[发明专利]基于大数据的数据优化方法及云服务器

权利要求书

1.一种基于大数据的数据优化方法，其特征在于，应用于云服务器，所述云服务器预先部署有网络模型，所述云服务器与业务服务端通信连接，用以向所述业务服务端输送完成清洗的业务数据，所述方法包括：

基于多个第一样本业务数据，对第一业务数据识别模型进行训练，得到第二业务数据识别模型；其中，所述多个第一样本业务数据包括多种数据交互场景下的业务数据，所述第二业务数据识别模型中包括所述多种数据交互场景对应的多个目标业务交互状态的用户业务需求信息；

基于多个第二样本业务数据，对所述第二业务数据识别模型进行训练，得到业务数据清洗模型；其中，所述多个第二样本业务数据为目标数据交互场景下的业务数据，训练过程中所述业务数据清洗模型获取得到所述多个第二样本业务数据的业务数据挖掘信息，所述多个第二样本业务数据的业务数据挖掘信息至少包括所述目标数据交互场景对应的多个目标业务交互状态的用户业务需求信息；

相应的，所述业务数据挖掘信息包括每个第二样本业务数据的多维特征信息，所述多维特征信息包括字段关系离散度、聚类数量和字段语义离散度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在获取到待清洗业务数据时，通过调用所述业务数据清洗模型，并根据所述业务数据清洗模型训练过程中得到的业务数据挖掘信息，对所述待清洗业务数据进行数据清洗，得到数据清洗结果；其中，所述待清洗业务数据对应一个数据交互场景。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取到待清洗业务数据时，通过调用所述业务数据清洗模型，并根据所述业务数据清洗模型训练过程中得到的业务数据挖掘信息，对所述待清洗业务数据进行数据清洗，得到数据清洗结果；其中，所述待清洗业务数据对应一个数据交互场景，包括：

当获取到待清洗的第一业务数据时，调用所述业务数据清洗模型，由所述业务数据清洗模型根据所述业务数据挖掘信息，对所述第一业务数据进行清洗，输出第二业务数据；其中，所述第一业务数据为所述目标数据交互场景下的业务数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一业务数据识别模型、所述第二业务数据识别模型和所述业务数据清洗模型均包括第一业务数据清洗网络和第二业务数据清洗网络，所述第一业务数据清洗网络和第二业务数据清洗网络分别对应于一种业务数据清洗策略，所述第一业务数据清洗网络用于对动态业务数据进行清洗，所述第二业务数据清洗网络用于对静态业务数据进行清洗。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，由所述业务数据清洗模型根据所述业务数据挖掘信息，对所述第一业务数据进行清洗，输出第二业务数据，包括：

基于所述业务数据清洗模型中的第一业务数据清洗网络和第二业务数据清洗网络中至少一个网络，以及所述业务数据挖掘信息，对所述第一业务数据进行清洗，输出第二业务数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述业务数据清洗模型中的第一业务数据清洗网络和第二业务数据清洗网络中至少一个网络，以及所述业务数据挖掘信息，对所述第一业务数据进行清洗，输出第二业务数据，包括：

根据所述第一业务数据的多维特征信息，对所述第一业务数据进行数据特征标记处理；

将数据特征标记处理后的第一业务数据输入所述第一业务数据清洗网络和第二业务数据清洗网络中至少一个网络中，由所述第一业务数据清洗网络和所述第二业务数据清洗网络中至少一个网络对所述第一业务数据进行清洗，得到第三业务数据；

基于所述业务数据挖掘信息，对所述第三业务数据进行数据挖掘分析处理，输出第二业务数据。