[发明专利]一种云端文件的管理方法及系统

权利要求书

1.一种云端文件的管理方法，其特征在于，包括下列步骤：

S1、上传文件到云端进行暂存；

S2、对上传的所述文件进行分类；

S3、对分类后的所述文件进行审核；

S4、云端存储审核后的所述文件。

2.如权利要求1所述的云端文件的管理方法，其特征在于，步骤S1中包括下列子步骤：

S11、基于SpringCloud微服务架构，采用OAuth2技术接入第三方账号系统进行登录；

S12、使用Webuploader技术进行所述文件的断点续传。

3.如权利要求1所述的云端文件的管理方法，其特征在于，步骤S2包括下列子步骤：

S21、判断所述文件是否具有基本信息，如有转入步骤S22，否则转入S23；

S22、根据所述基本信息输出预判权值，并跳转至步骤S24；

S23、将文件内容进行傅里叶变换，以转换到频率变化维度，并以变化频率的2倍对文件内容进行采样，作为特征值；

S24、将步骤S22输出的预判权值与S23得到的特征值进行正则化归一处理；

S25、采用SVM模型进行训练分类。

4.如权利要求3所述的云端文件的管理方法，其特征在于，所述步骤S24中的正则化归一处理具体包括：

设样本大小为n，第i个样本的m维特征表示为x的均值、方差分别为μ、σ²，

则归一化后的x′表示为：

其中，

5.如权利要求3所述的云端文件的管理方法，其特征在于，所述步骤S25中包括子步骤：

S251、预测分类内容的合法性，并去除非法内容；

S252、对合法内容进行训练分类，并输出样本类别，具体包括：通过一维卷积层提取输入的时序特征，以及通过最大池化层降维，并输出序列信息；通过循环神经网络学习上述的序列信息，并在序列的最后输出神经网络所有单元的输出；最后输出样本类别。

6.如权利要求5所述的云端文件的管理方法，其特征在于，所述步骤S251中通过如下公式预测分类内容的合法性：

设输入样本为x，当ω^Tf≥0时，预测分类内容为非法内容；

其中ω是SVM训练的权值向量，f是x与各个训练样本的相似度向量；第i个相似度值f_i计算如下：其中l_i是第i个训练样本，σ为训练的超参数。

7.如权利要求5所述的云端文件的管理方法，其特征在于，所述步骤S252中所述的通过一维卷积层提取输入的时序特征，以及通过最大池化层降维，并输出序列信息具体包括：

设时序特征y(t，d)的维度为(Tx，D)，即时间维度上样本特征长度为Tx，每个时间步都由D维特征表示；卷积核x(t，d)的维度为(size，D)，步幅为stride，则互相关操作表示为：

其中τ∈N且floor为向下取整；通过一维最大池化层将特征减半并输出序列信息。

8.如权利要求5所述的云端文件的管理方法，其特征在于，所述步骤S252 中所述的通过循环神经网络学习序列信息，并在序列的最后输出神经网络所有单元的输出具体包括：

K类分类任务使用交叉熵损失函数来计算，公式如下：

其中t_j和y_j分别是第j类的真实结果和预测结果概率。

9.如权利要求1所述的云端文件的管理方法，其特征在于，步骤S3包括下列子步骤：

S31、采用残差网络堆砌多个残差构建块，每个残差构建块通过一个直接的捷径连接，实现了恒等映射；

S32、通过对置信度加权打分来判定所述文件是否合法，如果大于阈值则认为是不合法的非法内容样本。