數據處理方法、裝置、設備及存儲介質制造方法及圖紙

本申請公開了一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質，涉及數據處理領域，該數據處理方法包括：采集感應設備的待處理數據；確定待處理數據的數據類型，數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；根據數據類型，對待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據；根據預設的融合規則，對優化數據進行融合處理，得到融合數據。本申請可以提高進行融合處理后得到的數據的可靠性。合處理后得到的數據的可靠性。合處理后得到的數據的可靠性。

【技術實現步驟摘要】
數據處理方法、裝置、設備及存儲介質


[0001]本申請屬于數據處理領域，具體涉及一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。

技術介紹

[0002]隨著互聯網技術的發展，各領域的數據規模逐漸擴大，使數據趨于復雜多樣化，從而給數據處理與信息決策帶來前所未有的挑戰，因此，面對數據的海量性和異構性，如何對數據進行更有效且快速地融合處理也成為了關鍵。
[0003]相關技術中，在對數據進行融合處理時，通常是根據設定好的融合規則對結構化數據進行融合處理，這種方法雖然可以實現對結構化數據的快速融合，但進行融合處理后得到的數據的可靠性低。

技術實現思路

[0004]為了解決上述問題，即為了解決融合處理后得到的數據的可靠性低的問題，本申請提供了一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。
[0005]第一方面，本申請提供了一種數據處理方法，包括：采集感應設備的待處理數據；確定待處理數據的數據類型，數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；根據數據類型，對待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據；根據預設的融合規則，對優化數據進行融合處理，得到融合數據。
[0006]在上述數據處理方法的優選技術方案中，根據數據類型，對待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據，包括：響應于數據類型為結構化數據，對待處理數據進行數據清洗處理，得到優化數據。
[0007]在上述數據處理方法的優選技術方案中，根據數據類型，對待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據，包括：響應于數據類型為半結構化數據或非結構化數據，對待處理數據進行數據分析處理，得到第一數據；對第一數據進行數據清洗處理，得到第二數據；按照融合規則，對第二數據進行標記處理，得到優化數據。
[0008]在上述數據處理方法的優選技術方案中，根據預設的融合規則，對優化數據進行融合處理，得到融合數據之后，還包括：對融合規則進行修改，得到修改后的融合規則；根據修改后的融合規則，對優化數據進行融合處理。
[0009]在上述數據處理方法的優選技術方案中，還包括：獲取目標用戶的輸入數據；對輸入數據進行結構化處理，得到第三數據；根據融合規則，對第三數據進行融合處理。
[0010]在上述數據處理方法的優選技術方案中，根據預設的融合規則，對優化數據進行融合處理，得到融合數據之后，還包括：根據應用設備的需求數據類型，在融合數據中提取目標數據，目標數據用于應用設備調取使用。
[0011]在上述數據處理方法的優選技術方案中，還包括：根據應用設備的需求數據類型，確定融合規則；和/或，根據待處理數據的屬性，確定融合規則。
[0012]第二方面，本申請提供了一種數據處理裝置，包括：采集模塊，用于采集感應設備
的待處理數據；確定模塊，用于確定待處理數據的數據類型，數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；優化模塊，用于根據數據類型，對待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據；融合模塊，用于根據預設的融合規則，對優化數據進行融合處理，得到融合數據。
[0013]第三方面，本申請提供了一種電子設備，包括：處理器，以及與處理器連接的存儲器；存儲器存儲計算機執行指令；處理器執行存儲器存儲的計算機執行指令，以實現如第一方面的數據處理方法。
[0014]第四方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，計算機執行指令被處理器執行時用于實現第一方面的數據處理方法。
[0015]第五方面，本申請提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現如第一方面的數據處理方法。
[0016]本申請實施例提供的數據處理方法、裝置、設備及存儲介質，在進行數據融合時，除了對結構化數據進行融合之外，還對半結構化數據和非結構化數據進行了優化處理，保證了數據的完整性，從而在進行了融合處理之后，得到的數據的可靠性較高。此外，還可以對用戶實時輸入的需求數據進行融合，以及可以對融合規則進行實時修改，從而實現開放式的數據融合。
