[发明专利]训练样本生成方法、异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 201811583931.3 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109871954B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 高原;金欢;金洪波;周亚东 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 郭润湘;李娟 |
| 地址： | 518044 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及训练样本生成方法、异常检测方法及装置，从预分类的第一类初始样本集中采样出的一组第一类初始样本；根据该组第一类初始样本和当前的第二类可靠样本集中的各个第二类可靠样本，训练得到样本分类器；当确定训练得到的样本分类器的分类效果符合预设条件时，将该组第一类初始样本添加到第一类可靠样本集中，以获得更新的第一类可靠样本集，这样，根据第二类可靠样本集，可以从第一类初始样本集中筛选出第一类可靠样本集，对第一类初始样本集的分类效果更可靠，即可以生成更多大量可靠的第一类可靠样本集和第二类可靠样本集，解决了可靠训练样本获取困难的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 样本 生成 方法 异常 检测 装置 | ||
【主权项】：
1.一种训练样本生成方法，其特征在于，包括：从预分类的第一类初始样本集中采样出一组第一类初始样本；根据该组第一类初始样本和当前的第二类可靠样本集中的各个第二类可靠样本，训练得到样本分类器；其中，第一类和第二类表示属性不同的两类样本；当确定训练得到的样本分类器的分类效果符合预设条件时，将该组第一类初始样本添加到第一类可靠样本集中，以获得更新的第一类可靠样本集。
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