CN112365230A - 一种数据自适应分析的系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据自适应分析的系统，所属数据处理系统技术领域，包括自动数据采集单元，用于对图像、语音、视频和文字数据进行采集；自动数据标注单元，用于提供大规模的图像、视频、语音以及文本数据，并对这些数据进行的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注；自动分析推荐单元，以用户行为数据为基础，采用深度学习等先进的机器学习算法，帮助学校实现数据分发；策略模型自动管理单元，用于管理模型指标、跟踪并记录模型变更。本发明中，该系统的传输协议采用分析抓包与组包配合的方式，可以从数据传输层实现数据的自动抓取与存储简化了分析过程，缩短了分析所花费的时间，提高了分析效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理系统技术领域，尤其涉及一种数据自适应分析的系统。
背景技术
自适应是指处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果。
目前高校内使用的一些校内系统不具备自适应分析能力，无法对学生信息数据、内部职工信息数据以及资讯数据进行自适应分析，使得校内系统对学生信息数据、内部职工信息数据以及资讯数据分析过程繁琐，分析效率低。
为此，我们提出一种数据自适应分析的系统来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种数据自适应分析的系统，简述下达到的技术效果。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种数据自适应分析的系统，包括
自动数据采集单元，用于对图像、语音、视频和文字数据进行采集；
自动数据标注单元，用于提供大规模的图像、视频、语音以及文本数据，并对这些数据进行的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注；
自动分析推荐单元，以用户行为数据为基础，采用深度学习等先进的机器学习算法，帮助学校实现数据分发；
策略模型自动管理单元，用于管理模型指标、跟踪并记录模型变更，自动通过算法来训练模型并生成优质的模型特征。
进一步地，所述自动数据采集单元支持多种通讯协议，所述多种通讯协议包括RFID协议、NFC协议、Bluetooth协议、ZigBee协议、 LoRa协议、USB协议、RS232协议、RS485h协议和M-Bus协议。
进一步地，所述自动数据标注单元采用的是自然语言处理技术和计算机视觉技术。
进一步地，所述自动数据采集单元采集的是校内系统用户的行为数据。
进一步地，所述校内系统用户在进行校内系统访问前需进行实名认证。
进一步地，所述实名认证信息包括用户的姓名、用户的身份证号码、用户的地址、用户的学籍号、用户的所学专业以及用户的性别。
一种数据自适应分析系统的分析方法，包括以下步骤：
S1、向用户展示学校数据，并利用数据采集技术结合物联网技术，自动收集学校内用户的访问行为数据；
S2、利用我们预设置的数据分拣模型对S1中的访问行为数据进行处理；
S3、将学校数据与用户数据进行组合，利用S2的数据结果，对不同用户进行学校数据推送，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；
S4、将类似学校的数据，利用S2的数据结果，将学校数据推送给相同用户，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；
S5、根据S3与S4的数据结果，根据统计法、参数法、加权法和时间分段法，自动调整数据推荐模型与策略，当再次执行S3和S4时直接使用；
S6、根据S5的数据结果，分析模型调整频次与周期，跟踪并记录模型变更前后的差异；
S7、替换S1中的学校数据，更换其他数据，重复步骤S2至S6
进一步地，所述S2中对数据的处理包括对数据进行分类存储与标签化处理，同时根据语义识别与分词技术进行标签提取。
进一步地，所述用户使用手机客户端访学校数据。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
1、与现有技术相比，本发明中，该系统采用自然语言处理 (NLP)技术，解决文本数据的自动标准问题。
2、与现有技术相比，本发明中，该系统的传输协议采用分析抓包与组包配合的方式，可以从数据传输层实现数据的自动抓取与存储简化了分析过程，缩短了分析所花费的时间，提高了分析效率。
3、与现有技术相比，本发明中，该系统采用了计算机视觉(CV) 技术，可以快速的理解视频或图像中包含的信息，且还可以在理解视频或图像包含信息的过程中还可以给图像或视频打上相应的标签。
4、与现有技术相比，本发明中，该系统利用深度学习等先进的机器学习算法来分析用户行为，解决模型构建问题。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提出的一种数据自适应分析的系统中用户实名认证流程示意图。
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。
一种数据自适应分析的系统，包括
自动数据采集单元，用于对图像、语音、视频和文字数据进行采集；
自动数据标注单元，用于提供大规模的图像、视频、语音以及文本数据，并对这些数据进行的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注；
自动分析推荐单元，以用户行为数据为基础，采用深度学习等先进的机器学习算法，帮助学校实现数据分发；
