[发明专利]一种自学习的信息分类处理装置

摘要

本发明涉及一种自学习的信息分类处理装置，用于对表格数据进行分类，每一表格数据具有数据格式特征以及数据类型特征，包括自动分类模块、第一差异分类模块、第二差异分类模块以及全差异模块；所述自动分类模块配置有第一分类策略，所述第一分类策略用于将数据格式特征相同且数据类型相同的表格数据划分至同一组别；就可以简单的对数据进行分类，而配合自学习的方式，可以直接提取归纳数据，将数据完成格式统一，较为简单便利，优化整个数据存储的结构，且方便大数据系统调取数据。

主权项

1.一种自学习的信息分类处理装置，其特征在于：用于对表格数据进行分类，每一表格数据具有数据格式特征以及数据类型特征，包括自动分类模块、第一差异分类模块、第二差异分类模块以及全差异模块；所述自动分类模块配置有第一分类策略，所述第一分类策略用于将数据格式特征相同且数据类型相同的表格数据划分至同一组别；所述第一差异分类模块配置有第二分类策略，所述第二分类策略包括第一筛选步骤、第一辅助分类步骤、修改步骤以及第一自学习步骤；所述第一筛选步骤筛选出若干第一分类组，每一第一分类组包括有相同的数据格式特征并具有不同的数据类型特征的表格数据；所述第一辅助分类步骤通过第一辅助策略生成第一关联信息，所述第一关联信息用于关联两个以上不同的数据类型特征，并将被关联的所述数据类型特征配置为一主类型特征以及至少一个次类型特征；所述修改步骤包括在第一分类组内，根据所述第一关联信息获取具有次类型特征的表格数据，将所述次类型特征的表格数据的数据类型特征修改为对应的主类型特征；所述第一自学习步骤包括存储第一辅助分类步骤生成的所述第一关联信息，根据第一关联信息将具有次类型特征的表格数据的数据类型特征修改为对应的主类型特征；所述第二差异分类模块配置有第三分类策略，所述第三分类策略包括第二筛选步骤、第二辅助分类步骤以及格式转化步骤以及第二自学习步骤；所述第二筛选步骤筛选出若干第二分类组，每一第二分类组内包括有不同的数据格式特征并具有相同的数据类型特征的表格数据；所述第二辅助分类步骤通过第二辅助策略生成第二关联信息，所述第二关联信息用于关联不同的两个以上不同的数据格式特征，并将被关联的数据格式特征配置为一主格式特征以及至少一个次格式特征；所述转化步骤包括在第二分类组内，根据所述第二关联信息获取具有次格式特征的表格数据，将所述次格式特征的表格数据的数据格式转化为主格式特征对应的数据格式，并将所述表格数据的数据格式特征修改为主格式特征；所述第二自学习步骤包括存储所述第二辅助分类步骤生成的第二关联信息，根据第二关联信息将具有次格式特征的表格数据的数据格式转化为主格式特征对应的格式，并修改对应的数据格式特征为主格式特征；所述全差异模块配置有第四分类策略，所述第四分类策略包括第三自学习步骤，第一差异归纳步骤，第二差异归纳步骤以及差异修正步骤，所述第三自学习步骤包括获取第一关联信息以及第二关联信息，根据所述第一关联信息和第二关联信息生成若干第三分类组，每一所述第三分类组对应设置有一主格式特征以及一主类型特征；所述第一差异归纳步骤将同时具有主格式特征和主类型特征的表格数据划分至对应的第三分类组；所述第二差异归纳步骤包括将同时具有该主格式特征对应的次格式特征以及该主类型特征对应的次类型特征的表格数据划分至对应的第三分类组；所述差异修正步骤包括在第三分类组中，将所述次类型特征的表格数据的数据类型特征修改为对应的主类型特征，将所述次格式特征的表格数据的数据格式转化为主格式特征对应的数据格式，并将所述表格数据的数据格式特征修改为主格式特征。