【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據管理，尤其涉及一種多端口數據源提煉優化模型及方法。
技術介紹
1、數據管理
旨在有效地組織、存儲、保護、處理和交付數據，支持業務流程和決策制定，包括數據的整合、質量控制、處理、可視化，結合數據安全性和隱私保護，確保數據遵守法律政策并安全地存儲和傳輸，幫助企業和管理人員從龐大和復雜的數據集中提煉關鍵信息，提升操作效率和決策質量，結合大數據技術和實時數據處理技術對結構化數據和非結構化數據進行處理，為用戶提供及時的業務洞察。
2、其中，多端口數據源提煉優化模型旨在改進從多個數據源收集和整合數據的效率和準確性，通過多種算法和自動化技術優化數據提煉流程，減少信息冗余，提高數據的質量和相關性，使企業有效地處理來自多個端口的數據，支持復雜的分析任務，并為決策提供堅實的數據支持，在快速變化的市場環境中保持競爭力。
3、傳統數據提煉技術在處理來自多個數據源的信息時面臨數據質量和一致性問題，在異常數據的監測和修正方面，缺乏有效的實時分析工具，導致數據異常難以及時挖掘和處理，影響數據集的可靠性和分析結果的準確性，在數據特征的提取和標簽匹配過程中，缺乏智能化支持使得數據標注和檢索效率低下，減少數據的可用性和企業的決策效率，在面對批量非結構化數據時，數據標注不準確和檢索路徑冗長，導致資源浪費和錯誤決策，缺乏對數據特征間依賴關系的分析，降低復雜數據環境中提取關鍵信息的效率，減少數據分析的深度和廣度，影響企業在競爭中的表現。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案，一種多端口數據源提煉優化模型包括：
3、數據異常監控模塊基于多端口實時數據集，對數據中的多個數據點進行連續性分析，并與設定的正常波動模式進行對比，生成異常數據識別信息；
4、異常數據修補模塊接收所述異常數據識別信息，分析多個異常數據點的時間序列關系，對缺失和錯誤數據進行插值補充，生成數據插值補充結果；
5、類型特性分析模塊基于所述數據插值補充結果，分析多個數據的類型，并提取數據特征，生成數據特征提取信息；
6、特征標簽匹配模塊根據所述數據特征提取信息，對多個數據進行語義分析，為數據特征分配數據標簽，生成描述標簽分配結果；
7、依賴網絡構建模塊利用所述描述標簽分配結果，分析多個數據特征間的條件依賴關系，分析多種數據特征間的直接和間接效應，生成特征關聯分析結果；
8、數據搜索優化模塊采用所述特征關聯分析結果和描述標簽分配結果，為多個數據標簽匹配索引條目，結合數據查詢頻率和數據訪問模式，優化查詢路徑和數據訪問結構，生成數據檢索優化模型。
9、作為本專利技術的進一步方案，所述異常數據識別信息包括異常時間點、異常數據值、異常類型描述信息，所述數據插值補充結果包括數據序列補充結果、修正數據點數量信息、數據連續性改進信息，所述數據特征提取信息包括視覺特征向量、文本關鍵詞頻率表、時間序列波動模式描述結果，所述描述標簽分配結果包括特征與標簽映射表、標簽分類信息、標簽應用范圍信息，所述特征關聯分析結果包括條件依賴圖、特征間影響力評分數據、數據因果鏈信息，所述數據檢索優化模型包括索引結構更新結果、查詢算法優化參數、檢索效率統計數據。
10、作為本專利技術的進一步方案，所述數據異常監控模塊包括：
11、數據監測輸出子模塊基于多端口實時數據集，對數據中的多個數據點進行連續性分析，評估多個數據點與鄰近數據點的時間和數值差異，生成數據點分析結果；
12、異常波動分析子模塊利用所述數據點分析結果，通過將數據點的波動情況和預設的正常波動模式進行對比，識別異常數據點，生成波動差異記錄；
13、數據異常診斷子模塊基于所述波動差異記錄，分析并記錄偏離正常數據波動范圍的數據點，生成異常數據識別信息。
14、作為本專利技術的進一步方案，所述異常數據修補模塊包括：
15、連續性分析子模塊接收所述異常數據識別信息，分析多個異常數據點間的時間序列關系，評估異常數據點的分布和連續性，生成時間序列分析結果；
16、插值參數分析子模塊基于所述時間序列分析結果，根據數據點間的時間間隔和值的連續性，為異常數據和錯誤數據匹配插值方法，生成數據修補匹配參數；
17、缺失數據處理子模塊采用所述數據修補匹配參數，對缺失和錯誤數據進行插值補充，優化數據完整性和連續性，生成數據插值補充結果。
18、作為本專利技術的進一步方案，所述類型特性分析模塊包括：
19、數據分類識別子模塊接收所述數據插值補充結果，對數據集中的多類數據進行分類和標識，為多種數據匹配處理流程，生成數據類型分析結果；
20、多數據提取分析子模塊基于所述數據類型分析結果，對多種類型的數據進行特征分析，包括對圖像數據提取視覺特征、對文本數據提取語義特征、對時間序列數據提取趨勢特征，生成特征分析記錄；
21、關聯性分析子模塊整合所述特征分析記錄，對多種數據的特征進行分析，識別多種數據和特征間的相互依賴關系和關聯性，生成數據特征提取信息。
