[发明专利]一种包含文本型数据类型的异常数据检测方法

权利要求书

1.一种包含文本型数据类型的异常数据检测方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1.判断读取到的数据的数据类型是纯数值型数据、纯文本型数据还是数值文本结合型数据；

S2.对于纯数值型数据，基于深度学习与机器学习算法进行数据异常检测，输出异常检测结果；对于纯文本型数据或数值文本结合型数据，将数据中的文本值替换为数值，之后基于深度学习与机器学习算法进行数据异常检测，输出异常检测结果。

2.根据权利要求1所述的异常数据的检测方法，其特征在于：步骤S1中，对所述读取到的数据的数据类型的判断方法如下：

将每个数据中的数字全部替换为数字a；

将每个数据中的中文全部替换为数字b；

将每个数据中的字母全部替换为数字c；

将其他字符全部替换为数字d；

将所有的数据列表连接，运用Python的字典去重，得到每一列含有的数据类型。

3.根据权利要求1所述的异常数据的检测方法，其特征在于：步骤S2中，对于纯数值型数据的异常检测方法如下：

使用LSTM-VAE模型对数据进行初步异常检测，并将检测正常的数据保存；

使用高斯混合聚类算法对初步异常检测正常的数据再次进行异常检测，输出异常检测结果。

4.根据权利要求1所述的异常数据的检测方法，其特征在于：步骤S2中，对于纯文本型数据或数值文本结合型数据的异常检测方法如下：

使用LSTM-VAE模型对数据进行初步异常检测，并将检测正常的数据保存；

将检测正常的数据中的文本值替换为数值；

将替换后的数据运用密度聚类算法进行异常检测，输出异常检测结果。