基于人工智能的勘界标准文档录入方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的基于人工智能的勘界标准文档录入方法及系统，涉及人工智能技术领域。在本发明专利技术中，对文档录入请求信息进行解析操作，以确定出文档录入请求信息对应的待分析录入用户；基于待分析录入用户对应的待分析用户动作数据，对待分析录入用户进行用户安全分析操作，以输出待分析录入用户对应的目标用户安全分析数据，待分析用户动作数据属于待分析录入用户进行的与勘界标准文档之间具有相关性的网络动作；在目标用户安全分析数据反映出待分析录入用户属于安全用户的情况下，接收并存储待分析录入用户发送的待录入勘界标准文档。基于上述内容，可以在一定程度上提高勘界标准文档录入的安全性，提高勘界标准文档录入的规范性及高效性。性及高效性。性及高效性。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的勘界标准文档录入方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体而言，涉及一种基于人工智能的勘界标准文档录入方法及系统。

技术介绍

[0002]勘界是一种对自然资源进行处理的重要手段，其中，对于勘界的结果一般会形成相应的文档，如经过相应的人员的整理操作之后会形成各式各样的勘界文档并进行规范格式标准化。并且，在形成勘界标准文档之后，一般还会需要进行文档规范录入操作，使得勘界标准文档可以在有相应需求的时候进行查找利用。但是，在现有技术中，在勘界标准文档录入的过程中，存在着安全性不高的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的勘界标准文档录入方法及系统，在一定程度上提高勘界标准文档录入的安全性。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：一种基于人工智能的勘界标准文档录入方法，包括：在接收到文档录入请求信息的时候，对所述文档录入请求信息进行解析操作，以确定出所述文档录入请求信息对应的待分析录入用户，所述待分析录入用户是指请求进行勘界标准文档录入操作的用户；基于所述待分析录入用户对应的待分析用户动作数据，对所述待分析录入用户进行用户安全分析操作，以输出所述待分析录入用户对应的目标用户安全分析数据，所述待分析用户动作数据属于所述待分析录入用户进行的与勘界标准文档之间具有相关性的网络动作；在所述目标用户安全分析数据反映出所述待分析录入用户属于安全用户的情况下，接收并存储所述待分析录入用户通过目标用户终端设备进行勘界标准文档录入操作发送的待录入勘界标准文档。
[0005]在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的勘界标准文档录入方法中，所述基于所述待分析录入用户对应的待分析用户动作数据，对所述待分析录入用户进行用户安全分析操作，以输出所述待分析录入用户对应的目标用户安全分析数据的步骤，包括：确定出预设时间区间内所述待分析录入用户做出的用户动作数据集合，所述用户动作数据集合包括基于动作形成时间的先后关系进行罗列的用户动作数据组合，所述用户动作数据组合包括所述待分析录入用户的第一类用户动作数据和第二类用户动作数据，所述第一类用户动作数据和所述第二类用户动作数据描述的用户动作属于不同的种类；从已经确定的多个分类集合中的每一个分类集合中，统计出目标典型用户动作数据子集的数目统计值，所述目标典型用户动作数据子集包含于所述用户动作数据集合中，每一个所述分类集合是按照典型非安全用户对应的一个典型用户动作数据子集为候选用
户动作数据子集，将所述典型非安全用户对应的多个典型用户动作数据子集进行分类操作以形成的分类集合，每一个所述典型用户动作数据子集包括所述典型非安全用户对应的典型用户动作数据集合中连续的多个典型用户动作数据，所述典型用户动作数据集合包括基于动作形成时间的先后关系进行罗列的典型用户动作数据组合，所述典型用户动作数据组合包括所述典型非安全用户的典型第一类用户动作数据和典型第二类用户动作数据，所述典型第一类用户动作数据和所述典型第二类用户动作数据描述的用户动作属于不同的种类；基于所述目标典型用户动作数据子集的数目统计值，分析出所述待分析录入用户的目标用户安全分析数据。
[0006]在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的勘界标准文档录入方法中，所述基于所述待分析录入用户对应的待分析用户动作数据，对所述待分析录入用户进行用户安全分析操作，以输出所述待分析录入用户对应的目标用户安全分析数据的步骤，还包括：确定出参考时间区间内所述典型非安全用户做出的典型用户动作数据集合，所述典型用户动作数据集合包括的每一个典型用户动作数据的动作形成时间属于所述参考时间区间内；对所述典型用户动作数据集合拆分，以形成所述典型用户动作数据集合对应的多个典型用户动作数据子集；确定出所述多个典型用户动作数据子集中不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，以及，基于所述不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，形成对应的所述多个分类集合。
