【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理，具体为基于大数据的多源异构数据融合与处理方法。
技术介绍
1、在大数据时代，随着信息技术的快速发展和广泛应用，社会和生产生活中产生了大量的多源异构数据。这些数据包括但不限于文本、图像、视频以及时序数据，分布在不同的来源和模态中。例如，在智能交通中，摄像头捕获的视频流需要结合地理位置信息和车辆行驶的时间数据进行综合分析；在电商平台上，用户的购买行为、评论文本与商品图像数据需要结合建模以提升推荐的准确性。
2、现有技术针对多源异构数据的处理，已经取得了一定的进展。部分技术利用静态建模的方法完成了多模态数据的初步融合，能够实现异构数据的基础分析和特征整合。也有技术结合分布式计算框架，提高了处理速度，对静态或小规模的数据场景表现出了一定的计算效率。此外，某些优化算法已被引入，用于在特定的单一任务中提升模型的精度，例如通过固定的模态权重实现数据的简单融合。这些方法在处理低复杂度的数据融合任务时效果较好，为异构数据的基础应用提供了初步解决方案。
3、然而，现有技术在面对多源异构数据的动态环境时存在显...
【技术保护点】
1.基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述数据预处理包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述动态知识图谱建模包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述跨模态对齐与深度融合包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述实时流处理包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据...
【技术特征摘要】
1.基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述数据预处理包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述动态知识图谱建模包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述跨模态对齐与深度融合包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异构数据融合与处理方法，其特征在于，所述实时流处理包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的多源异...
【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，贺鲲，徐长博，
申请(专利权)人：成都数据集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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