本发明专利技术涉及大数据管理技术领域，具体为一种大数据风险监测识别预警装置及系统，其中装置包括数据采集模块、数据监测模块、风险分析模块、风险预警模块、方案推送模块与趋势预测模块，所述数据采集模块用于实时采集目标数据，并将采集的目标数据传输至所述数据监测模块中，所述数据监测模块用于对所述数据采集模块中采集的目标数据进行监测处理，并且对监测结果异常的目标数据进行修正处理，监测结果为正常的目标数据传输至所述风险分析模块中，本发明专利技术可对监测结果异常的目标数据进行及时修正处理，保证目标数据风险识别预警的连续性与可靠性，可根据风险评价标签信息预测出风险危害趋势，为风险处置决策提供全面可靠的辅助依据信息。据信息。据信息。
【技术实现步骤摘要】
一种大数据风险监测识别预警装置及系统
[0001]本专利技术涉及大数据管理
，具体为一种大数据风险监测识别预警装置及系统。
技术介绍
[0002]随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个企业创造的大量非结构化数据和半结构化数据，大数据在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策的资讯，传统的大数据企业风险识别预警装置在使用时，目标数据状态异常时容易导致风险识别预警发生中止或错误现象，并且不能为风险处置决策提供全面可靠的辅助依据信息。
[0003]现有技术CN112052306A公开了识别数据的方法和装置，该方法的一具体实施方式包括：对多条待识别数据进行分词，得到待识别词，以生成待识别词的词向量集合和词频次集合；分别从待识别词的词向量集合和词频次集合中匹配出目标待识别数据的词向量和词频次；但是该技术方案仅公开了识别归集方法，并没有提供预警及分析所收集数据的方法。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种大数据风险监测识别预警装置及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种大数据风险监测识别预警装置，包括数据采集模块、数据监测模块、风险分析模块、风险预警模块、方案推送模块与趋势预测模块，其中，
[0007]所述数据采集模块用于实时采集目标数据，并将采集的目标数据传输至所述数据监测模块中；
[0008]所述数据监测模块用于对所述数据采集模块中采集的目标数据进行监测处理，并且对监测结果异常的目标数据进行修正处理，监测结果为正常的目标数据传输至所述风险分析模块中；
[0009]所述风险分析模块用于分析处理所述数据监测模块中的目标数据，生成对应风险评价标签信息；
[0010]所述风险预警模块用于根据所述风险分析模块中的风险评价标签信息生成对应风险预警信息；将风险预警信息标记为样本M1、M2、
……
Mn，并自动校检比对各样本之间的相似度/值，比对公式函数为exact(text1,text2)，所述text1，text2为M1至Mn数据中的任意两个不同值，若exact(text1,text2)等于True，则将所比对的两个数值合并，若exact(text1,text2)等于False，则仍然保留数值原值；
[0011]所述方案推送模块用于根据所述风险预警模块中的风险预警信息匹配并推送出对应的处置方案；
[0012]所述趋势预测模块用于根据所述风险分析模块中的风险评价标签信息预测出风
险危害趋势，并判定分析出风险危害趋势的影响范围、严重程度与发生概率；具体将风险预警信息样本M设为连续变量，设f(x)为概率密度函数，则有概率
[0013]优选的，所述数据采集模块包括数据获取单元与数据整理单元，所述数据获取单元用于实时获取目标数据，所述数据整理单元用于将所述数据获取单元获取的目标数据进行整合传输。
[0014]优选的，所述数据监测模块包括监测单元、修改单元与传输单元，所述数据监测模块的具体运行流程包括如下步骤：
[0015]步骤a1：利用监测单元接收所述数据采集模块中的目标数据，并监测目标数据状态；
[0016]步骤a2：若目标数据状态的监测结果为异常，修改单元则参考异常点前后的数据修正处理目标数据，直至使得目标数据的监测结果为正常；
[0017]步骤a3：确认目标数据状态的监测结果为正常，利用传输单元将监测结果为正常的目标数据进行传输至所述风险分析模块中。
[0018]优选的，所述风险分析模块包括风险评估单元与风险标签库，所述风险分析模块的具体运行流程包括如下步骤：
[0019]步骤b1：利用风险评估单元接收所述数据监测模块中监测结果为正常的目标数据，将目标数据进行读取识别；
[0020]步骤b2：风险评估单元根据读取识别结果匹配出风险标签库中对应的风险评价标签信息。
[0021]优选的，所述风险预警模块包括标签解析单元与预警单元，所述标签解析单元用于解析处理风险评价标签信息，所述预警单元用于根据所述标签解析单元中的解析结果生成风险预警信息。
[0022]优选的，所述方案推送模块包括预警解析单元、预警匹配单元与方案库，所述方案推送模块的具体运行流程包括如下步骤：
[0023]步骤c1：利用预警解析单元解析处理所述风险预警模块中的风险预警信息；
[0024]步骤c2：所述预警匹配单元根据所述预警解析单元中解析结果，对应推送出所述方案库中的处置方案。
[0025]优选的，所述趋势预测模块包括标签识别单元与趋势分析模型，所述趋势预测模块的具体运行流程包括如下步骤：
