[发明专利]一种结构化数据分类方法、装置、设备及介质有效

专利信息
申请号: 202110538741.5 申请日: 2021-05-17
公开(公告)号: CN113220801B 公开(公告)日: 2022-07-29
发明(设计)人: 刘焱;姚兴 申请(专利权)人: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
主分类号: G06F16/28 分类号: G06F16/28;G06N3/08;G06N3/04;G06F21/62
代理公司: 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 代理人: 刘立升
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 结构 数据 分类 方法 装置 设备 介质
【说明书】:

本说明书实施例提供一种结构化数据分类方法、装置、设备及介质。所述方法包括:对结构化数据库内存储的一个或多个表执行采样操作,以便获取所述表对应的字段集合;获取所述字段集合内各字段对应的字段信息,利用预先配置的打分规则或打分模型对所述字段信息执行打分操作,得到所述字段对应的打分结果;其中,所述打分结果能够模糊表征所述字段的类别;根据所述字段对应的打分结果对预定的深度学习模型进行训练,得到训练后的深度学习模型;利用所述训练后的深度学习模型,对未知类别的结构化数据的字段进行预测,根据预测结果确定所述结构化数据对应的类别。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种结构化数据分类方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着互联网与大数据技术的广泛应用,网络数据安全得到了各级政府及企事业单位的高度重视,尤其伴随国家对用户隐私保护的愈加重视,推出了各种数据安全和隐私保护的法律法规。互联网公司在正常业务过程中会收集各种用户数据,例如在取得用户授权的情况下收集手机号、身份证号、银行卡号等个人隐私数据。在对用户数据进行安全隐私保护时,需要对企业保存的用户数据进行分类和分级,然后进一步按照国家规定对不同安全级别的数据进行保护,因此可见数据分类是用户隐私保护的基础。

在现有技术中,目前针对结构化数据进行分类的算法,主要是基于数据库中相关信息的专家规则以及人工标记的方式进行判断,而专家规则往往难以包含全部可能的情况,在准确率和召回率上难以权衡,且维护成本极大;人工标记的方式存在工作量大,不可扩展性等问题。

基于现有技术,需要提供一种具有更高准确率和召回率,无需大量的人工标记,具有可扩展性的分类方案。

发明内容

本说明书实施例提供一种结构化数据分类方法、装置、设备及介质,以解决现有技术存在的准确率和召回率低,维护成本高,需要大量人工标记,不具有可扩展性的问题。

为解决上述技术问题,本说明书实施例是这样实现的:

本说明书实施例提供的一种结构化数据分类方法,所述方法包括:

对结构化数据库内存储的一个或多个表执行采样操作,以便获取所述表对应的字段集合;

获取所述字段集合内各字段对应的字段信息,利用预先配置的打分规则或打分模型对所述字段信息执行打分操作,得到所述字段对应的打分结果;其中,所述打分结果能够模糊表征所述字段的类别;

根据所述字段对应的打分结果对预定的深度学习模型进行训练,得到训练后的深度学习模型;

利用所述训练后的深度学习模型,对未知类别的结构化数据的字段进行预测,根据预测结果确定所述结构化数据对应的类别。

本说明书实施例提供的一种结构化数据分类装置,所述装置包括:

采样模块,用于对结构化数据库内存储的一个或多个表执行采样操作,以便获取所述表对应的字段集合;

打分模块,用于获取所述字段集合内各字段对应的字段信息,利用预先配置的打分规则或打分模型对所述字段信息执行打分操作,得到所述字段对应的打分结果;其中,所述打分结果能够模糊表征所述字段的类别;

训练模块,用于根据所述字段对应的打分结果对预定的深度学习模型进行训练,得到训练后的深度学习模型;

预测模块,用于利用所述训练后的深度学习模型,对未知类别的结构化数据的字段进行预测,根据预测结果确定所述结构化数据对应的类别。

本说明书实施例提供的一种结构化数据分类设备,包括:

至少一个处理器;以及,

与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

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