【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是一种大数据平台智能分析方法及系统。
技术介绍
1、随着法律咨询服务数字化转型的加速，大数据平台在案件分析、用户行为建模及法律场景分类中的应用逐渐成为研究热点，现有技术普遍采用多源数据采集框架，通过整合用户地理位置、设备交互日志及语音记录等异构数据，结合云端计算资源实现法律咨询场景的初步分类，近年来，边缘计算技术的引入为数据预处理提供了低延迟解决方案，而机器学习模型在特征融合与场景预测中的表现显著优于传统规则引擎，此外，区块链技术因其不可篡改性，已被尝试用于法律证据存证领域，但现有方案多依赖单一模态数据，缺乏对多源异构数据的动态关联分析与跨平台验证机制。
2、现有技术在大数据平台智能分析中依然面临着多项挑战，特别是在法律场景分类模型的方面，在处理复杂多源数据时分类精度和泛化能力有限，首先，传统机器学习算法难以有效的融合多源数据的异构特征，导致分类精度受限；其次，传统机器学习算法对数据的噪声和异常值敏感，在预处理不充分的情况下，分类性能进一步下降；此外，传统机器学习算法的泛化能力较弱，难以适应多样化...
【技术保护点】
1.一种大数据平台智能分析方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的大数据平台智能分析方法，其特征在于：所述利用边缘计算节点对多源数据进行状态检测是指通过边缘计算硬件设备接收并解析多源数据，基于预设的规则对多源数据中的每类数据进行有效性分析和场景分类；
3.如权利要求1所述的大数据平台智能分析方法，其特征在于：所述利用量子随机数生成器随机生成比特序列，从音频数据中随机选取片段，整理为量子采样证据集，具体步骤为，
4.如权利要求1所述的大数据平台智能分析方法，其特征在于：所述通过XGBoost模型根据咨询特征预测法律场景类别，得...
【技术特征摘要】
1.一种大数据平台智能分析方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的大数据平台智能分析方法，其特征在于：所述利用边缘计算节点对多源数据进行状态检测是指通过边缘计算硬件设备接收并解析多源数据，基于预设的规则对多源数据中的每类数据进行有效性分析和场景分类；
3.如权利要求1所述的大数据平台智能分析方法，其特征在于：所述利用量子随机数生成器随机生成比特序列，从音频数据中随机选取片段，整理为量子采样证据集，具体步骤为，
4.如权利要求1所述的大数据平台智能分析方法，其特征在于：所述通过xgboost模型根据咨询特征预测法律场景类别，得到分类结果是指基于决策树构建xgboost模型，利用多棵树的协同工作和梯度优化，根据多源数据中的咨询特征，预测法律场景类别的预测概率，通过分支条件判断生成分类结果，并结合量子采样证据集中的音频片段验证分类结果，调整法律场景匹配度。
5.如权利要求1所述的大数据平台智能分析方法，其特征在于：所述结合量子采样证据的声音验证初步场景分类结果是指检查量子采样证据的声音片段是否与初步场景分类结果一致，若一致，增强分类置信度，若矛盾，降低分类置信度，通过检查量子采样...
【专利技术属性】
技术研发人员：金为铠，丁毅斌，丁健斌，
申请(专利权)人：无锡中铠信息咨询服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。