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龙图腾网获悉广东麦视互联网科技有限公司申请的专利融合结构化与非结构化数据的访问处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117033433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310914863.9，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权融合结构化与非结构化数据的访问处理方法及系统是由曾恩超;陈昕;钟杰;钟碧锋设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合结构化与非结构化数据的访问处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种融合结构化与非结构化数据的访问处理方法及系统，通过将每一模板访问会话数据分别加载至多个深度学习单元，生成每一模板访问会话数据在多个深度学习单元下获得的敏感操作标签置信度序列，基于每个模板访问会话数据的敏感操作标签置信度序列与每个模板访问会话数据对应的敏感操作标注数据确定每个模板访问会话数据对应的敏感识别误差值，并从多个模板访问会话数据中选择目标模板访问会话数据后对多个深度学习单元进行权重参数优化，结合多个深度学习单元联合进行访问操作敏感识别学习，相较于采用单个深度学习单元进行知识学习而言，可以显著提高深度学习效果，并且提高后续敏感操作识别的精准度。

本发明授权融合结构化与非结构化数据的访问处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合结构化与非结构化数据的访问处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取访问操作敏感识别学习数据，所述访问操作敏感识别学习数据包括多个模板访问会话数据以及每个模板访问会话数据对应的敏感操作标注数据，所述模板访问会话数据融合了结构化访问行为数据和非结构化访问行为数据； 将每一模板访问会话数据分别加载至多个深度学习单元，生成每一模板访问会话数据在所述多个深度学习单元下获得的敏感操作标签置信度序列； 基于每个模板访问会话数据的敏感操作标签置信度序列与所述每个模板访问会话数据对应的敏感操作标注数据确定每个模板访问会话数据对应的敏感识别误差值； 基于所述每个模板访问会话数据对应的敏感识别误差值的数值分布从所述多个模板访问会话数据中选择目标模板访问会话数据，并依据所述目标模板访问会话数据对所述多个深度学习单元进行权重参数优化，生成优化后的多个深度学习单元； 返回执行将所述多个模板访问会话数据分别加载至优化后的多个深度学习单元，生成每一模板访问会话数据在所述优化后的多个深度学习单元下获得的敏感操作标签置信度序列和对应敏感操作置乱后的目标样本访问会话数据并进行循环访问操作敏感识别学习，直到检测到所述多个深度学习单元的权重参数不再发生变化，生成结束优化的多个深度学习单元； 基于所述结束优化的多个深度学习单元对待分析访问会话数据进行敏感操作识别，生成敏感操作识别数据； 所述基于每个模板访问会话数据的敏感操作标签置信度序列与所述每个模板访问会话数据对应的敏感操作标注数据确定每个模板访问会话数据对应的敏感识别误差值，包括： 计算每个模板访问会话数据对应的敏感操作标签置信度序列中每个敏感操作标签置信度与对应的敏感操作标注数据之间的第一均方误差损失函数值： 将确定的第一均方误差损失函数值进行相加，生成每个模板访问会话数据对应的第一目标敏感识别误差值； 基于所述每个模板访问会话数据对应的第一目标敏感识别误差值确定每个模板访问会话数据对应的敏感识别误差值； 所述基于所述结束优化的多个深度学习单元对待分析访问会话数据进行敏感操作识别，生成敏感操作识别数据，包括： 将待分析访问会话数据加载到所述结束优化的多个深度学习单元进行敏感操作识别，生成多个敏感操作标签置信度； 计算所述多个敏感操作标签置信度的均值置信度，生成所述待分析访问会话数据对应的敏感操作预测标签。

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