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摘要：本申请涉及异常识别技术领域，提供一种异常数据识别方法。所述方法包括：根据各投标记录中的投标供应商ID和投标设备MAC地址构建供应商关系图和地址关系图；分别在供应商关系图和地址关系图中以多个步长进行随机游走，得到供应商低维嵌入向量和地址低维嵌入向量；将各供应商低维嵌入向量、各地址低维嵌入向量和预设时间窗口内的预设特征数据拼接至原始投标记录中，得到扩展投标记录；根据各目标扩展投标记录之间的相似度，识别各目标扩展投标记录是否异常。本申请采用机器识别方式，避免了人工审计导致的识别效率和准确率的下降，且同时对已存在的历史投标信息和当前投标信息进行分析，进一步提高异常数据识别准确率。
主权项：1.一种异常数据识别方法，其特征在于，包括：采集招投标系统中包含第一预设特征数据的投标记录；所述第一预设特征数据包括投标供应商ID和投标设备MAC地址；根据各投标记录中的投标供应商ID和投标设备MAC地址构建关系图，得到以投标供应商ID为节点的供应商关系图和以投标设备MAC地址为节点的地址关系图；分别在所述供应商关系图和所述地址关系图中以多个步长进行随机游走，得到对应于所述供应商关系图中各投标供应商ID的供应商随机游走序列和对应于所述地址关系图中各投标设备MAC地址的地址随机游走序列；分别根据各供应商随机游走序列和各地址随机游走序列，得到供应商低维嵌入向量和地址低维嵌入向量；将各供应商低维嵌入向量、各地址低维嵌入向量和预设时间窗口内的第二预设特征数据与对应第一预设特征数据进行拼接，得到扩展投标记录；根据各目标扩展投标记录之间的相似度，识别各目标扩展投标记录是否异常；所述目标扩展投标记录是对所述扩展投标记录进行数据预处理后的投标记录。
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百度查询： 广州英赛特软件有限公司 异常数据识别方法
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