[发明专利]基于人工智能的元数分析方法及服务器

说明书

本发明公开了基于人工智能的元数分析方法及服务器，通过获取目标样本元数相关的预设指标内的目标元数对应的元数策略，获取目标样本元数当前所处元数类型的元数类型事件，分析元数类型事件，得到元数类型事件中的元数类型的控制权限策略，根据元数类型的控制权限策略和元数策略确定目标样本元数当前所处元数类型的元数安全等级。通过将实时确定的元数类型事件中的元数类型的控制权限策略与当前属性元数策略进行比较，得到事件中元数类型的控制权限在元数中的属性，进而可以精确确定目标样本元数在元数中所处的元数安全等级。本方法可以提高策略处理的准确性，进而提高对目标样本元数分析的准确性。

技术领域

本公开涉及人工智能及服务器技术领域，特别涉及基于人工智能的元数分析方法及服务器。

背景技术

在人工智能和机器学习日渐火热的现在，数据的更要性显得愈加突出。甚至有人说，各大公司在机器学习算法上的差距并不大，数据量才是真正的门槛。我在此前的项目中也对此深有感触，劳心劳力各种调试模型和参数，反而是直接把数据量增大几倍对模型效果的提升更大。好些年前互联网上的数据就已是海量了，问题在于，如何大海捞针般的从这些数据中得到有价值的信息。数据挖掘可以明确我们关注的方向，从中挖掘到大量原始数据。机器学习可以分析数据的内在关联，生成我们想要的结果。

发明内容

为改善相关技术中存在的上述背景技术存在的技术问题，本公开提供了基于人工智能的元数分析方法及服务器。

本申请提供了一种基于人工智能的元数分析方法，所述方法包括：

获取目标样本元数相关的预设指标内的目标元数对应的元数策略；

获取所述目标样本元数当前所处元数类型的元数类型事件，所述元数类型事件为基于所述目标样本元数属性确定所述元数类型的标识得到的事件；

分析所述元数类型事件，得到所述元数类型事件中的元数类型的控制权限策略；

根据所述元数类型的控制权限策略和所述元数策略确定所述目标样本元数当前所处元数类型的元数安全等级。

进一步地，所述根据所述元数类型的控制权限策略和所述元数策略确定所述目标样本元数当前所述元数类型的元数安全等级，包括：

将所述元数类型的控制权限策略与所述元数策略进行比较，确定所述元数类型的控制权限策略对应的至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性；

确定所述目标样本元数在所述元数类型事件中与所述至少一种元数类型的控制权限的映射关系；

根据所述至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性以及所述映射关系确定所述目标样本元数当前所处元数类型的元数安全等级。

进一步地，所述元数策略为元数代码策略，所述将所述元数类型的控制权限策略与所述元数策略进行比较，确定所述元数类型的控制权限策略对应的至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性，包括：

获取所述元数代码策略中包含的预设元数类型的控制权限策略；

将所述元数类型的控制权限策略与所述预设元数类型的控制权限策略进行逐一比较，根据比较结果确定所述元数类型事件中至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性。

进一步地，所述获取目标样本元数相关的的预设指标内的目标元数对应的元数策略，包括：

获取目标样本元数的分析策略；

根据所述分析策略确定所述目标样本元数所处的目标元数类型的目标标签；

当根据所述目标元数类型的目标标签对应的元数策略确定所述目标标签为包含至少两种形式的标签时，获取所述目标样本元数相关的预设指标内的目标元数对应的元数策略。