【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析系统，尤其涉及大数据分析系统及方法。
技术介绍
1、大数据分析系统，是一种基于大数据处理和分析技术的软件系统，用于对大规模、复杂和多样化的数据进行收集、存储、处理和分析。它提供一套完整的工具和功能，能够有效地处理海量数据，并从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策制定和业务优化。大数据分析系统由数据采集和存储、数据处理和预处理、分布式计算和处理、数据分析和挖掘、数据可视化和报告等多个组件和功能组成。它通过收集来自各种数据源的数据，并将其存储到适当的系统中。然后对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。系统利用分布式计算和处理技术处理大规模数据集，以提高处理效率和性能。通过统计分析、机器学习和数据挖掘等技术，系统能够从数据中发现模式、关联、趋势和异常等信息，支持数据建模、预测、分类和推荐等应用。最后，系统提供数据可视化和报告功能，将分析结果以图表、仪表盘和报告的方式呈现，使用户能够更直观地理解和分析数据，并做出决策和行动。通过数据加密、权限控制、备份和灾难恢复等措施，系统保障数据的安全性和隐私保护。
2、在大数据分析系统的实际使用过程中，现有的大数据分析系统多针对离线数据进行处理和分析，对于实时数据处理的效率和时效性不高。现有系统在面对来自不同数据源的异构数据时，往往难以有效地进行数据整合，影响了数据的利用效率和分析的准确性。现有系统在数据分析过程中较少考虑数据的语义关系，影响了数据分析的深度和广度。现有系统在资源调度方面往往缺乏实时性和自适应性，无法最大化地利用系统资源。在现有系统中，不
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的大数据分析系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：大数据分析系统是由数据源集成模块、实时分析与决策模块、数据预处理及挖掘模块、语义数据分析模块、自适应资源调度模块、模型迁移与知识共享模块组成；
3、所述数据源集成模块负责处理多源数据，包括数据的异构性、数据的匹配和融合，通过数据集成策略，对所述多源数据进行联合，获取集成后的大数据集；
4、所述实时分析与决策模块基于流式处理和实时机器学习算法，从所述集成后的大数据集中即时提取有价值的信息，作为实时的分析结果，并根据所述实时的分析结果对数据提供决策建议；
5、所述数据预处理及挖掘模块运用基于深度学习和集成学习的增强型数据挖掘和预测算法，对所述实时的分析结果进行特征提取、模型训练和预测，获取关键特征数据集和预测结果数据；
6、所述语义数据分析模块结合领域知识图谱，利用实体和关系实现数据的集成、查询优化和语义推理，提供对所述关键特征数据集和预测结果数据进行更深入的语义分析，生成语义分析结果；
7、所述自适应资源调度模块结合负载预测、智能编排和自适应算法，根据所述语义分析结果的实时数据情况调整资源分配策略，进行动态分配计算和存储资源，生成最优资源调度策略；
8、所述模型迁移与知识共享模块通过迁移学习、领域适应和知识蒸馏技术，将源域中训练好的模型和知识迁移到目标域，根据所述最优资源调度策略，针对不同的大数据分析任务进行模型训练和优化过程，获取领域适应完成模型和轻量模型。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述数据源集成模块包括数据异构处理子模块、数据匹配子模块、数据融合子模块；
10、所述实时分析与决策模块包括流式处理子模块、实时分析子模块、实时决策子模块；
11、所述数据预处理及挖掘模块包括特征提取子模块、模型训练子模块、数据预测子模块。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述语义数据分析模块包括数据集成子模块、查询优化子模块、语义推理子模块；
13、所述自适应资源调度模块包括负载预测子模块、智能编排子模块、自适应调节子模块；
14、所述模型迁移与知识共享模块包括模型迁移子模块、领域适应子模块、知识蒸馏子模块。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述数据异构处理子模块采用高级映射技术对多源数据的不同格式和结构进行转换，获取统一格式的数据集；
16、所述数据匹配子模块利用相似度计算和匹配算法，基于所述统一格式的数据集，生成匹配的数据对照表；
17、所述数据融合子模块采用融合算法，对所述匹配的数据对照表进行整合，得到集成后的大数据集。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述流式处理子模块实时读取和处理集成后的大数据集，使用流处理技术确保数据的连续性，生成流式数据序列；
19、所述实时分析子模块对流式数据序列进行深度分析，使用随机森林算法、支持向量机，来进行分类、回归、聚类，生成实时分析报告；
20、实时决策子模块基于实时分析报告，采用决策树或神经网络模型，为业务决策提供实时决策建议。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述特征提取子模块采用自编码器技术，基于实时分析报告提取关键特征，生成关键特征数据集；