策略模型自动管理单元，用于管理模型指标、跟踪并记录模型变更，自动通过算法来训练模型并生成优质的模型特征。
更具体地，自动数据采集单元支持多种通讯协议，多种通讯协议包括RFID协议、NFC协议、Bluetooth协议、ZigBee协议、LoRa协议、USB协议、RS232协议、RS485h协议和M-Bus协议。
该系统的传输协议采用分析抓包与组包配合的方式，可以从数据传输层实现数据的自动抓取与存储简化了分析过程，缩短了分析所花费的时间，提高了分析效率。
更具体地，自动数据标注单元采用的是自然语言处理技术和计算机视觉技术。
一种数据自适应分析系统的分析方法，包括以下步骤：
S1、向用户展示学校数据，并利用数据采集技术结合物联网技术，自动收集学校内用户的访问行为数据；
S2、利用我们预设置的数据分拣模型对S1中的访问行为数据进行处理；
S3、将学校数据与用户数据进行组合，利用S2的数据结果，对不同用户进行学校数据推送，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；
S4、将类似学校的数据，利用S2的数据结果，将学校数据推送给相同用户，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；
S5、根据S3与S4的数据结果，根据统计法、参数法、加权法和时间分段法，自动调整数据推荐模型与策略，当再次执行S3和S4时直接使用；
S6、根据S5的数据结果，分析模型调整频次与周期，跟踪并记录模型变更前后的差异；
S7、替换S1中的学校数据，更换其他数据，重复步骤S2至S6。
更具体地，S2中对数据的处理包括对数据进行分类存储与标签化处理，同时根据语义识别与分词技术进行标签提取。
更具体地，用户使用手机客户端访学校数据。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种数据自适应分析的系统，其特征在于，包括
自动数据采集单元，用于对图像、语音、视频和文字数据进行采集；
自动数据标注单元，用于提供大规模的图像、视频、语音以及文本数据，并对这些数据进行的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注；
自动分析推荐单元，以用户行为数据为基础，采用深度学习等先进的机器学习算法，帮助学校实现数据分发；
策略模型自动管理单元，用于管理模型指标、跟踪并记录模型变更，自动通过算法来训练模型并生成优质的模型特征。
2.根据权利要求1所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述自动数据采集单元采集的是校内系统用户的行为数据。
3.根据权利要求2所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述校内系统用户在进行校内系统访问前需进行实名认证。
4.根据权利要求1所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述自动数据采集单元支持多种通讯协议，所述多种通讯协议包括RFID协议、NFC协议、Bluetooth协议、ZigBee协议、LoRa协议、USB协议、RS232协议、RS485h协议和M-Bus协议。
5.根据权利要求1所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述自动数据标注单元采用的是自然语言处理技术和计算机视觉技术。
6.一种数据自适应分析系统的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、向用户展示学校数据，并利用数据采集技术结合物联网技术，自动收集学校内用户的访问行为数据；
S2、利用我们预设置的数据分拣模型对S1中的访问行为数据进行处理；
S3、将学校数据与用户数据进行组合，利用S2的数据结果，对不同用户进行学校数据推送，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；
S4、将类似学校的数据，利用S2的数据结果，将学校数据推送给相同用户，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；
S5、根据S3与S4的数据结果，根据统计法、参数法、加权法和时间分段法，自动调整数据推荐模型与策略，当再次执行S3和S4时直接使用；
S6、根据S5的数据结果，分析模型调整频次与周期，跟踪并记录模型变更前后的差异；
S7、替换S1中的学校数据，更换其他数据，重复步骤S2至S6。
7.根据权利要求6所述的一种数据自适应分析系统的分析方法，其特征在于，所述S2中对数据的处理包括对数据进行分类存储与标签化处理，同时根据语义识别与分词技术进行标签提取。
8.根据权利要求6所述的一种数据自适应分析系统的分析方法，其特征在于，所述用户使用手机客户端访学校数据。
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| CN110069707A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-30 | 广州创梦空间人工智能科技有限公司 | 一种人工智能自适应互动教学系统 |
| CN113094578A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-07-09 | 平安普惠企业管理有限公司 | 基于深度学习的内容推荐方法、装置、设备及存储介质 |
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