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申请/专利权人：北京永洪商智科技有限公司
摘要：本发明公开了一种对于维度模型大数据量数据分析加速方法，智能化数据分析技术领域，其获取事实表；对所述事实表进行预处理以得到预处理后事实表；对所述预处理后事实表进行分组汇总以得到维度模型；基于所述维度模型，进行统计分析。这样，可以更好地利用维度模型的特性，提高数据分析的准确性和可靠性，进而加速大数据量的维度模型数据分析过程，提高数据处理效率和准确性。
主权项：1.一种对于维度模型大数据量数据分析加速方法，其特征在于，包括：获取事实表；对所述事实表进行预处理以得到预处理后事实表，其包括：从所述事实表中提取第一列数据以得到第一属性项数据的集合；对所述第一属性项数据的集合进行数据编码和语义分析以得到上下文第一属性项数据哈希编码特征向量的序列；度量所述上下文第一属性项数据哈希编码特征向量的序列中各个上下文第一属性项数据哈希编码特征向量相对于所述上下文第一属性项数据哈希编码特征向量的序列的整体特征分布的语义差异以得到语义差异度量系数的序列；基于所述语义差异度量系数的序列，确定所述第一属性项数据的集合中是否存在数据异常值，以得到预处理后事实表；对所述预处理后事实表进行分组汇总以得到维度模型；基于所述维度模型，进行统计分析；其中，对所述第一属性项数据的集合进行数据编码和语义分析以得到上下文第一属性项数据哈希编码特征向量的序列，包括：使用哈希函数对所述第一属性项数据的集合中的各个第一属性项数据进行哈希编码以得到第一属性项数据哈希编码向量的序列；利用深度学习网络模型对所述第一属性项数据哈希编码向量的序列进行特征提取以得到所述上下文第一属性项数据哈希编码特征向量的序列；其中，所述深度学习网络模型为基于转换器的上下文编码器；其中，利用深度学习网络模型对所述第一属性项数据哈希编码向量的序列进行特征提取以得到所述上下文第一属性项数据哈希编码特征向量的序列，包括：将所述第一属性项数据哈希编码向量的序列通过所述基于转换器的上下文编码器以得到所述上下文第一属性项数据哈希编码特征向量的序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京永洪商智科技有限公司 一种对于维度模型大数据量数据分析加速方法
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