22、所述模型训练子模块利用关键特征数据集进行模型的训练，通过深度神经网络、梯度增强算法，生成训练完成的模型；
23、所述数据预测子模块使用训练完成的模型进行数据预测，得到预测结果数据。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述数据集成子模块结合领域知识图谱，对所述预测结果数据进行整合，生成整合语义数据集；
25、所述查询优化子模块利用高效的查询算法，优化对所述整合语义数据集的查询速度和准确性，得到优化查询结果集；
26、所述语义推理子模块基于优化查询结果集，使用rdf和sparql技术进行语义级别的关联分析和推理，生成语义推理报告。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述负载预测子模块基于流式数据序列，通过历史数据和现有状态信息，采用时间序列分析或递归神经网络对资源使用情况进行预测，得到即将到来的负载预测报告；
28、所述智能编排子模块根据即将到来的负载预测报告，采用容器的自动扩展和收缩方法智能地安排和调整资源，生成最优资源调度策略；
29、所述自适应调节子模块监控系统的实时状态，如cpu、内存使用情况，根据所述最优资源调度策略自动进行资源分配调整，生成自适应资源分配图。
30、作为本专利技术的进一步方案，所述模型迁移子模块基于训练完成的模型，利用迁移学习技术，使得在源域上训练好的模型能在目标域上获得良好的性能，生成迁移后的模型；
31、所述领域适应子模块对迁移后的模型进行微量调整，得到领域适应完成模型；
32、所述知识蒸馏子模块基于领域适应完成模型，采用知识蒸馏技术，生成知识蒸馏完成的轻量模型，将所述轻量模型部署在资源受限的设备上。
33、大数据分析方法，包括以下步骤：
34、通过高级映射技术、相似度计算和匹配算法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.大数据分析系统，其特征在于，所述大数据分析系统是由数据源集成模块、实时分析与决策模块、数据预处理及挖掘模块、语义数据分析模块、自适应资源调度模块、模型迁移与知识共享模块组成；
2.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其特征在于，所述数据源集成模块包括数据异构处理子模块、数据匹配子模块、数据融合子模块；
3.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其特征在于，所述语义数据分析模块包括数据集成子模块、查询优化子模块、语义推理子模块；
4.根据权利要求2所述的大数据分析系统，其特征在于，所述数据异构处理子模块采用高级映射技术对多源数据的不同格式和结构进行转换，获取统一格式的数据集；
5.根据权利要求2所述的大数据分析系统，其特征在于，所述流式处理子模块实时读取和处理集成后的大数据集，使用流处理技术确保数据的连续性，生成流式数据序列；
6.根据权利要求2所述的大数据分析系统，其特征在于，所述特征提取子模块采用自编码器技术，基于实时分析报告提取关键特征，生成关键特征数据集；
7.根据权利要求3所述的大数据分析系统，其特
8.根据权利要求3所述的大数据分析系统，其特征在于，所述负载预测子模块基于流式数据序列，通过历史数据和现有状态信息，采用时间序列分析或递归神经网络对资源使用情况进行预测，得到即将到来的负载预测报告；
9.根据权利要求3所述的大数据分析系统，其特征在于，所述模型迁移子模块基于训练完成的模型，利用迁移学习技术，使得在源域上训练好的模型能在目标域上获得良好的性能，生成迁移后的模型；
10.大数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.大数据分析系统，其特征在于，所述大数据分析系统是由数据源集成模块、实时分析与决策模块、数据预处理及挖掘模块、语义数据分析模块、自适应资源调度模块、模型迁移与知识共享模块组成；
2.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其特征在于，所述数据源集成模块包括数据异构处理子模块、数据匹配子模块、数据融合子模块；
3.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其特征在于，所述语义数据分析模块包括数据集成子模块、查询优化子模块、语义推理子模块；
4.根据权利要求2所述的大数据分析系统，其特征在于，所述数据异构处理子模块采用高级映射技术对多源数据的不同格式和结构进行转换，获取统一格式的数据集；
5.根据权利要求2所述的大数据分析系统，其特征在于，所述流式处理子模块实时读取和处理集成后的大数据集，使用流处理技术确保数据的连续性，生成流式数...
【专利技术属性】
技术研发人员：索强，于天宇，任舟，曹企闻，汪智鹏，郑晓晨，
申请(专利权)人：上海望繁信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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