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申请/专利权人：云上贵州大数据产业发展有限公司
申请日：2024-02-21
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193942A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F18/213;G06F18/2433;G06F18/26;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06N5/025
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于大数据管理的规则层级体系优化方法及系统，涉及数据管理技术领域，包括：导入报表数据，利用深度学习模型自动识别数据的基本属性和类别；进行完整性校验，针对缺失字段，利用神经网络模型进行推测填充；进行异常检测，为数据标记三级标签；利用自动数据趋势分析模块对数据进行时间序列分析，预测数据趋势，并对数据进行一次标记；自动分析数据之间的关联关系，为数据标记四级标签；根据生成的规则对数据进行自动校验，并进行标记，进行自动修正，并生成二次标记。本发明提供的基于大数据管理的规则层级体系优化方法通过引入大数据管理的规则层级体系，显著提高了数据管理的自动化程度，确保数据质量，并能够实时响应数据变化。
主权项：1.一种基于大数据管理的规则层级体系优化方法，其特征在于，包括：通过数据自动导入模块，导入报表数据，利用深度学习模型自动识别数据的基本属性和类别，为数据标记一级标签；利用自动完整性检查模块进行完整性校验，针对缺失字段，利用神经网络模型进行推测填充，并为数据标记二级标签；进行自动合理性检查，利用统计模型对数据进行异常检测，为数据标记三级标签；利用自动数据趋势分析模块对数据进行时间序列分析，预测数据趋势，并对数据进行一次标记；使用关联规则挖掘算法，自动分析数据之间的关联关系，为数据标记四级标签；根据已有标签和历史数据，通过遗传算法的规则生成引擎，自动生成校验规则；通过规则自动应用模块，根据生成的规则对数据进行自动校验，并进行标记，利用自编码器深度学习模型，进行自动修正，并生成二次标记。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云上贵州大数据产业发展有限公司 一种基于大数据管理的规则层级体系优化方法及系统
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