22、作為本專利技術的進一步方案，所述特征標簽匹配模塊包括：
23、語義解析輸出子模塊接收所述數據特征提取信息，對特征描述進行語義分析，識別數據特征中的關鍵詞匯和核心概念，生成特征語義分析結果；
24、數據標簽構建子模塊基于所述特征語義分析結果，結合多種數據特征中的關鍵元素和概念，為多個關鍵特征構建數據描述和檢索標簽，生成關鍵特征識別信息；
25、索引標簽匹配子模塊采用所述關鍵特征識別信息，對多個關鍵特征匹配數據標簽，結合特征間的邏輯和語義聯系補充標簽，優化數據搜索的效率，生成描述標簽分配結果。
26、作為本專利技術的進一步方案，所述依賴網絡構建模塊包括：
27、數據關系分析子模塊接收所述描述標簽分配結果，分析多個數據特征和標簽間的依賴關系，識別數據間的關聯性，生成依賴關系識別信息；
28、關系影響評估子模塊基于所述依賴關系識別信息，計算數據特征間直接和間接的影響效應，評估數據特征間的影響強度，生成影響效應量化結果；
29、數據網絡構建子模塊采用所述影響效應量化結果，構建多個數據的影響關系網絡，利用皮爾遜相關系數方法，分析并記錄多個數據間的相互作用，生成特征關聯分析結果。
30、作為本專利技術的進一步方案，所述皮爾遜相關系數方法，按照公式：
31、；
32、計算兩個數據間的關聯性，其中，為兩個變量的相關系數，為數據集中第個觀測點對應于變量的值，為數據集中第個觀測點對應于變量的值，為變量所有觀測值的平均值，為變量所有觀測值的平均值，為用于調整變量平均值的因子，為用于調整變量平均值的因子，為用于調整變量標準偏差的因子，為用于調整變量標準偏差的因子，為用于指代數據集中的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述模型包括：
2.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述異常數據識別信息包括異常時間點、異常數據值、異常類型描述信息，所述數據插值補充結果包括數據序列補充結果、修正數據點數量信息、數據連續性改進信息，所述數據特征提取信息包括視覺特征向量、文本關鍵詞頻率表、時間序列波動模式描述結果，所述描述標簽分配結果包括特征與標簽映射表、標簽分類信息、標簽應用范圍信息，所述特征關聯分析結果包括條件依賴圖、特征間影響力評分數據、數據因果鏈信息，所述數據檢索優化模型包括索引結構更新結果、查詢算法優化參數、檢索效率統計數據。
3.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述數據異常監控模塊包括：
4.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述異常數據修補模塊包括：
5.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述類型特性分析模塊包括：
6.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述特征標簽匹配模塊
7.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述依賴網絡構建模塊包括：
8.根據權利要求7所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述皮爾遜相關系數方法，按照公式：
9.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述數據搜索優化模塊包括：
10.一種多端口數據源提煉優化方法，其特征在于，根據權利要求1-9任一項所述的多端口數據源提煉優化模型執行，包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述模型包括：
2.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述異常數據識別信息包括異常時間點、異常數據值、異常類型描述信息，所述數據插值補充結果包括數據序列補充結果、修正數據點數量信息、數據連續性改進信息，所述數據特征提取信息包括視覺特征向量、文本關鍵詞頻率表、時間序列波動模式描述結果，所述描述標簽分配結果包括特征與標簽映射表、標簽分類信息、標簽應用范圍信息，所述特征關聯分析結果包括條件依賴圖、特征間影響力評分數據、數據因果鏈信息，所述數據檢索優化模型包括索引結構更新結果、查詢算法優化參數、檢索效率統計數據。
3.根據權利要求1所述的多端口數據源提煉優化模型，其特征在于，所述數據異常監控模塊包括：
4.根據權利要求1...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周慧，馮菲菲，萬仁輝，
申請(專利權)人：廣州伊勢電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。