【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息分析，具体是涉及一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法及系统。
技术介绍
1、指通讯数据是指在通讯过程中产生的各种数据，包括但不限于电话通话记录、短信内容、网络数据传输记录、传感器数据、通讯设备的状态信息等。这些数据可以用于分析通讯行为、网络流量、用户习惯等方面，有助于优化通讯网络、改善通讯体验、提升网络安全等方面的工作。
2、现有的通讯数据智能化异常识别分析是通过建立识别模型，对历史的异常数据进行反复识别训练，达到异常识别的目的；虽然该方法能够识别出通讯数据中的异常，但通讯数据本身可能存在噪声、缺失值或错误数据，这可能影响异常识别模型的性能和准确性，其次，识别通常需要标记的异常样本进行监督学习，但获取标记数据较为复杂且昂贵。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法及系统，本技术方案解决了上述的现有方法能够识别出通讯数据中的异常，但通讯数据本身可能存在噪声、缺失值或错误数据，这可能影响异常识别模型的性能和准确性，其次，...
【技术保护点】
1.一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，基于历史网络通讯数据，对历史网络通讯数据进行特征提取，获取网络通讯异常数据集具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，基于网络通讯异常数据集，利用分类器对网络通讯异常数据集进行特征分类，获得若干个不同尺度的子序列，组合为时序聚类数据具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，基于时序聚类数据，将时序聚类数据...
【技术特征摘要】
1.一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，基于历史网络通讯数据，对历史网络通讯数据进行特征提取，获取网络通讯异常数据集具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，基于网络通讯异常数据集，利用分类器对网络通讯异常数据集进行特征分类，获得若干个不同尺度的子序列，组合为时序聚类数据具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，基于时序聚类数据，将时序聚类数据中的子序列进行特征融合，确定网络通讯数据异常特征具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种网络通讯数据智能化异常识别分析方法，其特征在于，基于网络通讯整...
【专利技术属性】
技术研发人员：张士平，
申请(专利权)人：南通飞隼信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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