[0026]步骤d1：利用所述标签识别单元识别读取所述风险分析模块中的风险评价标签信息预测出风险危害趋势；
[0027]步骤d2：利用所述趋势分析模型并判定评估出所述标签识别单元中风险危害趋势的影响范围、严重程度与发生概率；
[0028]为实现上述目的及其它相关目的，本专利技术还提供一种大数据风险监测识别预警系统，包括上述大数据风险监测识别预警装置，还包括存储模块，所述系统的具体运行流程包括如下步骤：
[0029]步骤e1：利用所述数据采集模块实时采集目标数据，并将采集的目标数据传输至所述数据监测模块中；
[0030]步骤e2：利用所述数据监测模块对所述数据采集模块中采集的目标数据进行监测处理，并且对监测结果异常的目标数据进行修正处理，监测结果为正常的目标数据传输至所述风险分析模块中；
[0031]步骤e3：利用所述风险分析模块用于分析处理所述数据监测模块中的目标数据，生成对应风险评价标签信息；
[0032]步骤e4：利用所述风险预警模块用于根据所述风险分析模块中的风险评价标签信息生成对应风险预警信息；
[0033]步骤e5：利用所述方案推送模块用于根据所述风险预警模块中的风险预警信息匹配并推送出对应的处置方案；
[0034]步骤e6：利用所述趋势预测模块根据所述风险分析模块中的风险评价标签信息预测出风险危害趋势，并判定分析出风险危害趋势的影响范围、严重程度与发生概率；
[0035]步骤e7：利用所述存储模块对风险评价标签信息、风险预警信息、处置方案与风险危害趋势进行存储。
[0036]优选的，还包括查询模块，所述查询模块用于查询展示所述存储模块中存储的内容信息。
[0037]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0038]本专利技术通过对采集的目标数据进行实时监测，并且可对监测结果异常的目标数据进行及时修正处理，保证目标数据风险识别预警的连续性与可靠性，防止目标数据状态异常时影响风险识别预警效果，可根据风险评价标签信息预测出风险危害趋势，并判定分析出风险危害趋势的影响范围、严重程度与发生概率，为风险处置决策提供全面可靠的辅助依据信息。
附图说明
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种大数据风险监测识别预警装置，其特征在于：包括数据采集模块(1)、数据监测模块(2)、风险分析模块(3)、风险预警模块(4)、方案推送模块(5)与趋势预测模块(6)，其中，所述数据采集模块(1)用于实时采集目标数据，并将采集的目标数据传输至所述数据监测模块(2)中；所述数据监测模块(2)用于对所述数据采集模块(1)中采集的目标数据进行监测处理，并且对监测结果异常的目标数据进行修正处理，监测结果为正常的目标数据传输至所述风险分析模块(3)中；所述风险分析模块(3)用于分析处理所述数据监测模块(2)中的目标数据，生成对应风险评价标签信息；所述风险预警模块(4)用于根据所述风险分析模块(3)中的风险评价标签信息生成对应风险预警信息，将风险预警信息标记为样本M1、M2、
……
Mn，并自动校检比对各样本之间的相似度/值，比对公式函数为exact(text1,text2)，所述text1，text2为M1至Mn数据中的任意两个不同值，若exact(text1,text2)等于True，则将所比对的两个数值合并，若exact(text1,text2)等于False，则仍然保留数值原值；所述方案推送模块(5)用于根据所述风险预警模块(4)中的风险预警信息匹配并推送出对应的处置方案，经过比对后数值合并的样本推送为同一个处置方案；所述趋势预测模块(6)用于根据所述风险分析模块(3)中的风险评价标签信息预测出风险危害趋势，并判定分析出风险危害趋势的影响范围、严重程度与发生概率，将风险预警信息样本M设为连续变量，设f(x)为概率密度函数，则有概率2.根据权利要求1所述的大数据风险监测识别预警装置，其特征在于：所述数据采集模块(1)包括数据获取单元(11)与数据整理单元(12)，所述数据获取单元(11)用于实时获取目标数据，所述数据整理单元(12)用于将所述数据获取单元(11)获取的目标数据进行整合传输。3.根据权利要求1所述的大数据风险监测识别预警装置，其特征在于：所述数据监测模块(2)包括监测单元(21)、修改单元(22)与传输单元(23)，所述数据监测模块(2)的具体运行流程包括如下步骤：步骤a1：利用监测单元(21)接收所述数据采集模块(1)中的目标数据，并监测目标数据状态；步骤a2：若目标数据状态的监测结果为异常，修改单元(22)则参考异常点前后的数据修正处理目标数据，直至使得目标数据的监测结果为正常；步骤a3：确认目标数据状态的监测结果为正常，利用传输单元(23)将监测结果为正常的目标数据进行传输至所述风险分析模块(3)中。4.根据权利要求1所述的大数据风险监测识别预警装置，其特征在于：所述风险分析模块(3)包括风险评估单元(31)与风险标签库(32)，所述风险分析模块(3)的具体运行流程包括如下步骤：步骤b1：利用风险评估单元(31)接收所述数据监测模块(2)中监测结果为正常的目标数...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄霞，倪忠平，周凌鋆，陈苏辉，
申请(专利权)人：南通慧泉数据有限公司，
类型：发明
国别省市：
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