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一种基于混合属性的金融领域异常检测方法、系统、设备及可读存储介质
摘要文本
本发明提出一种基于混合属性的金融领域异常检测方法、系统、设备及可读存储介质中，数值属性离散化模块采用了自适应密度聚类算法，可以根据数值属性的分布特性自动确定聚类的数量和边界，生成更有意义的分类标签。这种自适应的处理方式能够更好地适应不同分布和复杂性的数值属性，提高数据挖掘模型的性能和解释性。通过将数值属性转换为分类属性，可以简化数据处理过程，使得异常检测步骤更加简洁和高效。同时，这种转换方式能够更好地利用分类属性的上下文信息，提高异常检测的准确性和可靠性。异常检测模块采用了基于熵和频率的算法，计算过程相对简单，效率相对较高。这种高效性在处理大规模数据集时尤其重要，能够显著提高异常检测的效率和准确性。。马-克-数据
申请人信息
- 申请人:北京新数科技有限公司
- 申请人地址:100012 北京市朝阳区红军营南路15号院2号楼1层111室
- 发明人: 北京新数科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于混合属性的金融领域异常检测方法、系统、设备及可读存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410017498.6 |
| 申请日 | 2024/1/4 |
| 公告号 | CN117786581A |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06F18/2433 |
| 权利人 | 北京新数科技有限公司 |
| 发明人 | 陈传凯; 王伟斌; 段天毅 |
| 地址 | 北京市朝阳区红军营南路15号院2号楼1层111室 |
专利主权项内容
1.一种基于混合属性的金融领域异常检测方法，其特征在于：该方法具体步骤为：(1)数值属性离散化，将数值属性转换为分类属性；(2)异常检测，经过数值属性离散化模块处理后，将数据集中的数值属性转换为分类属性。