【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理系统领域，具体涉及一种科技成果转化的数据管理系统。
技术介绍
1、在当今科技迅速发展的时代，科技成果转化对于推动经济增长和社会进步具有重要意义。然而，现有的数据管理系统在科技成果转化方面存在着一些局限性。在数据采集方面，往往无法保证数据的准确完整，难以去除重复和无效信息，导致数据质量不高。在数据分析方面，缺乏深度剖析能力，难以运用先进的数据挖掘来提取有价值的信息与模式，无法发现成果间的潜在关联，从而影响了对科技成果的深入理解和有效利用。此外，数据存储也面临着挑战，传统架构难以高效存储大规模数据，无法支持快速检索与访问，难以满足高并发的需求，这使得数据的可用性和及时性受到影响。在数据展示方面，不够直观清晰，无法以图表、报表和图形等形式为用户提供全面准确的数据视图，导致用户难以快速理解数据，影响了决策的效率和准确性。
2、综上所述，现有的数据管理系统无法满足科技成果转化的需求，迫切需要一种新的数据管理系统，能够实现从多源自动采集准确完整的数据，运用先进技术进行深度分析，采用高效的分布式架构存储数据，并以直观清晰的方式展示分析结果，以促进科技成果的有效转化和应用。
技术实现思路
1、本专利技术针对背景中所存在的技术问题，提出一种科技成果转化的数据管理系统，旨在解决数据采集不完整、不准确，数据分析深度不足，数据存储效率低下以及数据展示不直观等问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种科技成果转化的数据管理系统，包括数据采集模
3、在数据分析模块中，运用减少候选项集的生成优化apriori算法利用关联规则挖掘发现不同科技成果之间的潜在关联，以下是实现步骤：
4、步骤一、首先根据应用场景设定最小支持度阈值；
5、步骤二、然后扫描事务数据库，统计每个单项的支持度，生成频繁1项集l1；
6、步骤三、接着利用哈希技术减少候选项集的数量，将所有可能的k项集散列到不同的桶中，统计每个桶中项集出现的频数，只保留频数超过最小支持度的桶及其对应的项集；
7、步骤四、接下来减少事务数据库的规模，避免在后续步骤中重复扫描大量事务，在每次迭代后删除那些不包含频繁项集的事务，因为这些事务不可能产生新的频繁项集，合并具有相同频繁项集的事务，减少冗余；
8、步骤五、然后是剪枝，对于每个候选k项集，检查其所有k-1子集是否都是频繁项集，如果某个候选项集的任何k-1子集不是频繁项集，则该候选项集也不是频繁的，直接删除；
9、步骤六、对于每个剩余的候选k项集，扫描事务数据库，统计其支持度，生成频繁k项集lk；
10、步骤七、最后重复步骤四到六，直到无法生成新的频繁项集，从频繁项集中生成关联规则，计算每个规则的置信度，筛选出满足最小置信度阈值的规则。
11、作为优选，所述数据采集部分为保证数据的完整性采用以下做法：首先采用多种数据验证规则和逻辑检查，对输入的数据格式、范围进行校验，确保其符合预定的规范；其次设置重复数据检测机制，在采集过程中及时发现并去除重复的数据记录，避免数据冗余；然后与数据源进行实时的数据交互验证，在获取数据时，立即确认数据的准确性，如有异常及时反馈并重新采集；最后建立数据质量评估指标体系，定期对采集到的数据进行质量评估，发现问题及时修正和补充，在采集科研项目的经费数据时，设定数值范围的验证规则，避免出现不合理的经费数值；对于重复提交的经费记录，只保留最新且准确的那一条。
12、作为优选，所述数据存储模块采用分布式架构，实现步骤为：
13、步骤一、首先将存储系统分为多个节点，每个节点都独立存储一部分数据；然后将大规模数据分成多个小块，每个分片存储在不同的节点上，数据项key的分片公式为shard_id＝hash(key)modn，其中，n为存储节点的总数，key是数据项的键值；
14、步骤二、为了提高数据的可靠性和可用性，每个分片的数据会被复制到多个节点上，这确保了即使某个节点失效，数据仍然能够从其他节点获取；
15、步骤三、使用gzip数据压缩技术减少存储空间的占用，提高传输效率；设计高效的检索和存取机制；
16、步骤四、然后设计高效的检索和存取机制，读取数据时，根据分片策略定位数据所在的节点，然后从该节点读取数据，如果节点不可用，从副本节点读取；数据写入时，根据分片策略将数据写入相应的节点，并同步到副本节点；
17、步骤五、最后设置定期自动备份，确保数据在发生故障时能够快速恢复，备份数据存储在独立的备份节点或云存储中。
18、作为优选，所述数据展示模块具备交互功能，用户通过点击、缩放、拖动等操作，动态调整和查看数据详情。
19、作为优选，所述数据展示模块支持多维数据展示，用户通过筛选和切换维度，查看不同维度下的数据分析结果。
