【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种数据处理方法及系统，具体涉及职教多源数据联邦治理方法及其系统，属于职业教育信息化和大数据。
技术介绍
1、职业教育数据具有多源性、异构性和动态性等特点，数据分布在学校、企业和平台等多个主体之间，形成了众多数据孤岛。这些数据包括学生信息、课程教材、教学计划、实习实训、就业信息等多种类型，格式各异，难以有效整合和利用。
2、现有的数据治理方法主要采用数据仓库或数据湖等集中式架构，这种方式需要将数据从源系统复制到中央存储，不仅增加了数据存储成本，也带来了数据一致性和隐私保护等问题。此外，传统的知识图谱构建方法主要基于三元组结构，表达能力有限，难以捕捉职教数据中复杂的多维关系。
3、随着人工智能和大数据技术的发展，出现了联邦学习、知识图谱等新技术，但这些技术在职业教育场景的应用仍面临诸多挑战：一是异构数据的有效融合问题，二是复杂关系的表达问题，三是个性化知识服务问题。因此，亟需一种能够有效整合多源异构数据、挖掘复杂关系并提供精准服务的职教数据联邦治理方法。
技术实现思路>
1、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述获取职教多源异构数据，并进行数据预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述构建张量拓扑知识图谱，具体包括：
4.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述对张量网络进行多尺度拓扑分析，具体包括：
5.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述执行多源数据特征融合，具体包括：
6.根据权利要求1所述的职教多源数据联...
【技术特征摘要】
1.职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述获取职教多源异构数据，并进行数据预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述构建张量拓扑知识图谱，具体包括：
4.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述对张量网络进行多尺度拓扑分析，具体包括：
5.根据权利要求1所述的职教多源数据联邦治理方法，其特征在于，所述执行多源数据特征融合，具体包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：周宪章，彭阳，周永平，陈继，李勇，
申请(专利权)人：重庆翰海睿智大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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