[发明专利]一种大数据的智能处理方法和系统在审
| 申请号： | 201610382955.7 | 申请日： | 2016-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN106445988A | 公开（公告）日： | 2017-02-22 |
| 发明（设计）人： | 程明强;蒋朦;曹国梁;耿志贤 | 申请（专利权）人： | 上海坤士合生信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 上海大邦律师事务所31252 | 代理人： | 郜少毅 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中国（上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种大数据的智能处理方法和系统，该系统包括数据结构化模块用于对原始大数据进行预处理，以及对所述预处理后的原始大数据进行网络化，得到包含节点和边的关系网络；表征学习模块用于对所述关系网络采用基于嵌入映射的表征学习算法，得到所述关系网络的节点的高维向量；应用算法模块用于获取用户的应用服务请求，确定所述应用服务请求对应的处理算法，以及利用所述应用服务请求对应的处理算法和所述表征学习模块得到的所述关系网络的节点的高维向量，确定所述应用服务请求的结果。本发明实施例所述的系统可以有效地提取大数据中的特征信息，并且统一用高维向量的形式进行表示，计算效率高，准确性高，对用户请求响应灵敏，可为多种应用服务提供统一有效地处理方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 智能 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种大数据的智能处理系统，其特征在于，包括：数据结构化模块，用于对原始大数据进行预处理，以及对所述预处理后的原始大数据进行网络化，得到包含节点和边的关系网络；表征学习模块：用于对所述关系网络采用基于嵌入映射的表征学习算法，得到所述关系网络的节点的高维向量；应用算法模块：用于获取用户的应用服务请求；确定所述应用服务请求对应的处理算法，以及利用所述应用服务请求对应的处理算法和所述表征学习模块得到的所述关系网络的节点的高维向量，确定所述应用服务请求的结果。
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