基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法和平台技术

本申请提供的基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法和平台，涉及人工智能技术领域。在本申请中，将目标互联网用户群体中的一个目标互联网用户标记为第一目标互联网用户，将第一目标互联网用户外的每一个目标互联网用户标记为第二目标互联网用户；对第一目标互联网用户对应的待分析互联网图像进行图像异常识别处理，得到初始图像异常程度，在第二目标互联网用户对应的历史互联网图像中，筛选出与待分析互联网图像匹配的相关历史互联网图像；基于相关历史互联网图像对应的历史图像异常程度，对初始图像异常程度进行更新处理，形成目标图像异常程度。基于上述内容，可以在一定程度上提高互联网数据异常分析的可靠度。定程度上提高互联网数据异常分析的可靠度。定程度上提高互联网数据异常分析的可靠度。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法和平台


[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法和平台。

技术介绍

[0002]互联网技术的发展，使得其应用场景和应用对象逐渐增加，已经成为一种普遍应用的技术。基于互联网技术的应用，会产生含量的互联网数据，包括文本数据、图像数据等。另外，人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，是利用数字计算机或者数字计算机控制的计算模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0003]在现有技术中，对于海量的互联网数据，有时候需要进行数据的异常监控等处理，例如，可以基于人工智能技术，对互联网数据进行异常分析，使得可以得到对应的异常分析结果。但是，在现有技术中，在对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法，其特征在于，所述基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法包括：利用优化互联网用户群体识别神经网络，对待分析互联网用户分布关系网进行用户群体识别处理，以得到所述待分析互联网用户分布关系网中的目标互联网用户群体，所述待分析互联网用户分布关系网包括多个互联网用户，且每一个所述互联网用户在所述待分析互联网用户分布关系网中的属性数据为所述互联网用户的网络行为数据，以及，在所述待分析互联网用户分布关系网中，每两个所述互联网用户之间的分布位置关系基于每两个所述互联网用户之间的用户相关关系确定；将所述目标互联网用户群体中的任意一个目标互联网用户标记为第一目标互联网用户，以及，将所述目标互联网用户群体中所述第一目标互联网用户以外的每一个目标互联网用户标记为第二目标互联网用户；对所述第一目标互联网用户对应的待分析互联网图像进行图像异常识别处理，以得到所述待分析互联网图像对应的初始图像异常程度，以及，在每一个所述第二目标互联网用户对应的历史互联网图像中，筛选出与所述待分析互联网图像匹配的至少一帧相关历史互联网图像；基于所述至少一帧相关历史互联网图像各自对应的历史图像异常程度，对所述初始图像异常程度进行更新处理，以形成所述待分析互联网图像对应的目标图像异常程度。2.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法，其特征在于，所述对所述第一目标互联网用户对应的待分析互联网图像进行图像异常识别处理，以得到所述待分析互联网图像对应的初始图像异常程度，以及，在每一个所述第二目标互联网用户对应的历史互联网图像中，筛选出与所述待分析互联网图像匹配的至少一帧相关历史互联网图像的步骤，包括：利用目标图像异常识别神经网络包括的图像关键信息挖掘单元，对所述第一目标互联网用户对应的待分析互联网图像进行图像关键信息挖掘处理，以输出所述待分析互联网图像对应的待分析图像描述向量；利用目标图像异常识别神经网络包括的图像关键信息挖掘单元，分别对每一个所述第二目标互联网用户对应的历史互联网图像进行图像关键信息挖掘处理，以输出每一帧历史互联网图像对应的历史图像描述向量；利用所述目标图像异常识别神经网络包括的图像异常识别单元，对所述待分析图像描述向量进行图像异常识别处理，以输出所述待分析互联网图像对应的初始图像异常程度；依据每一帧所述历史互联网图像对应的历史图像描述向量和所述待分析互联网图像对应的待分析图像描述向量之间的向量相关度，在每一个所述第二目标互联网用户对应的历史互联网图像中，筛选出与所述待分析互联网图像匹配的至少一帧相关历史互联网图像。3.根据权利要求1或2所述的基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法，其特征在于，在所述利用优化互联网用户群体识别神经网络，对待分析互联网用户分布关系网进行用户群体识别处理，以得到所述待分析互联网用户分布关系网中的目标互联网用户群体的步骤之前，所述基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法还包括：采集到第一示例性互联网用户分布关系网和所述第一示例性互联网用户分布关系网
对应的第一用户群体标识数据簇，所述第一用户群体标识数据簇包括所述第一示例性互联网用户分布关系网中的每一个示例性互联网用户对应的互联网用户群体的第一用户群体标识数据；利用多个中间互联网用户群体识别神经网络中的每一个中间互联网用户群体识别神经网络，分别将所述第一示例性互联网用户分布关系网进行用户群体识别处理操作，以输出每一个中间互联网用户群体识别神经网络对应的用户群体识别可能性系数簇，每一个所述用户群体识别可能性系数簇包括所述第一示例性互联网用户分布关系网中的每一个示例性互联网用户识别为多个互联网用户群体中的每一个互联网用户群体的用户群体识别可能性，所述多个中间互联网用户群体识别神经网络中的每一个中间互联网用户群体识别神经网络基于将第一互联网用户群体识别神经网络进行不同的网络优化形成；对于所述第一示例性互联网用户分布关系网中的每一个示例性互联网用户，依据多个用户群体识别可能性系数簇中，关于该示例性互联网用户对应的用户群体识别可能性之间的区别，分析得到该示例性互联网用户对应的第一用户群体标识数据的置信参数；将所述第一用户群体标识数据簇中，对应的置信参数小于预先配置的参考置信参数的第一用户群体标识数据进行标识数据更新处理，以形成对应的更新第一用户群体标识数据；依据每一个所述更新第一用户群体标识数据和所述第一用户群体标识数据簇中的其它第一用户群体标识数据，组合形成所述第一示例性互联网用户分布关系网对应的第二用户群体标识数据簇；以及，依据所述第二用户群体标识数据簇，将所述第一互联网用户群体识别神经网络进行网络优化处理，以形成对应的优化互联网用户群体识别神经网络。4.根据权利要求3所述的基于大数据和人工智能的互联网数据分析方法，其特征在于，所述多个互联网用户群体的数量等于第一数量；所述对于所述第一示例性互联网用户分布关系网中的每一个示例性互联网用户，依据多个用户群体识别可能性系数簇中，关于该示例性互联网用户对应的用户群体识别可能性之间的区别，分析得到该示例性互联网用户对应的第一用户群...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘曼曼，
申请(专利权)人：徐州海清信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：