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申请/专利权人：金祺创(北京)技术有限公司
摘要：本发明提供一种基于自步学习的网络空间资产归属识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取网络空间资产数据集，网络空间资产数据集包括多个网络空间资产样本；计算各个网络空间资产样本的识别难度；根据各个网络空间资产样本的识别难度，基于自步学习的方式，学习网络空间资产数据集，对归属识别模型进行训练；根据训练完成的归属识别模型的识别结果，计算各个资产特征对于网络空间资产归属识别的识别贡献度；将识别贡献度高于预设贡献度的资产特征确定为优质特征；获取待识别网络空间资产；提取待识别网络空间资产的优质特征；根据待识别网络空间资产的优质特征，通过训练完成的归属识别模型，确定待识别网络空间资产的所属类别。
主权项：1.一种基于自步学习的网络空间资产归属识别方法，其特征在于，包括：S1：获取网络空间资产数据集，所述网络空间资产数据集包括多个网络空间资产样本；S2：计算各个所述网络空间资产样本的识别难度；S3：根据各个所述网络空间资产样本的识别难度，基于自步学习的方式，学习所述网络空间资产数据集，对归属识别模型进行训练；S4：根据训练完成的归属识别模型的识别结果，计算各个资产特征对于网络空间资产归属识别的识别贡献度；S5：将识别贡献度高于预设贡献度的资产特征确定为优质特征；S6：获取待识别网络空间资产；S7：提取所述待识别网络空间资产的优质特征；S8：根据所述待识别网络空间资产的优质特征，通过训练完成的归属识别模型，确定所述待识别网络空间资产的所属类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 金祺创(北京)技术有限公司 一种基于自步学习的网络空间资产归属识别方法及系统
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