CN109241135B - 一种智能抽取数据的挖掘系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能抽取数据的挖掘系统，包括系统管理模块，所述系统管理模块与多通道数据分类抽取系统实现双向连接，所述多通道数据分类抽取系统包括时间数据分类抽取模块、数据格式分类抽取模块和数据大小分类抽取模块，所述时间数据分类抽取模块的输出端与数据格式分类抽取模块的输入端连接，且数据格式分类抽取模块的输出端与数据大小分类抽取模块的输入端连接，涉及数据挖掘技术领域。该智能抽取数据的挖掘系统，可实现对需要抽取的数据进行多通道分类抽取，很好的达到了增加数据抽取的针对性和准确性的目的，实现了方便用户能够更加快捷、更加精确的得到所需数据，从而大大方便了用户的数据挖掘工作。
Description
技术领域
本发明涉及数据挖掘技术领域，具体为一种智能抽取数据的挖掘系统。
背景技术
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程，数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识，其中数据抽取是数据挖掘里最为重要的一项，数据抽取是指从源数据系统的数据库抽取数据，并将数据加载到目标系统中去以满足后续的各类数据应用的过程，实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库，从数据库中抽取数据一般有以下几种方式，一、全量抽取：全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL工具可以识别的格式，全量抽取比较简单，二、增量抽取：增量抽取指抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增、修改、删除的数据，在ETL使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广，如何捕获变化的数据是增量抽取的关键，对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据准确地捕获到性能，尽量减少对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。
目前的数据挖掘的数据抽取过程中，大多直接进行数据抽取，然而，这样的数据抽取方式不能实现对需要抽取的数据进行多通道分类抽取，无法达到增加数据抽取的针对性和准确性的目的，不能实现方便用户能够更加快捷、更加精确的得到所需数据，从而给用户的数据挖掘工作带来了极大的不便。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能抽取数据的挖掘系统，解决了现有的数据抽取方式不能实现对需要抽取的数据进行多通道分类抽取，无法达到增加数据抽取的针对性和准确性的目的，不能实现方便用户能够更加快捷、更加精确的得到所需数据，从而给用户的数据挖掘工作带来了极大不便的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种智能抽取数据的挖掘系统，包括系统管理模块，所述系统管理模块与多通道数据分类抽取系统实现双向连接，所述多通道数据分类抽取系统包括时间数据分类抽取模块、数据格式分类抽取模块和数据大小分类抽取模块，所述时间数据分类抽取模块的输出端与数据格式分类抽取模块的输入端连接，且数据格式分类抽取模块的输出端与数据大小分类抽取模块的输入端连接，所述系统管理模块与联网大数据库实现双向连接，且联网大数据库与多通道数据分类抽取系统实现双向连接。
优选的，所述系统管理模块与抽取对象输入单元实现双向连接，且抽取对象输入单元的输出端与抽取对象转化模块的输入端连接，所述抽取对象转化模块与习惯管理模块实现双向连接。
优选的，所述抽取对象输入单元包括抽取内容输入模块、抽取限定条件输入模块和信息输入确认模块，所述抽取内容输入模块的输出端与抽取限定条件输入模块的输入端连接，且抽取限定条件输入模块的输出端与信息输入确认模块的输入端连接。
优选的，所述系统管理模块与卷积神经网络智能识别模块实现双向连接，且卷积神经网络智能识别模块的输入端与抽取对象转化模块的输出端连接，所述卷积神经网络智能识别模块与联网大数据库实现双向连接。
优选的，所述系统管理模块与大数据更新模块实现双向连接，且系统管理模块与数据挖掘系统实现双向连接。
优选的，所述数据挖掘系统包括数据解析模块、数据挖掘报表生成模块和数据挖掘报表打印模块，所述数据解析模块的输出端与数据挖掘报表生成模块的输入端连接，且数据挖掘报表生成模块的输出端与数据挖掘报表打印模块的输入端连接。
优选的，所述系统管理模块与抽取数据显示模块实现双向连接。
优选的，所述系统管理模块与系统安全检测维护模块实现双向连接。
