【技术实现步骤摘要】
基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法和平台
[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法和平台。
技术介绍
[0002]人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能，通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。人工智能技术的应用场景较多，例如，可以应用于互联网领域中，如对互联网数据进行分析处理等。在现有技术中，基于一些需求，需要对互联网行为数据进行匹配查找等（如基于查找到的互联网行为数据进行互联网用户的相关性分析或关联处理等），但是，存在着互联网行为数据匹配的可靠度不高的问题。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法和平台，以提高网络数据匹配的可靠度。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：一种基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法，所述网络数据匹配方法包括：提取目标网络行为描述文本，并利用更新描述文本挖掘神经网络，将所述目标网络行为描述文本进行关键信息挖掘操作，以挖掘出所述目标网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示，以及，将所述目标网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示进行参数抽选操作，并将参数抽选操作形成的所述目标网络行为描述文本对应的抽选行为描述文本特征表示进行标记，以形成所述目标网络行为描述文本对应的第一行为描述文本特征表示；基于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法，其特征在于，所述网络数据匹配方法包括：提取目标网络行为描述文本，并利用更新描述文本挖掘神经网络，将所述目标网络行为描述文本进行关键信息挖掘操作，以挖掘出所述目标网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示，以及，将所述目标网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示进行参数抽选操作，并将参数抽选操作形成的所述目标网络行为描述文本对应的抽选行为描述文本特征表示进行标记，以形成所述目标网络行为描述文本对应的第一行为描述文本特征表示；基于所述更新描述文本挖掘神经网络对应的映射关系集合，确定出所述第一行为描述文本特征表示对应的映射第一行为描述文本特征表示，以及，对所述映射第一行为描述文本特征表示对应的代表参数进行标记，以得到对应的第一代表参数，以及，对所述第一代表参数对应的相关网络行为描述文本进行标记，以得到所述目标网络行为描述文本对应的待确认网络行为描述文本；分析出所述目标网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示和所述待确认网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示之间的特征表示差异度，以及，在分析出的特征表示差异度中筛选出第一特征表示差异度，以及，对所述第一特征表示差异度对应的待确认网络行为描述文本进行标记处理，以形成所述目标网络行为描述文本对应的匹配网络行为描述文本。2.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法，其特征在于，所述映射关系集合依据网络行为描述文本集合中的历史网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示构建形成；所述基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法还包括：利用所述更新描述文本挖掘神经网络，将所述历史网络行为描述文本进行关键信息挖掘操作，以挖掘出所述历史网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示，以及，将所述历史网络行为描述文本对应的映射行为描述文本特征表示进行分类操作，以形成所述历史网络行为描述文本对应的第一数量个特征表示分类集合，每一个所述特征表示分类集合具有一个分类中心特征表示；对所述第一数量个特征表示分类集合中的每一个特征表示分类集合具有的分类中心特征表示进行标记，以标记为每一个所述特征表示分类集合对应的代表参数，以及，依据每一个所述特征表示分类集合对应的代表参数确定出所述映射关系集合；构建出所述映射关系集合中的代表参数与所述网络行为描述文本集合中的历史网络行为描述文本之间的相对映射信息，依据所述相对映射信息，对每一个所述特征表示分类集合中的历史网络行为描述文本进行标记，以标记为对应特征表示分类集合的代表参数对应的相关网络行为描述文本。3.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法，其特征在于，所述网络数据匹配方法还包括：采集对第一描述文本挖掘神经网络进行更新的阶段示例性数据，以及，对所述阶段示例性数据中的示例性数据组合进行标记，以标记为更新用示例性数据组合，所述更新用示例性数据组合包括第一示例性网络行为描述文本、第二示例性网络行为描述文本和第三示
