【技术实现步骤摘要】
本申请涉及互联网，具体而言，涉及一种异常信息的识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备。
技术介绍
1、目前，识别异常信息的方式主要是通过算法或者模型对信息本身进行识别，然而，这种方式只能对已知异常类型的信息进行识别，无法感知和识别出未知异常类型的信息，导致了异常信息识别的时效性较低且覆盖率较低。
技术实现思路
1、本申请的实施例提供了一种异常信息的识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以及时感知和识别出未知异常类型的信息，提高异常信息识别的时效性和覆盖率。
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
3、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种异常信息的识别方法，所述方法包括：获取目标信息相关方的特征信息；根据所述特征信息确定与多个异常信息识别特征分别对应的特征值；将与各异常信息识别特征分别对应的特征值输入至预先训练得到的信用评分模型，通过所述信用评分模型预测得到所述目标信息相关方的信用评分；若...
【技术保护点】
1.一种异常信息的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的异常信息的识别方法，其特征在于，在获取目标信息相关方的特征信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的异常信息的识别方法，其特征在于，所述基于所述目标异常信息识别模型进行异常信息识别，包括：
4.根据权利要求2所述的异常信息的识别方法，其特征在于，所述目标异常信息的异常类型与各所述异常信息的异常类型均不相同。
5.根据权利要求1所述的异常信息的识别方法，其特征在于，在根据所述特征信息确定与多个异常信息识别特征分别对应的特征值之前，所述
...【技术特征摘要】
1.一种异常信息的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的异常信息的识别方法，其特征在于，在获取目标信息相关方的特征信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的异常信息的识别方法，其特征在于，所述基于所述目标异常信息识别模型进行异常信息识别，包括：
4.根据权利要求2所述的异常信息的识别方法，其特征在于，所述目标异常信息的异常类型与各所述异常信息的异常类型均不相同。
5.根据权利要求1所述的异常信息的识别方法，其特征在于，在根据所述特征信息确定与多个异常信息识别特征分别对应的特征值之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的异常信息的识别方法，其特征在于，所述从与所述目标信息相关方相关的信息中过滤出目标异常信息，包括：
7.根据权利要求1所述的异常信息的识别方法，其特征在于，所述信用评分模型是基于极端梯度提升模型训练得到的，所述极端梯度提升模型通过如下方式进行树的分裂：
8.根据权利要求1-7任...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑少胤，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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