(三)有益效果
本发明提供了一种智能抽取数据的挖掘系统。与现有技术相比具备以下
有益效果：
(1)、该智能抽取数据的挖掘系统，通过在系统管理模块与多通道数据分类抽取系统实现双向连接，且多通道数据分类抽取系统包括时间数据分类抽取模块、数据格式分类抽取模块和数据大小分类抽取模块，再分别通过联网大数据库、抽取对象转化模块和卷积神经网络智能识别模块的配合设置，可实现对需要抽取的数据进行多通道分类抽取，很好的达到了增加数据抽取的针对性和准确性的目的，实现了方便用户能够更加快捷、更加精确的得到所需数据，从而大大方便了用户的数据挖掘工作。
(2)、该智能抽取数据的挖掘系统，通过在系统管理模块与抽取对象输入单元实现双向连接，再通过抽取对象输入单元包括抽取内容输入模块、抽取限定条件输入模块和信息输入确认模块，可方便用户将需要抽取的数据特征和抽取数据约束条件输入抽取系统内，从而实现对特定数据的抽取。
(3)、该智能抽取数据的挖掘系统，通过在系统管理模块与数据挖掘系统实现双向连接，再通过数据挖掘系统包括数据解析模块、数据挖掘报表生成模块和数据挖掘报表打印模块，可实现对抽取的数据进行很好的解析和挖掘，从而实现对挖掘数据的很好利用。
附图说明
图1为本发明系统的结构原理框图；
图2为本发明数据挖掘系统的结构原理框图；
图3为本发明抽取对象输入单元的结构原理框图。
图中，1系统管理模块、2多通道数据分类抽取系统、21时间数据分类抽取模块、22数据格式分类抽取模块、23数据大小分类抽取模块、3联网大数据库、4抽取对象输入单元、41抽取内容输入模块、42抽取限定条件输入模块、43信息输入确认模块、5抽取对象转化模块、6卷积神经网络智能识别模块、7大数据更新模块、8数据挖掘系统、81数据解析模块、82数据挖掘报表生成模块、83数据挖掘报表打印模块、9抽取数据显示模块、10系统安全检测维护模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明实施例提供一种技术方案：一种智能抽取数据的挖掘系统，包括系统管理模块1，系统管理模块1与卷积神经网络智能识别模块6实现双向连接，卷积神经网络智能识别模块6可实现对数据进行一维或二维识别，且卷积神经网络智能识别模块6的输入端与抽取对象转化模块5的输出端连接，卷积神经网络智能识别模块6与联网大数据库3实现双向连接，系统管理模块1与大数据更新模块7实现双向连接，大数据更新模块7可进行实时数据更新，且系统管理模块1与数据挖掘系统8实现双向连接，系统管理模块1与抽取数据显示模块9实现双向连接，系统管理模块1与系统安全检测维护模块10实现双向连接，系统安全检测维护模块10可对系统进行很好的安全检测和维护，系统管理模块1与多通道数据分类抽取系统2实现双向连接，多通道数据分类抽取系统2包括时间数据分类抽取模块21、数据格式分类抽取模块22和数据大小分类抽取模块23，时间数据分类抽取模块21的输出端与数据格式分类抽取模块22的输入端连接，且数据格式分类抽取模块22的输出端与数据大小分类抽取模块23的输入端连接，系统管理模块1与联网大数据库3实现双向连接，且联网大数据库3与多通道数据分类抽取系统2实现双向连接，系统管理模块1与抽取对象输入单元4实现双向连接，且抽取对象输入单元4的输出端与抽取对象转化模块5的输入端连接，抽取对象转化模块5与习惯管理模块1实现双向连接，抽取对象输入单元4包括抽取内容输入模块41、抽取限定条件输入模块42和信息输入确认模块43，抽取内容输入模块41的输出端与抽取限定条件输入模块42的输入端连接，且抽取限定条件输入模块42的输出端与信息输入确认模块43的输入端连接，数据挖掘系统8包括数据解析模块81、数据挖掘报表生成模块82和数据挖掘报表打印模块83，数据解析模块81的输出端与数据挖掘报表生成模块82的输入端连接，且数据挖掘报表生成模块82的输出端与数据挖掘报表打印模块83的输入端连接。
使用时，首先用户可通过抽取对象输入单元4内的抽取内容输入模块41和抽取限定条件输入模块42，将需要抽取数据的检索头序列和抽取数据的限定条件输入到系统内，然后信息输入确认模块43确认输入结果后，将输入的数据抽取内容和限定条件传送至抽取对象转化模块5内进行数据转化，之后将转化的数据信息传送至卷积神经网络智能识别模块6内，系统管理模块1可控制卷积神经网络智能识别模块6对接收的数据进行一维或二维的卷积神经识别，内并根据识别结果向联网大数据库3内进行数据检索，当检索到所需的范围数据集群时，系统管理模块1可控制多通道数据分类抽取系统2内的时间数据分类抽取模块21、数据格式分类抽取模块22和数据大小分类抽取模块23分别对抽取的数据进行时间、格式和数据大小进行分类抽取，从而实现快速锁定用户所需的抽取数据，之后系统管理模块1可将抽取的数据传送至数据挖掘系统8内，并控制数据挖掘系统8内的数据解析模块81先对抽取的数据进行解析，再通过数据挖掘报表生成模块82快速生成挖掘报表，之后通过数据挖掘报表打印模块83进行打印，同时将挖掘信息传送至系统管理模块1内，系统管理模块1再将数据信息传送至抽取数据显示模块9进行显示，同时系统管理模块1可控制大数据更新模块7对联网大数据库进行实时更新，并控制系统安全检测维护模块10对整个系统进行安全检测和维护，这样就完成了该智能抽取数据的挖掘系统的整个工作过程。