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申请/专利权人：上海市大数据中心
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的统一纳管数据管理系统及方法，属于数据分析技术领域。本发明通过在纳管数据云平台中，对经过自动化分类系统的资源数据进行人工审查，将各种资源数据审查结果为错误的错误数量进行采集分析，得到若干个时间间隔；建立以不同时间间隔进行采集的，各种资源数据的错误数量预测模型，测试得到各种资源数据的错误数量的最优预测模型；根据工作人员审查错误数据所花费总时间的阈值，计算得到各种资源数据的若干种错误数量组合；根据各种资源数据的若干种错误数量组合，计算得到更新间隔时长。根据更新间隔时长对自动化分类系统及时更新，减少发生错误情况。
主权项：1.一种基于机器学习的统一纳管数据管理方法，其特征在于：方法包括：步骤S100：在纳管数据云平台中，对经过自动化分类系统的资源数据进行人工审查，将各种资源数据审查结果为错误的错误数量进行采集分析，得到若干个时间间隔；步骤S200：根据若干个时间间隔，对各种资源数据的错误数量建立最优预测模型；步骤S300：根据工作人员审查错误数据所花费总时间的阈值，得到各种资源数据的若干种错误数量组合和若干种错误数量组合所花费时长集合；步骤S400：根据若干种错误数量组合所花费时长集合，计算得到所述花费时长的最优等级，根据所述最优等级的范围，对自动化分类系统进行更新分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海市大数据中心 一种基于机器学习的统一纳管数据管理系统及方法
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