【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，尤其涉及企业数据标准层次关系智能构建方法。
技术介绍
1、在当今数据驱动的商业环境中，企业持续积累大量数据，这些数据来自多个源，包括但不限于客户交易记录、操作日志、市场分析报告等，这些数据的有效管理和利用对企业的策略制定、运营优化和决策支持至关重要，然而，由于数据来源的多样性和数据量的庞大，企业面临着如何有效组织、管理和利用这些数据的挑战，传统的数据管理方法往往无法满足对数据动态性、复杂性和层次性管理的需求，这导致了数据孤岛的形成，降低了数据的可访问性和利用效率。
2、针对上述背景，本专利技术需要解决几个关键的技术难题，首先，如何从多源异构的数据中自动提取和识别有用的信息，并对这些信息进行有效的分类和组织，是一个挑战，其次，随着数据量的持续增长，如何动态构建和调整数据之间的层次关系，以适应企业的变化需求，也是一个技术难题，此外，如何以标准化的方式输出和集成这些数据层次结构到企业数据管理系统中，从而支持企业数据治理、分析和决策过程，同样面临着挑战，这些问题的解决，需要一种新的智能化方法，能够有效地处理和分析大规模企业数据，构建和优化数据的标准层次结构，提高数据的组织性、可管理性和利用效率。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了企业数据标准层次关系智能构建方法。
2、企业数据标准层次关系智能构建方法，包括以下步骤：
3、s1：通过高效的数据接口技术，从企业内部各种数据源收集原始数据，并利用自然语言处理技术识别原始数
4、s2：对s1中的数据进行清洗、标准化处理，并采用数据增强技术增加数据多样性；
5、s3：利用改进的深度学习算法，基于s1识别的数据属性和s2增强的数据特征，对数据进行深入分类，确保分类结果的准确性和细粒度；
6、s4：基于图卷积网络模型，根据s3分类结果和数据间的关联，动态构建和调整数据之间的层次关系；
7、s5：通过预设的性能指标评估s4构建的数据层次结构，并根据性能指标评估的反馈，对层次关系进行持续优化；
8、s6：将优化后的数据标准层次关系以标准化格式输出，并通过api接口集成到企业数据管理系统中，支持企业数据治理、分析和决策过程。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11：采用restful api作为数据接口技术，从企业内部各种数据源中收集原始数据，所述各种数据源包括数据库、日志文件以及在线事务处理系统，具体对于数据库，采用sql查询通过restful api获取数据；对于日志文件，通过api调用日志管理系统收集数据；对于在线事务处理系统，利用api捕获实时交易数据；
11、s12：在s11数据收集过程中，使用json格式进行数据序列化，用于确保从不同数据源收集的数据在传输和处理过程中保持统一格式；
12、s13：应用自然语言处理技术，具体采用实体识别技术，从统一格式的文本数据中自动识别和提取人名、地点、日期以及专业术语的实体，为数据的进一步处理和分类提供依据；
13、s14：使用预设的深度学习文本分类模型，根据提取的关键词和实体对收集到的数据进行主题分类。
14、进一步的，所述s14具体包括：
15、s141：模型选择与训练数据准备，具体选择谷歌公司开发的bert作为文本分类的深度学习模型，并准备训练数据集，该数据集由步骤s13中提取的关键词和实体标注的文本数据组成：
16、s142：进行模型训练，利用准备好的数据集对bert模型进行微调，具体在训练过程中，定义损失函数为交叉熵损失函数，用于计算模型输出的主题预测概率与真实主题标签之间的差异，训练过程通过反向传播和梯度下降算法进行参数优化，所述损失函数公式为：其中：l表示损失函数值；n是分类的主题数量；yi是样本的真实标签在第i个主题上的分布；是模型对第i个主题的预测概率；
17、s143：运用s142中训练完成的bert模型对收集的数据进行主题分类，输入数据是步骤s13中提取的关键词和实体组成的文本，模型输出数据的主题类别。
18、进一步的，所述s2具体包括：
19、s21：首先，对s1步骤中收集的原始数据进行数据清洗，包括去除重复记录、修正明显的错误值和处理缺失值，对于缺失值的处理，采用插值法或基于相似记录的平均值替代；
20、s22：将清洗后的数据进行标准化处理，以消除不同数据源和不同量级数据之间的偏差，具体包括z分数标准化和最小-最大标准化，确保模型训练的一致性和有效性；
21、s23：采用数据增强技术，增加数据多样性并减少过拟合风险，具体技术包括：
22、对文本数据，采用同义词替换、句子重组、随机插入和删除的技术来生成新的数据样本；
23、对数值数据，采用随机噪声添加、特征值扰动的方法来增加数据的变异性；
24、s24：对增强后的数据集进行质量验证，确保数据增强技术没有引入误导性偏差，具体使用自动化脚本检查数据一致性和完整性。
25、进一步的，所述s3中改进的深度学习算法为卷积神经网络结合长短期记忆网络的结合，具体运用包括：
26、s31：先使用卷积神经网络对s2步骤中增强的数据特征进行提取，卷积神经网络通过卷积层能自动学习到数据的局部特征，用于从图像、文本的数据中提取有效信息，具体设卷积神经网络的模型为：fcnn(x；θcnn)，其中，x表示输入的数据集，θcnn表示卷积神经网络模型的参数；
27、s32：将s31中提取的特征输入到长短期记忆网络中进行序列化处理，长短期记忆网络能处理和记忆长序列中的信息，用于捕捉时间序列数据或文本数据中的长距离依赖，具体设长短期记忆网络的模型为：flstm(y；θlstm)，其中，y＝fcnn(x；θcnn)表示长短期记忆网络提取的特征，θlstm表示长短期记忆网络模型的参数；
28、s33：结合卷积神经网络和长短期记忆网络处理的数据特征，进行深入的数据分类，具体通过添加一个全连接层fc来实现，将序列化处理后的特征映射到具体的类别上，设分类函数为：ffc(z；θfc)，其中，z＝flstm(y；θlstm),θfc表示全连接层的参数；
29、s34：通过训练过程调整模型参数θcnn,θlstm，和θfc，具体使用交叉熵损失函数来衡量分类的准确性，并通过反向传播算法优化模型参数，以提高分类结果的准确性和细粒度。
30、进一步的，所述s34具体包括：
31、s341：在模型训练过程中，采用交叉熵损失函数来衡量模型预测的分类结果与实际标签之间的差异，对于多分类问题，交叉熵损失函数定义为：其中，n是数据样本的数量，m是类别的数量，yic是当样本i属于类别c则为1，否则为o的指示变量，pic是模型预测样本i属于类别c的概率；
32、s342：使用反向传播算法根据交叉熵损失函数的梯本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S14具体包括：
4.根据权利要求3所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S2具体包括：
5.根据权利要求4所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S3中改进的深度学习算法为卷积神经网络结合长短期记忆网络的结合，具体运用包括：
6.根据权利要求5所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S34具体包括：
7.根据权利要求6所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S4具体包括：
8.根据权利要求7所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S5具体包括：
9.根据权利要求8所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述S6具体包括：
【技术特征摘要】
1.企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述s14具体包括：
4.根据权利要求3所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述s2具体包括：
5.根据权利要求4所述的企业数据标准层次关系智能构建方法，其特征在于，所述s3中改进的深...
【专利技术属性】
技术研发人员：段效亮，段莹莹，
申请(专利权)人：山东瀚软信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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