[发明专利]数据增强方法及装置、存储介质及电子设备在审

专利信息
申请号: 201911329472.0 申请日: 2019-12-20
公开(公告)号: CN111125361A 公开(公告)日: 2020-05-08
发明(设计)人: 冯卉;崔星汉;鲍强;郭潇宇 申请(专利权)人: 天津幸福生命科技有限公司
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35;G06F40/284;G06F40/30;G06Q40/08;G06K9/62
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 王辉;阚梓瑄
地址: 301800 天津市宝坻*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 数据 增强 方法 装置 存储 介质 电子设备
【权利要求书】:

1.一种数据增强方法,其特征在于,包括:

对待处理数据集中所有待处理数据包含的关系数据进行分类,以获取正常数据集和异常数据集;其中,所述关系数据包括两个目标对象的属性信息和两个所述目标对象之间的关系类别;

根据所述正常数据集构建所述属性信息和所述关系类别之间的映射规则;

根据所述映射规则将所述异常数据集中的异常数据包括的属性信息映射为目标关系类别,根据所述目标关系类别更新所述待处理数据集中对应的关系数据得到增强数据集。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述映射规则包括预设转换规则和映射关系;

所述根据所述正常数据集构建所述属性信息和所述关系类别之间的映射规则,包括:

根据预设转换规则将各所述正常数据对应的属性信息转换为对应的特征标记;

构建各所述特征标记与各所述关系类别之间的映射关系。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述构建各所述特征标记与各所述关系类别之间的映射关系,包括:

从各所述特征标记中确定第一特征标记;

在所述正常数据集中提取所述特征标记等于所述第一特征标记的目标正常数据,并计算目标正常数据中不同关系类别出现的关系概率;

将最大的所述关系概率对应的关系类别确定为第一关系类别,构建所述第一特征标记与所述第一关系类别的映射关系。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述属性信息包括性别信息和年龄信息,所述特征标记对应的包括性别特征标记和年龄特征标记,所述预设转换规则对应的包括性别规则和年龄规则;

所述根据预设转换规则将各所述正常数据对应的属性信息转换为对应的特征标记,包括:

根据所述性别规则将各所述正常数据对应的性别信息转换为性别特征标记;

根据所述年龄规则将各所述正常数据对应的年龄信息转换为年龄特征标记。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述性别规则将所述性别信息转换为性别特征标记,包括:

在所述正常数据中包括的两个目标对象的性别信息相同时,将所述性别特征标记配置为第一预设标记;

在所述正常数据中包括的两个目标对象的性别信息不同时,将所述性别特征标记配置为第二预设标记。

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述年龄规则将各所述正常数据对应的年龄信息转换为年龄特征标记,包括:

计算所述正常数据中包括的两个目标对象的年龄信息的差值,并将所述差值确定为所述年龄特征标记。

7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述映射规则将所述异常数据包括的属性信息映射为目标关系类别,包括:

根据所述预设转换规则将所述异常数据包括的属性信息转换为对应的特征标记;

根据所述映射关系将所述特征标记映射为目标关系类别。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对待处理数据集中所有待处理数据包含的关系数据进行分类,包括:

在所述关系数据包含的所述关系类别为空时,将所述关系类别对应的关系数据确定为异常数据;

在所述关系数据包含的所述属性信息和所述关系类别不匹配时,将对应的关系数据确定为异常数据;

在所述关系数据包含的所述属性信息和所述关系类别匹配时,将对应的关系数据确定为正常数据。

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述正常数据集构建所述属性信息和所述关系类别之间的映射规则之前,所述方法还包括:

根据预设归一规则对所述关系类别进行归一化,以获取至少一个归一化后的关系类别。

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