【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电子数据分析，具体涉及一种基于电子数据提取异常特征的方法及其装置。
技术介绍
1、在当今数字化时代，电子数据的产生和积累呈指数级增长。这些电子数据涵盖了各种领域，包括但不限于金融、医疗、工业、社交媒体、科学研究和政府等。电子数据包括文本、图像、音频、视频等结构化和非结构化数据，它们记录了人类活动的方方面面，是决策制定、趋势分析和问题解决的重要信息源。
2、电子数据在现代社会中的应用广泛，从社交媒体的数据到金融领域的交易记录到医疗保健中的患者数据，以及制造业中的传感器数据，无处不在。这些电子数据承载着重要信息，可以用于预测趋势、支持决策制定以及改进业务流程。随着数据的不断增长，识别其中的异常行为变得愈发关键。异常行为可能表示潜在的问题、威胁或机会，例如在社交媒体中的不正当行为、在电商交易中的可疑行为或在网络交易中的规律现象。
3、目前，存在各种方法和工具用于数据分析和异常检测，但自动化异常行为特征提取仍然面临多项挑战。一些传统方法需要手动定义规则或特征，在处理大规模、多样化的电子数据时效率较低且不够灵...
【技术保护点】
1.一种基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，从预处理后的所述数据中提取出所需的特征还包括：通过计算每个特征与目标变量即异常或正常标签之间的相关性来评估特征的重要性；
3.根据权利要求2所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，将经过特征提取之后的特征输入到异常模式...
【技术特征摘要】
1.一种基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，从预处理后的所述数据中提取出所需的特征还包括：通过计算每个特征与目标变量即异常或正常标签之间的相关性来评估特征的重要性；
3.根据权利要求2所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于电子数据提取异常特征的方法，其特征在于，将经过特征提取之后的特征输入到异常模式检测模型中，以检测数...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟得志，陈云，温若辉，曾超，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：
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