一种基于数据挖掘和情景计算的社区风险预警方法和系统

摘要

本申请涉及风险预警技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于数据挖掘和情景计算的社区风险预警方法和系统。所述方法包括：获取多视图样本；将所述多视图样本输入到训练好的神经网络中进行带约束的表达学习，得到所述多视图样本在完整异常信息空间中的表达；根据所述多视图样本在完整异常信息空间中的表达计算每个样本的属性异常值和类别异常值；将所述每个样本的属性异常值和类别异常值加和得到每个样本的综合异常值。本申请所述预警方法可实现快速地检测社区的多视图样本，即使在多视图样本较多时，也能快速计算出每个样本的属性异常值和类别异常值，从而获得更好的检测效果，提升了社区风险预警准确度和效率。