[0007]在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的勘界标准文档录入方法中，所述确定出参考时间区间内所述典型非安全用户做出的典型用户动作数据集合的步骤，包括：倘若所述典型非安全用户包括多个非安全用户，则确定出所述参考时间区间内所述多个非安全用户中的每一个非安全用户做出的典型用户动作数据形成的典型用户动作数据集合；并且，所述对所述典型用户动作数据集合拆分，以形成所述典型用户动作数据集合对应的多个典型用户动作数据子集的步骤，包括：分别对所述多个非安全用户中的每一个非安全用户做出的典型用户动作数据形成的典型用户动作数据集合进行拆分标记，以标记所述典型用户动作数据子集，每一个所述典型用户动作数据子集包括一个所述非安全用户做出的典型用户动作数据形成的典型用户动作数据集合中连续的多个典型用户动作数据。
[0008]在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的勘界标准文档录入方法中，所述确定出所述多个典型用户动作数据子集中不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，以及，基于所述不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，形成对应的所述多个分类集合的步骤，包括：确定出所述多个典型用户动作数据子集中不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据；基于所述不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，从所述不一样的典型用户动作数据子集中，确定出第一数量个典型用户动作数据子集，所述不一样的
典型用户动作数据子集为不一样的第二数量个典型用户动作数据子集，所述第二数量大于所述第一数量；对所述第二数量个典型用户动作数据子集中的每一个典型用户动作数据子集进行特征空间映射操作，以形成对应的动作数据特征表示，所述第二数量个典型用户动作数据子集映射形成的动作数据特征表示包括第二数量个动作数据特征表示；将所述第一数量个典型用户动作数据子集中的每一个典型用户动作数据子集作为候选用户动作数据子集，并基于所述第二数量个动作数据特征表示，将所述第二数量个典型用户动作数据子集进行分类操作，以形成第一数量个分类集合。
[0009]在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的勘界标准文档录入方法中，所述基于所述不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，从所述不一样的典型用户动作数据子集中，确定出第一数量个典型用户动作数据子集的步骤，包括：倘若所述第二数量个典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据反映出所述第二数量个典型用户动作数据子集中的每一个典型用户动作数据子集在所述多个典型用户动作数据子集中的相同子集数量，则从所述第二数量个典型用户动作数据子集中，确定出基于所述相同子集数量从大到小罗列的最前面的第一数量个典型用户动作数据子集；并且，所述对所述第二数量个典型用户动作数据子集中的每一个典型用户动作数据子集进行特征空间映射操作，以形成对应的动作数据特征表示的步骤，包括：将所述第二数量个典型用户动作数据子集中的每一个典型用户动作数据子集，进行以下的子步骤，且在进行该子步骤的过程中，每一个典型用户动作数据子集依本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的勘界标准文档录入方法，其特征在于，包括：在接收到文档录入请求信息的时候，对所述文档录入请求信息进行解析操作，以确定出所述文档录入请求信息对应的待分析录入用户，所述待分析录入用户是指请求进行勘界标准文档录入操作的用户；基于所述待分析录入用户对应的待分析用户动作数据，对所述待分析录入用户进行用户安全分析操作，以输出所述待分析录入用户对应的目标用户安全分析数据，所述待分析用户动作数据属于所述待分析录入用户进行的与勘界标准文档之间具有相关性的网络动作；在所述目标用户安全分析数据反映出所述待分析录入用户属于安全用户的情况下，接收并存储所述待分析录入用户通过目标用户终端设备进行勘界标准文档录入操作发送的待录入勘界标准文档。2.