例性网络行为描述文本，所述第一示例性网络行为描述文本和第二示例性网络行为描述文本所在的相似网络行为描述文本集合一样，所述第一示例性网络行为描述文本和第三示例性网络行为描述文本所在的相似网络行为描述文本集合不一样；利用所述第一描述文本挖掘神经网络，挖掘到所述更新用示例性数据组合对应的组合文本特征表示，以及，对所述更新用示例性数据组合对应的组合文本特征表示加载到所述第一描述文本挖掘神经网络对应的数据干扰识别神经网络，利用所述数据干扰识别神经网络，基于所述第一描述文本挖掘神经网络的更新阶段数目和所述数据干扰识别神经网络对应的参考相似文本集合偏离系数，将所述更新用示例性数据组合进行数据干扰识别，以输出所述更新用示例性数据组合对应的数据干扰识别信息；将所述更新用示例性数据组合对应的组合文本特征表示进行参数二元化操作，以输出所述更新用示例性数据组合对应的更新组合文本特征表示，以及，基于所述更新用示例性数据组合对应的更新组合文本特征表示和所述数据干扰识别信息，将所述阶段示例性数据进行学习代价值的确定，输出所述阶段示例性数据对应的总学习代价值；基于所述总学习代价值，对所述第一描述文本挖掘神经网络的网络参数进行更新，以及，依据更新后的第一描述文本挖掘神经网络，形成用于对所述目标网络行为描述文本进行关键信息挖掘操作的更新描述文本挖掘神经网络。4.根据权利要求3所述的基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法，其特征在于，所述采集对第一描述文本挖掘神经网络进行更新的阶段示例性数据的步骤，包括：采集到目标网络行为描述文本集合，以及，确定出与目标网络行为描述文本集合中的每一个相似网络行为描述文本集合对应的非相似数据集；依据所述目标网络行为描述文本集合中的每一个相似网络行为描述文本集合和每一个所述相似网络行为描述文本集合对应的非相似数据集，确定出对第一描述文本挖掘神经网络进行更新的整体示例性数据组合；基于所述非相似数据集的数据集文本数量，将所述整体示例性数据组合中的示例性数据组合进行阶段化处理，以形成所述目标网络行为描述文本集合对应的阶段示例性数据。5.根据权利要求4所述的基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法，其特征在于，所述采集到目标网络行为描述文本集合，以及，确定出与目标网络行为描述文本集合中的每一个相似网络行为描述文本集合对应的非相似数据集的步骤，包括：采集到目标网络行为描述文本集合，以及，依据所述目标网络行为描述文本集合包括的第二数量个相似网络行为描述文本集合的文本标识数据，将所述第二数量个相似网络行为描述文本集合进行分类操作，以形成所述目标网络行为描述文本集合对应的第三数量个文本集合分类组，一个文本集合分类组与一个文本标识数据对应；在所述目标网络行为描述文本集合中，提取到任意一个相似网络行为描述文本集合，以及，从所述第三数量个文本集合分类组中，对在所述任意一个相似网络行为描述文本集合相关的文本集合分类组中筛选出的第四数量个文本集合分类组进行标记，以标记为第一文本集合分类组；在第四数量个所述第一文本集合分类组对应的数据子集中，确定出第五数量个示例性网络行为描述文本，以标记为第一非相似示例性网络行为描述文本，以及，依据确定出的第五数量个第一非相似示例性网络行为描述文本，组合形成所述任意一个相似网络行为描述
文本集合对应的第一非相似数据子集，以及，在所述第三数量个文本集合分类组对应的数据子集中，确定出第五数量个示例性网络行为描述文本，以标记为第二非相似示例性网络行为描述文本，以及，依据确定出的第五数量个第二非相似示例性网络行为描述文本，组合形成所述任意一个相似网络行为描述文本集合对应的第二非相似数据子集，所述第一非相似数据子集中的第一非相似示例性网络行为描述文本与所述任意一个相似网络行为描述文本集合中的示例性网络行为描述文本具有一样的文本标识数据，所述第二非相似数据子集中的示例性网络行为描述文本与所述任意一个相似网络行为描述文本集合中的示例性网络行为描述文本具有不一样的文本标识数据；对所述第一非相似数据子集和所述第二非相似数据子集进标记，以标记为所述任意一个相似网络行为描述文本集合对应的非相似数据集。6.根据权利要求5所述的基于人工智能和大数据分析的网络数据匹配方法，其特征在于，所述依据所述目标网络行为描述文本集合包括的第二数量个相似网络行为描述文本集合的文本标识数据，将所述第二数量个相似网络行为描述文本集合进行分类操作，以形成所述目标网络行为描述文本集合对应的第三数量个文本集合分类组的步骤，包括：对所述目标网络行为描述文本集合包括的所述第二数量个相似网络行为描述文本集合加载到标识数据分析神经网络中，利用所述标识数据分析神经网络分析得到所述第二数量个相似网络行为描述文本集合中的每一个相似网络行为描述文本集合的文本标识数据，每一个所述相似网络行为描述文本集合的文本标识数据在基于所述相似网络行为描述文本集合中的示例性网络行为描述文本的文本标识数据的标识数据统计数量大于参考标识数据统计数量的情况下得到；所述参考标识数据统计数量基于所述相似网...
【专利技术属性】
技术研发人员：季银，蒋俊，蒋杰，
申请(专利权)人：江苏永硕舟钰数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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