[发明专利]一种基于TFIDF模型的积分系统数据脱敏方法和系统在审
| 申请号： | 202010975494.0 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112115510A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 康为;张明杰;单文杰 | 申请（专利权）人： | 翼集分电子商务（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F40/242;G06F40/284;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200060 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tfidf 模型 积分 系统 数据 方法 | ||
1.一种基于TFIDF模型的积分系统数据脱敏方法和系统，其特征在于：在需要共享获取积分系统数据时，对获取数据进行基础分词处理，并调用TFIDF模型，基于关键词典的学习训练，对逐条分词进行相似度判断，超出设定阀值的，进行脱敏过滤处理，并将脱敏过滤后的数据进行输出共享；本发明方法和系统包括数据脱敏处理模块、TFIDF模型模块、数据词典模块和数据脱敏管理模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于TFIDF模型的积分系统数据脱敏方法和系统，其特征在于：数据脱敏处理模块：主要包括响应积分数据共享请求、脱敏初始化处理和脱敏执行过程；脱敏初始化处理，包括对获取的积分数据进行基础分词处理（包括数据词典模块中的停用词典、专用词典等处理），实现语义理解基础上的关键词分离；脱敏执行过程包括调用TFIDF模型，导入数据词典中的敏感词典进行学习训练，导入关键词进行向量分析处理，基于训练后的关键词识别与相似度判断等处理，将判断为敏感词的关键词进行过滤后的新积分数据进行共享输出。
3.根据权利要求1所述的一种基于TFIDF模型的积分系统数据脱敏方法和系统，其特征在于：TFIDF模型模块：主要基于统计方法及常用加权技术，导入数据词典模块中的敏感词典进行训练，导入关键词进行向量分析处理等。
4.根据权利要求1所述的一种基于TFIDF模型的积分系统数据脱敏方法和系统，其特征在于：数据词典模块：包括用作分词处理的停用词典、专用词典（专业术语类，避免分词错误），以及用于识别及脱敏处理的敏感词典；数据词典模块，接受数据脱敏管理模块的更新管理等。
5.根据权利要求1所述的一种基于TFIDF模型的积分系统数据脱敏方法和系统，其特征在于：数据脱敏管理模块：主要包括对敏感词相似度阀值（相似度判断参数）进行调整管理、数据词典中各类词典的增删改管理、更新等处理。
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