
代理人伍志健
地址 519060 广东省珠海市南屏科技工业园屏东一路1号
入库时间 2023-06-19 09:51:02

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-08-08

授权

发明专利权授予

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