[发明专利]一种医疗网站的识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种医疗网站的识别方法，包括：利用样本网站首页信息和分类标签设置训练样本；其中，分类标签包括医疗网站和其他网站；将训练样本输入至卷积神经网络中进行学习训练，得出网站识别模型；获取目标网站的目标网站首页信息，并利用网站识别模型输出与目标网站对应的目标分类标签。本方法利用网站识别模型代替技术人员的手动操作，避免了技术人员手动查看目标网站确定出目标分类标签的过程，因此能够降低对人力资源的消耗，提高识别医疗网站的效率，并且本方法能够避免技术人员识别过程中出现的疏漏的情况，进一步提高识别医疗网站的准确度。本申请还公开了一种医疗网站的识别装置、设备及存储介质，均具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及网站识别领域，特别涉及一种医疗网站的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，互联网医疗也发展迅速。互联网医疗是互联网在医疗行业的新应用，其包括了以互联网为载体和技术手段的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、电子处方、远程会诊及远程治疗和康复等多种形式的健康医疗服务。然而医疗网站也是黑客经常攻击的对象，为了便于相关监管部门快速定位辖区医疗网站加强监测，需要在众多互联网网站中精确识别出医疗网站。在这种大前提下，快速准确地识别互联网医疗网站是加强对医疗网站的安全监管的有效途径。

目前，一般是通过技术人员查看目标网站的网站首页信息，根据自身技术经验确定出该目标网站是否为医疗网站。但是现有技术的方法，对于技术人员来说工作量大，需要消耗大量的人力资源且效率低下，且识别过程中易出现疏漏，导致识别错误。

因此，如何高效准确地识别目标网站是否为医疗网站，降低对人力资源的消耗，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种医疗网站的识别方法，能够高效准确地识别目标网站是否为医疗网站，降低对人力资源的消耗；本发明的另一目的是提供一种医疗网站的识别装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

为解决上述技术问题，本发明提供一种医疗网站的识别方法，包括：

利用样本网站首页信息和分类标签设置训练样本；其中，所述分类标签包括医疗网站和其他网站；

将所述训练样本输入至卷积神经网络中进行学习训练，得出网站识别模型；

获取目标网站的目标网站首页信息，并利用所述网站识别模型输出与所述目标网站对应的目标分类标签。

优选地，所述利用样本网站首页信息和分类标签设置训练样本的过程，具体包括：

获取样本网站中的样本标题、所述样本网站中文本信息的分词以及所述分词中关键词的数量；

确定出与各所述样本网站对应的分类标签；

根据所述样本标题、所述文本信息的分词、所述关键词的数量以及所述分类标签设置所述训练样本。

优选地，所述将所述训练样本输入至卷积神经网络中进行学习训练，得出网站识别模型的过程，具体包括：

根据交叉验证法将所述训练样本输入至所述卷积神经网络中进行学习训练，得出所述网站识别模型。

优选地，进一步包括：

响应于用户的输入操作，获取第一数据信息，并利用所述第一数据信息调整模型训练过程中初始化模型的dropout参数。

优选地，进一步包括：

响应于用户的输入操作，获取第二数据信息，并利用所述第二数据信息调整模型训练过程中初始化模型的batch参数。

优选地，进一步包括：