如权利要求1所述的基于人工智能的勘界标准文档录入方法，其特征在于，所述基于所述待分析录入用户对应的待分析用户动作数据，对所述待分析录入用户进行用户安全分析操作，以输出所述待分析录入用户对应的目标用户安全分析数据的步骤，包括：确定出预设时间区间内所述待分析录入用户做出的用户动作数据集合，所述用户动作数据集合包括基于动作形成时间的先后关系进行罗列的用户动作数据组合，所述用户动作数据组合包括所述待分析录入用户的第一类用户动作数据和第二类用户动作数据，所述第一类用户动作数据和所述第二类用户动作数据描述的用户动作属于不同的种类；从已经确定的多个分类集合中的每一个分类集合中，统计出目标典型用户动作数据子集的数目统计值，所述目标典型用户动作数据子集包含于所述用户动作数据集合中，每一个所述分类集合是按照典型非安全用户对应的一个典型用户动作数据子集为候选用户动作数据子集，将所述典型非安全用户对应的多个典型用户动作数据子集进行分类操作以形成的分类集合，每一个所述典型用户动作数据子集包括所述典型非安全用户对应的典型用户动作数据集合中连续的多个典型用户动作数据，所述典型用户动作数据集合包括基于动作形成时间的先后关系进行罗列的典型用户动作数据组合，所述典型用户动作数据组合包括所述典型非安全用户的典型第一类用户动作数据和典型第二类用户动作数据，所述典型第一类用户动作数据和所述典型第二类用户动作数据描述的用户动作属于不同的种类；基于所述目标典型用户动作数据子集的数目统计值，分析出所述待分析录入用户的目标用户安全分析数据。3.如权利要求2所述的基于人工智能的勘界标准文档录入方法，其特征在于，所述基于所述待分析录入用户对应的待分析用户动作数据，对所述待分析录入用户进行用户安全分析操作，以输出所述待分析录入用户对应的目标用户安全分析数据的步骤，还包括：确定出参考时间区间内所述典型非安全用户做出的典型用户动作数据集合，所述典型用户动作数据集合包括的每一个典型用户动作数据的动作形成时间属于所述参考时间区间内；对所述典型用户动作数据集合拆分，以形成所述典型用户动作数据集合对应的多个典型用户动作数据子集；确定出所述多个典型用户动作数据子集中不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，以及，基于所述不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数
据，形成对应的所述多个分类集合。4.如权利要求3所述的基于人工智能的勘界标准文档录入方法，其特征在于，所述确定出参考时间区间内所述典型非安全用户做出的典型用户动作数据集合的步骤，包括：倘若所述典型非安全用户包括多个非安全用户，则确定出所述参考时间区间内所述多个非安全用户中的每一个非安全用户做出的典型用户动作数据形成的典型用户动作数据集合；并且，所述对所述典型用户动作数据集合拆分，以形成所述典型用户动作数据集合对应的多个典型用户动作数据子集的步骤，包括：分别对所述多个非安全用户中的每一个非安全用户做出的典型用户动作数据形成的典型用户动作数据集合进行拆分标记，以标记所述典型用户动作数据子集，每一个所述典型用户动作数据子集包括一个所述非安全用户做出的典型用户动作数据形成的典型用户动作数据集合中连续的多个典型用户动作数据。5.如权利要求3所述的基于人工智能的勘界标准文档录入方法，其特征在于，所述确定出所述多个典型用户动作数据子集中不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，以及，基于所述不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，形成对应的所述多个分类集合的步骤，包括：确定出所述多个典型用户动作数据子集中不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据；基于所述不一样的典型用户动作数据子集的子集分布状态描述数据，从所述不一样的典型用户动作数据子集中，确定出第一数量个典型用户动作数据子集，所述不一样的典型用户动作数据子集为不一样的第二数量个典型用户动作数据子集，所述第二数量大于所述第一数量；对所述第二数量个典型用户动作数据子集中的每一个典型用户动作数据子集进行特征空间映射操作，以形成对应的动作数据特征表示，所述第二数量个典型用户动作数据子集映射形成的动作数据特征表示包括第二数量个动作数据特征表示；将所述第一数量个典型用户动作数据子集中的每一个典型用户动作数据子集作为候选用户动作数据子集，并基于所述第二数量个动作数据特征表示，将所述第二数量个典型用户动作数据子集进行分类操作，以形成第一数量个分类集合。6.如权利要求5所述的基于人工智能的...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗丹，姚立严，蒋芳，项龙，赵玉超，邓冠圣，李伟哲，崔雨敏，刘嘉敏，
申请(专利权)人：广州天地林业有限公司，
类型：发明
国别省市：