【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據智能查詢，尤其涉及一種基于機器學習的術語數據智能管理系統。
技術介紹
1、隨著大數據技術的發展和人工智能的普及，查詢系統在各個領域中得到了廣泛的應用。然而，傳統的查詢系統往往依賴于靜態的數據結構和預定義的查詢規則，難以適應動態變化的需求和多樣化的查詢條件。現有的查詢系統在面對大規模數據時，查詢效率較低，無法及時提供準確的查詢結果。因此迫切需要一種能夠自適應調整査詢策略、提高查詢效率和準確性的智能查詢系統。
2、1.數據檢索效率低下:現有查詢系統在處理大規模數據時,檢索速度較慢，響應時間長，難以滿足用戶對高效查詢的需求。
3、2.查詢結果準確性不足:傳統査詢系統的結果常常不夠準確，無法完全滿足用戶的査詢意圖，導致用戶需要進行多次查詢才能找到所需信息。
4、3.用戶體驗不佳:復雜的查詢接口和操作步驟增加了用戶使用的難度，影響了用戶體驗
5、4.難以處理多源異構數據:面對來自不同數據源和不同格式的數據，傳統系統處理起來復雜，難以實現數據的統一查詢和分析
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提出了一種基于機器學習的術語數據智能管理系統，以解決上述現有技術存在的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了一種基于機器學習的術語數據智能管理系統，包括：
3、依次查詢請求模塊、智能查詢引擎及結果反饋模塊；智能查詢引擎還連接有學習模塊及數據采集模塊；
4、其中通過數據采集模塊對多源異構
5、可選的，通過數據庫將預處理后的數據進行存儲，其中，數據庫中采用表結構對數據進行存儲，其中表結構中設置有不同的數據類型，其中所述數據類型包括國標號、術語編號、中文術語、英文術語、其他首選中文術語、其他首選英文術語、許用中文術語、中文定義、縮寫詞、符號、單位、公式、來源、圖、表、注、參見、例、棄用術語中文名稱、棄用術語英文名稱、拒用術語中文名稱、拒用術語英文名稱，在所述表結構的行中將具有關聯的數據進行存儲，同時對每行中的數據根據不同的數據類型存儲對到對應列中。
6、可選的，在所述數據采集模塊中，通過分布式數據庫對預處理后的數據進行存儲，同時對所述存儲的數據進行索引構建及索引優化，索引優化包括：選擇合適列創建索引、使用聯合索引時的策略、避免索引失效的操作、考慮覆蓋索引、索引的維護及使用自增主鍵。
7、可選的，在查詢請求模塊中設置有用戶界面，其中所述用戶界面中設置有自定義查詢端口和結果過濾端口分別用于輸入查詢請求和可視化并選擇查詢結果，，其中查詢請求為國標號、術語編號、中文術語、英文術語、其他首選中文術語、其他首選英文術語、許用中文術語任一項或多項數據類型。
8、可選的，在查詢請求模塊中，將查詢請求解析為查詢任務的過程包括：
9、對查詢請求轉換為同一語種，并通過自然語言處理技術將轉換后的查詢請求進行關鍵詞提取，對關鍵詞提取結果進行轉換，基于轉換后的關鍵詞，生成查詢任務。
10、可選的，在查詢優化算法中，通過優化算法對查詢任務進行調度和優化的過程包括：獲取初始的查詢任務，根據所述初始的查詢任務構建并初始化種群，其中所述種群包括若干個個體，其中所述個體中包括不同的查詢任務；設置目標函數、適應度及種群更新方法，其中目標函數為查詢任務對應的cpu代價和io代價之和最小化；根據目標函數、適應度及種群更新方法，通過優化算法進行尋優，生成最優的查詢任務。
11、可選的，種群更新方法包括：
12、mi＝di·ebθ·cos(2πθ)+ω·fj
13、其中，b是用于定義對數螺旋形狀的常數；θ是[-1,1]之間的隨機數；mi示第i個飛蛾即個體；fj表示第j個火焰；di表示第i個飛蛾與第j個火焰之間的距離，公式為：di＝|fj-mi|，ω為慣性權重。
14、可選的，慣性權重為：
15、
16、其中，t為當前迭代次數；t為最大迭代次數；a，d分別為常數。
17、可選的，在學習模塊中，機器學習模型包括輸入層、注意力機制、卷積層及輸出層；其中，機器學習模型的輸入數據包括歷史查詢數據下的查詢結果和對應的查詢路徑，輸出為未來的查詢結果對應的路徑和相關優化調度算法的相關可設置參數。
18、可選的，在學習模塊中，機器學習模型的訓練過程包括：將反饋數據中滿意的查詢結果及對應的查詢路徑作為正樣本，將不滿意的查詢結果及對應的查詢路徑作為負樣本，將對應的未來的用戶反饋滿意的查詢結果及對應的查詢路徑和當前的相關優化調度算法的相關可設置參數作為標簽，對機器學習模型機器學習模型進行訓練。
19、與現有技術相比，本專利技術具有如下優點和技術效果：
20、1.顯著提升查詢效率:通過數據驅動的智能算法和優化的數據結構設計，結合改進的優化算法，大幅提高查詢速度，縮短響應時間，提升系統的整體性能。
21、2.提高查詢結果的準確性:采用先進的機器學習和自然語言處理技術，提高查詢結果的精準度，確保用戶能夠快速獲取所需信息。
22、3.優化用戶體驗:設計簡潔易用的用戶界面,簡化查詢操作步驟，使用戶能夠更方便地使用系統進行查詢。
23、4.實現多源異構數據的統一查詢:通過數據集成和標準化處理，實現對來自不同源和不同格式數據的統一查詢和分析和存儲，并通過具有數據關聯性的表結構能夠對不同數據進行關聯，提供全面的數據支持。
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1.一種基于機器學習的術語數據智能管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
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8.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
9.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
10.根據權利要求9所述的系統，其特征在于，
【技術特征摘要】
1.一種基于機器學習的術語數據智能管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，
5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于...
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