【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习及大数据，具体地说是一种基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法、设备及介质。
技术介绍
1、目前，数据已经成为各个领域的生命线，无论是企业、政务机关还是社交媒体，数据在各个层面上都扮演着关键的角色。然而，随着数据不断增长，管理、分类和应用这些海量数据变得越来越具有挑战性。
2、深度学习技术已经引领了机器学习和人工智能领域的发展。深度学习模型，特别是卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了令人瞩目的成果。这些模型具有自动学习数据特征和模式的能力，使它们能够处理各种类型的数据，包括图像、文本和结构化数据。深度学习技术的快速发展为数据分类和智能推荐提供了强大的工具，因为它们可以自动化地学习和理解数据的特性，而不需要人工定义规则或特征工程。大数据技术已经在处理大规模数据时变得不可或缺。分布式存储、数据处理框架和高性能计算技术使得大规模数据的管理和分析变得更加可行。但是在数据管理过程中，仍然存在效率低且准确性差的问题，用户需要花费大量时间成本，便捷性及
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1.一种基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，数据收集与预处理具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，构建深度学习模型具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，数据指标分类与标签分配具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，根据用户需求建模并进行智能推荐具体如下：p>
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，数据收集与预处理具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，构建深度学习模型具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，数据指标分类与标签分配具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与智能推荐方法，其特征在于，根据用户需求建模并进行智能推荐具体如下：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据指标分类与...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜衍珂，王冠军，张野，刘琪琪，施静，李莉，张帅，
申请(专利权)人：浪潮软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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