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申请/专利权人：山东华软金科信息技术有限公司
摘要：本发明提供一种基于大数据的数据风险评估方法及系统，本发明通过收集原始数据集；基于数据集，构建风险特征空间，从数据集中移除不贡献于风险评估的特征，利用降维技术对剩余特征进行可视化处理，利用优化后的特征集合和历史风险事件记录创建一个综合训练集，将构建的训练集应用于集成学习策略中，采取自助聚合法Bagging和迭代式算法Boosting，利用该策略训练得到一个针对大数据风险评估的模型；对训练完成的风险评估模型实施K折交叉验证，以对模型参数进行调优；应用经过验证和调优的模型，对实时数据流进行实时监控，模型输出针对每批数据的风险评分，实现了对金融交易中潜在风险的高效、准确识别与管理。显著提升了大规模交易数据时的风险管理能力。
主权项：1.一种基于大数据的数据风险评估方法，其特征在于，包括：收集原始数据集，执行数据预处理流程；基于上述预处理后的数据集，构建风险特征空间，应用递归特征消除算法，从预处理后的数据集中移除不贡献于风险评估的特征，利用降维技术对剩余特征进行可视化处理，以便更好地理解和组织风险特征的分布，得到优化后的特征集合；利用优化后的特征集合和历史风险事件记录创建一个综合训练集，该训练集涵盖了包括数据泄露、非法访问等在内的多种安全威胁实例；将构建的训练集应用于集成学习策略中，采取自助聚合法Bagging和迭代式算法Boosting，集成多个基础分类器以增强模型的稳定性和泛化能力，利用该策略训练得到一个针对大数据风险评估的模型；对训练完成的风险评估模型实施K折交叉验证，通过此方法评估模型在未见数据上的表现，并根据验证结果反馈，以对模型参数进行调优；应用经过验证和调优的模型，对实时数据流进行实时监控，从中抽取出特征向量，并直接输入到模型中进行处理，模型输出针对每批数据的风险评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东华软金科信息技术有限公司 一种基于大数据的数据风险评估方法及系统
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