20、作为优选，所述数据展示模块具备报告生成功能，用户将分析结果生成pdf、excel等格式的报告，方便数据共享和存档。
21、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
22、1、采用多种数据验证规则、逻辑检查、重复数据检测机制、实时数据交互验证以及数据质量评估指标体系等做法，保证了数据的准确完整，去除了重复和无效信息，提高了数据质量。
23、2、运用减少候选项集的生成优化apriori算法，能够发现不同科技成果之间的潜在关联，为科技成果的深入理解和有效利用提供了支持。
24、3、采用分布式架构和自动备份和恢复功能，能够高效存储大规模数据，支持快速检索与访问，确保数据随时可用，满足高并发需求，同时保证了数据的安全和可靠性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据分析模块、数据存储模块和数据展示模块，其中，所述数据采集模块，负责从多源自动采集科技成果相关数据，保证数据准确完整，去除重复和无效信息；数据分析模块，运用减少候选项集的生成优化Apriori算法，发现成果间潜在关联；数据存储模块，采用分布式架构高效存储大规模数据，支持快速检索与访问，确保数据随时可用，满足高并发需求；数据展示模块，以直观清晰的图表、报表和图形呈现分析结果，为用户提供全面准确的数据视图，方便用户快速理解；
2.根据权利要求1所述的一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，所述数据采集部分为保证数据的完整性采用以下做法：首先采用多种数据验证规则和逻辑检查，对输入的数据格式、范围进行校验，确保其符合预定的规范；其次设置重复数据检测机制，在采集过程中及时发现并去除重复的数据记录，避免数据冗余；然后与数据源进行实时的数据交互验证，在获取数据时，立即确认数据的准确性，如有异常及时反馈并重新采集；最后建立数据质量评估指标体系，定期对采集到的数据进行质量评估，发现问题及时修正和补充，在采集科研项目
3.根据权利要求1所述的一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，所述数据存储模块采用分布式架构，实现步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，所述数据展示模块具备交互功能，用户通过点击、缩放、拖动等操作，动态调整和查看数据详情。
5.根据权利要求1所述的一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，所述数据展示模块支持多维数据展示，用户通过筛选和切换维度，查看不同维度下的数据分析结果。
6.根据权利要求1所述的一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，所述数据展示模块具备报告生成功能，用户将分析结果生成PDF、Excel等格式的报告，方便数据共享和存档。
...【技术特征摘要】
1.一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据分析模块、数据存储模块和数据展示模块，其中，所述数据采集模块，负责从多源自动采集科技成果相关数据，保证数据准确完整，去除重复和无效信息；数据分析模块，运用减少候选项集的生成优化apriori算法，发现成果间潜在关联；数据存储模块，采用分布式架构高效存储大规模数据，支持快速检索与访问，确保数据随时可用，满足高并发需求；数据展示模块，以直观清晰的图表、报表和图形呈现分析结果，为用户提供全面准确的数据视图，方便用户快速理解；
2.根据权利要求1所述的一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，所述数据采集部分为保证数据的完整性采用以下做法：首先采用多种数据验证规则和逻辑检查，对输入的数据格式、范围进行校验，确保其符合预定的规范；其次设置重复数据检测机制，在采集过程中及时发现并去除重复的数据记录，避免数据冗余；然后与数据源进行实时的数据交互验证，在获取数据时，立即确认数据的准确性，如有异常及时反...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈跃，丁华，李瑞，王馥瑶，康金虎，李敏，白云，
申请(专利权)人：山东产研博正创新咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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