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种智能抽取数据的挖掘系统，包括系统管理模块(1)、抽取对象输入单元(4)、抽取对象转化模块(5)、卷积神经网络智能识别模块(6)、大数据更新模块(7)、数据挖掘系统(8)、抽取数据显示模块(9)和系统安全检测维护模块(10)，其特征在于：所述系统管理模块(1)与多通道数据分类抽取系统(2)实现双向连接，所述多通道数据分类抽取系统(2)包括时间数据分类抽取模块(21)、数据格式分类抽取模块(22)和数据大小分类抽取模块(23)，所述时间数据分类抽取模块(21)的输出端与数据格式分类抽取模块(22)的输入端连接，且数据格式分类抽取模块(22)的输出端与数据大小分类抽取模块(23)的输入端连接，所述系统管理模块(1)与联网大数据库(3)实现双向连接，且联网大数据库(3)与多通道数据分类抽取系统(2)实现双向连接，所述抽取对象输入单元(4)包括抽取内容输入模块(41)、抽取限定条件输入模块(42)和信息输入确认模块(43)，且数据挖掘系统(8)包括数据解析模块(81)、数据挖掘报表生成模块(82)和数据挖掘报表打印模块(83)；
使用时，首先通过抽取对象输入单元(4)内的抽取内容输入模块(41)和抽取限定条件输入模块(42)，将需要抽取数据的检索头序列和抽取数据的限定条件输入到系统内，然后信息输入确认模块(43)确认输入结果后，将输入的数据抽取内容和限定条件传送至抽取对象转化模块(5)内进行数据转化，之后将转化的数据信息传送至卷积神经网络智能识别模块(6)内，系统管理模块(1)控制卷积神经网络智能识别模块(6)对接收的数据进行一维或二维的卷积神经识别，并根据识别结果向联网大数据库(3)内进行数据检索，当检索到所需的范围数据集群时，系统管理模块(1)控制多通道数据分类抽取系统(2)内的时间数据分类抽取模块(21)、数据格式分类抽取模块(22)和数据大小分类抽取模块(23)分别对抽取的数据进行时间、格式和数据大小进行分类抽取，从而实现快速锁定用户所需的抽取数据，之后系统管理模块(1)将抽取的数据传送至数据挖掘系统(8)内，并控制数据挖掘系统(8)内的数据解析模块(81)先对抽取的数据进行解析，再通过数据挖掘报表生成模块(82)快速生成挖掘报表，之后通过数据挖掘报表打印模块(83)进行打印，同时将挖掘信息传送至系统管理模块(1)内，系统管理模块(1)再将数据信息传送至抽取数据显示模块(9)进行显示，同时系统管理模块(1)控制大数据更新模块(7)对联网大数据库(3)进行实时更新，并控制系统安全检测维护模块(10)对整个系统进行安全检测和维护。
2.根据权利要求1所述的一种智能抽取数据的挖掘系统，其特征在于：所述系统管理模块(1)与抽取对象输入单元(4)实现双向连接，且抽取对象输入单元(4)的输出端与抽取对象转化模块(5)的输入端连接，所述抽取对象转化模块(5)与习惯管理模块(1)实现双向连接。
3.根据权利要求2所述的一种智能抽取数据的挖掘系统，其特征在于：所述抽取内容输入模块(41)的输出端与抽取限定条件输入模块(42)的输入端连接，且抽取限定条件输入模块(42)的输出端与信息输入确认模块(43)的输入端连接。
4.根据权利要求1所述的一种智能抽取数据的挖掘系统，其特征在于：所述系统管理模块(1)与卷积神经网络智能识别模块(6)实现双向连接，且卷积神经网络智能识别模块(6)的输入端与抽取对象转化模块(5)的输出端连接，所述卷积神经网络智能识别模块(6)与联网大数据库(3)实现双向连接。
5.根据权利要求1所述的一种智能抽取数据的挖掘系统，其特征在于：所述系统管理模块(1)与大数据更新模块(7)实现双向连接，且系统管理模块(1)与数据挖掘系统(8)实现双向连接。
6.根据权利要求5所述的一种智能抽取数据的挖掘系统，其特征在于：所述数据解析模块(81)的输出端与数据挖掘报表生成模块(82)的输入端连接，且数据挖掘报表生成模块(82)的输出端与数据挖掘报表打印模块(83)的输入端连接。
7.根据权利要求1所述的一种智能抽取数据的挖掘系统，其特征在于：所述系统管理模块(1)与抽取数据显示模块(9)实现双向连接。
8.根据权利要求1所述的一种智能抽取数据的挖掘系统，其特征在于：所述系统管理模块(1)与系统安全检测维护模块(10)实现双向连接。
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