[发明专利]一种基于人工智能分析的信息处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能分析的信息处理方法，其特征在于，应用于协同办公平台，包括：

根据协同办公平台，采集第一时间粒度内第一用户的第一访问日志数据；

遍历所述第一访问日志数据进行频繁项挖掘，生成第一访问基线行为序列和离散访问行为序列；

判断所述离散访问行为序列是否属于可靠性行为序列；

若属于，将所述离散访问行为序列添加进所述第一访问基线行为序列，生成第二访问基线行为序列；

根据所述第二访问基线行为序列，基于长短时记忆神经网络，构建第一用户行为异常检测模型；

获取所述第一用户的第二访问日志数据输入所述第一用户行为异常检测模型，输出第一用户异常访问行为识别结果；

将所述第一用户异常访问行为识别结果发送至协同办公平台后台管理端；

其中，所述遍历所述第一访问日志数据进行频繁项挖掘，生成第一访问基线行为序列和离散访问行为序列，包括：

对所述第一访问日志数据进行模式化清洗，生成第一访问行为序列，其中，所述第一访问行为序列具有第一请求项、第二请求项直到第i请求项；

构建一频繁项阈值、二频繁项阈值直到k频繁项阈值，其中，k为大于或等于1，小于或等于i的正整数；

根据所述一频繁项阈值、所述二频繁项阈值直到所述k频繁项阈值对所述第一请求项、所述第二请求项直到所述第i请求项进行多层级频繁项剪枝，生成频繁项集合与非频繁项集合；

按照时序对所述频繁项集合进行调整，生成所述第一访问基线行为序列；

按照时序对所述非频繁项集合进行调整，生成所述离散访问行为序列；

所述判断所述离散访问行为序列是否属于可靠性行为序列，包括：

根据所述第一用户，获取用户部门信息和用户岗位信息；

根据所述用户部门信息和所述用户岗位信息，采集第二用户的第二访问行为序列、第三用户的第三访问行为序列直到第N用户的第N访问行为序列；

基于所述第二访问行为序列、所述第三访问行为序列直到所述第N访问行为序列，遍历所述离散访问行为序列进行集中值评价，生成集中值评价结果；

基于所述第二访问行为序列、所述第三访问行为序列直到所述第N访问行为序列，遍历所述离散访问行为序列进行离散值评估，生成离散值评价结果；

根据所述集中值评价结果和所述离散值评价结果，判断所述离散访问行为序列是否属于所述可靠性行为序列。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述一频繁项阈值、所述二频繁项阈值直到所述k频繁项阈值对所述第一请求项、所述第二请求项直到所述第i请求项进行多层级频繁项剪枝，生成频繁项集合与非频繁项集合，包括：

根据所述一频繁项阈值遍历所述第一请求项、所述第二请求项直到所述第i请求项进行非频繁项剪枝，生成一项频繁集与一项非频繁集；

根据所述二频繁项阈值遍历所述一项频繁集进行非频繁项剪枝，生成二项频繁集与二项非频繁集；

依次类推，根据所述k频繁项阈值遍历k-1项频繁项集进行非频繁项剪枝，生成k项频繁集与k项非频繁集；

将所述一项频繁集、所述二项频繁集直到所述k项频繁集，添加进所述频繁项集合；

将所述一项非频繁集、所述二项非频繁集直到所述k项非频繁集，添加进所述非频繁项集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述据所述一频繁项阈值遍历所述第一请求项、所述第二请求项直到所述第i请求项进行非频繁项剪枝，生成一项频繁集与一项非频繁集，包括：

根据所述第一请求项、所述第二请求项直到所述第i请求项，获取第一出现频率、第二出现频率直到第i出现频率；

将所述第一出现频率、所述第二出现频率直到所述第i出现频率小于所述一频繁项阈值的所述第一请求项、所述第二请求项直到所述第i请求项，添加进所述一项非频繁集；

将所述一项非频繁集从所述第一请求项、所述第二请求项直到所述第i请求项中筛除，生成所述一项频繁集。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述集中值评价结果和所述离散值评价结果，判断所述离散访问行为序列是否属于可靠性行为序列，包括：

当所述集中值评价结果大于或等于集中值阈值，且所述离散值评价结果小于或等于离散值阈值，将所述离散访问行为序列添加进所述可靠性行为序列。