数据处理方法及其装置、计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114219026A(43)申请公布日2022.03.22(21)申请号202111532415.X(22)申请日2021.12.15(71)申请人中兴通讯股份有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦(72)发明人弄庆鹏李忠良屠要峰周祥生(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人孙浩(51)Int.Cl.G06K9/62(2022.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书4页说明书19页附图8页(54)发明名称数据处理方法及其装置、计算机可读存储介质(57)摘要本发明公开了一种数据处理方法及其装置、计算机可读存储介质，其中，数据处理方法包括接收由客户端发送的数据样本，所述数据样本包括样本标签；获取相邻的所述数据样本的所述样本标签之间的一致性参数，根据所述一致性参数确定所述数据样本中的合理样本的数量信息，根据所述数量信息得到样本标签合理性判断值；根据所述样本标签合理性判断值得到目标判断值；根据所述目标判断值得到目标判断结果。根据本发明实施例的方案，能够提高对数据样本质量的判断的有效性。CN114219026ACN114219026A权利要求书1/4页1.一种数据处理方法，包括：接收由客户端发送的数据样本，所述数据样本包括样本标签；获取相邻的所述数据样本的所述样本标签之间的一致性参数，根据所述一致性参数确定所述数据样本中的合理样本的数量信息，根据所述数量信息得到样本标签合理性判断值；根据所述样本标签合理性判断值得到目标判断值；根据所述目标判断值得到目标判断结果。2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取相邻的所述数据样本的所述样本标签之间的一致性参数，根据所述一致性参数确定所述数据样本中的合理样本的数量信息，包括：遍历所述数据样本，获取当前遍历的目标数据样本；获取邻近数据样本，所述邻近数据样本与所述目标数据样本的距离小于非邻近数据样本与所述目标数据样本的距离；获取所述邻近数据样本的样本标签与所述目标数据样本的样本标签之间的一致性参数，根据所述一致性参数判断所述目标数据样本是否是合理样本；根据对所述目标数据样本的判断结果确定所述数据样本中的合理样本的数量信息。3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述邻近数据样本的样本标签与所述目标数据样本的样本标签之间的一致性参数，包括：获取目标运算场景的场景类型；当所述场景类型为分类场景，确定所述邻近数据样本的样本标签与所述目标数据样本之间样本标签相同的数量值；将所述数量值确定为所述邻近数据样本的样本标签与所述目标数据样本的样本标签之间的一致性参数。4.如权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述一致性参数判断所述目标数据样本是否是合理样本，包括：若所述数量值大于或者等于预设的数量阈值，确定所述目标数据样本是合理样本；或者，若所述数量值小于预设的数量阈值，确定所述目标数据样本不是合理样本。5.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述邻近数据样本的样本标签与所述目标数据样本的样本标签之间的一致性参数，包括：获取目标运算场景的场景类型；当所述场景类型为回归场景，根据所述邻近数据样本的样本标签与所述目标数据样本的样本标签得到所述邻近数据样本的样本标签的变异系数；将所述变异系数确定为所述邻近数据样本的样本标签与所述目标数据样本的样本标签之间的一致性参数。6.如权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述变异系数确定所述目标数据样本是否是合理样本，包括：若所述变异系数小于或者等于预设的系数阈值，确定所述目标数据样本是合理样本；或者，2CN114219026A权利要求书2/4页若所述变异系数大于预设的系数阈值，确定所述目标数据样本不是合理样本。7.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据样本包括样本特征，所述数据处理方法还包括：获取目标运算场景的场景类型；根据所述场景类型以及具有所述样本特征的所述数据样本得到目标样本特征表征能力判断值；所述根据所述样本标签合理性判断值得到目标判断值，包括：根据所述样本标签合理性判断值以及所述目标样本特征表征能力判断值得到所述目标判断值。8.如权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于，所述场景类型为分类场景，所述根据所述场景类型以及具有样本特征的所述数据样本得到目标样本特征表征能力判断值，包括：获取神经网络模型；利用所述数据样本对所述神经网络模型进行训练，得到训练结果；根据所述数据样本以及所述训练结果对所述神经网络模型进行预测，得到预测结果，根据所述预测结果得到模型判断指标值；根据所述模型判断指标值确定第一样本特征表征能力判断值；将所述第一样本特征表