[发明专利]一种旅游在线服平台机器学习的数据预处理方法和系统

权利要求书

1.一种旅游在线服平台机器学习的数据预处理方法，其特征在于，所述方法在综合平台中实现，该综合平台用于综合各个平台的数据，综合平台还提供地图功能，该地图用于显示各个平台的地理位置，以及各个平台对应的地理位置的平台，当用户选择某个平台的时候，直接显示该平台所在区域的地图；地图功能提供了服务聚合功能，通过服务聚合将各处的GIS服务聚合为一个服务供用户访问，其中，服务器端的地图服务聚合，将相同坐标系的地图直接按照地理范围叠加，叠加后的地图可作为一个地图服务供客户端访问；其中，服务聚合功能包括：GIS服务端地图聚合：在GIS服务层支持聚合已有的在线地图服务、使用地图瓦片包发布的服务和第三方地图服务，将不同类型、不同来源的地图聚合成一幅地图展现给客户端；GIS服务端数据聚合：在GIS服务层支持聚合已有的数据服务和第三方数据服务，将不同类型、不同来源的数据聚合成统一的空间数据展现给客户端；所述方法包括：

获取多个旅游在线平台中的每个平台的数据提供接口，其中，所述多个旅游在线数据平台中的每个平台分别为不同的地区提供服务；

通过多个所述数据提供接口从每个平台获取数据，其中，获取到的数据包括多个类型的数据；

将同一类型的数据进行汇聚；

将汇聚后的数据分为多组数据，其中，每一组数据均包括数据本身以及该数据下所采用的策略；

将每组数据进行数据处理，以统一数据的格式以及内容，其中，对每组数据进行数据处理包括：数据合并、数据映射、数据对比、数据计算和数据拆分，数据合并用于将数据按照一定的规则进行合并形成一个数据；数据映射用于利用数据交换工具二次开发的可视化指标映射功能模块进行交换数据库的源数据到目标数据指标映射；数据对比用于根据源数据与目标数据的情况进行比较并设置转换映射关系，并在交换过程中，根据源数据与目的数据的差异进行对应的处理；数据计算用于通过可视化的编辑计算模块输入计算规则和语法；数据拆分用于将数据根据需要拆分成几个数据；

将同一类型下的多组数据作为机器学习的训练数据使用；其中，在进行训练时，将每组数据和该数据对应的策略的标签作为训练数据使用，每个标签也是一个超链接，该超链接在被点击的情况下，打开被该标签标记过的所有的策略，该标签标记过每个策略均有一个优先级，在显示所有的策略时候，按照优先级的从高到低的顺序显示，策略被使用的次数越多则该优先级越高。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将同一类型下的多组数据作为机器学习的训练数据使用包括：

判断所述同一类型下的多组数据的组数是否超过阈值，在超过所述阈值的情况下，确定将所述多组数据作为机器学习的训练数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述组数未超过阈值的情况下，将所述多组数据保存在本地。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，通过多个所述数据提供接口从每个平台获取数据包括：

按照预定周期通过多个所述数据体用接口从所述每个平台获取所述数据，其中，所述预定周期以天为单位。