附圖說明
[0017]此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本申請的實施例，并與說明書一起用于解釋本申請的原理。
[0018]為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領域普通技術人員而言，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0019]圖1為本申請實施例提供的數據處理系統的結構示意圖；
[0020]圖2為本申請實施例提供的數據處理方法的流程圖；
[0021]圖3為本申請實施例提供的數據處理裝置的結構示意圖；
[0022]圖4是根據一示例性實施例示出的一種電子設備的框圖。
具體實施方式
[0023]為了使本
的人員更好地理解本申請方案，下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分的實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本申請保護的范圍。
[0024]需要說明的是，本申請的說明書和權利要求書及上述附圖中的術語“第一”、“第二”等是用于區別類似的對象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應該理解這樣使用的數據在適當情況下可以互換，以便這里描述的本申請的實施例能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序實施。此外，術語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限于
清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或對于這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。
[0025]下面首先對本申請中涉及的名詞進行解釋。
[0026]多特征融合：一種特征級數據融合，是指在采集到的原始數據中提取特征信息，提取的特征信息應是像素信息的充分表示量或充分統計量，比如特征信息可以是對象的尺寸、材質、方向、速度、溫度等，然后按特征信息對采集的數據進行分類、匯集和綜合。
[0027]
技術介紹
中提到的相關技術，至少存在以下技術問題：
[0028]隨著互聯網技術的發展，各領域的數據規模逐漸擴大，使數據趨于復雜多樣化，從而給數據處理與信息決策帶來前所未有的挑戰，因此，面對數據的海量性和異構性，如何對數據進行更有效且快速地融合處理也成為了關鍵。現有技術中在進行數據的融合處理過程中，通常是根據設定好的融合規則對結構化數據進行融合處理，而摒棄掉非結構化數據和半結構化數據，這樣在融合處理后，會導致數據的不完整，從而造成融合后的數據的可靠性較低。此外，隨著數據的快速更新，若忽略了新產生的數據，會導致融合后的數據的準確性降低。若再次建立新的融合規則，則不僅會加大工作量，還會占用處理資源及處理時間，降低了生產機制的運行效率。<本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：采集感應設備的待處理數據；確定所述待處理數據的數據類型，所述數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；根據所述數據類型，對所述待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據；根據預設的融合規則，對所述優化數據進行融合處理，得到融合數據。2.根據權利要求1所述的數據處理方法，其特征在于，所述根據所述數據類型，對所述待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據，包括：響應于所述數據類型為結構化數據，對所述待處理數據進行數據清洗處理，得到所述優化數據。3.根據權利要求1所述的數據處理方法，其特征在于，所述根據所述數據類型，對所述待處理數據進行數據優化處理，得到優化數據，包括：響應于所述數據類型為半結構化數據或非結構化數據，對所述待處理數據進行數據分析處理，得到第一數據；對所述第一數據進行數據清洗處理，得到第二數據；按照所述融合規則，對所述第二數據進行標記處理，得到所述優化數據。4.根據權利要求1至3任一項所述的數據處理方法，其特征在于，所述根據預設的融合規則，對所述優化數據進行融合處理，得到融合數據之后，還包括：對所述融合規則進行修改，得到修改后的融合規則；根據修改后的融合規則，對所述優化數據進行融合處理。5.根據權利要求1至3任一項所述的數據處理方法，其特征在于，還包括：獲取目標用戶的輸入數據；對所述輸入數據進行結構化處理，得到第三數據；根據所述融合規則，對所述第三數據進行融合處理。6.根據權...

【專利技術屬性】
技術研發人員：魯效平，于曉義，陳錄城，盛國軍，王超，景大智，高亞瓊，王玉梅，趙琳，戴夢夢，
申請(專利權)人：卡奧斯物聯科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：