(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111575070.6 (22)申请日 2021.12.2 2 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113962335 A (43)申请公布日 2022.01.21 (73)专利权人 北京恒信启华信息技 术股份有限 公司 地址 100193 北京市海淀区东北旺北京中 关村软件园孵化器2号楼二层2 220室 (72)发明人 梁志强　段自川　赵晓旭　郑帅　 尚俊成　汪成鸽　刘晓星　 (74)专利代理 机构 北京鼎德宝 专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11823 代理人 牟炳彦 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01)G06F 111/10(2020.01) (56)对比文件 WO 201814 4834 A1,2018.08.09 CN 111649817 A,2020.09.1 1 CN 10279 9656 A,2012.1 1.28 CN 103412557 A,2013.1 1.27 CN 112149988 A,2020.12.2 9 CN 113420733 A,2021.09.21 CN 113536999 A,2021.10.2 2 CN 113742650 A,2021.12.0 3 CN 113434685 A,2021.09.24 CN 111177639 A,2020.0 5.19 田建勇等.融合布尔矩阵和项目特性的关联 规则挖掘算法. 《控制工程》 .2020,第27 卷(第6 期), Dunhong Yao等.A Course Teac her Recommendation Algorithm Based o n Improved Latent Factor Model and PersonalRank. 《 IEEE Access》 .2021,第9卷 审查员 周亚芳 (54)发明名称 一种可灵活配 置的数据全过程处 理方法 (57)摘要 本发明提供了一种可灵活配置的数据全过 程处理方法， 首先根据用户要求以及数据性质对 所需处理的数据进行分类采集， 并将采集到的数 据信息转换成能被接收处理的形式， 随后对接收 到的数据进行预处理， 所述预处理为对数据进行 编码分组以及运算储备处理， 目的在于降低数据 维度； 再对数据进行精准处理， 所述精准处理为 对数据进行特征提取及分析， 最后将处理后的数 据进行输 出。 解决了现有技术中数据处理的灵活 性不够， 处理速度较慢， 且处理过程较为复杂的 技术问题， 实现了较灵活、 相对快速且简单的数 据处理。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 113962335 B 2022.04.12 CN 113962335 B 1.一种可灵活配置的数据全过程处理方法， 其特征在于： 首先根据用户要求以及数据 性质对所需处理的数据进行分类采集， 并将采集到的数据信息转换成能被接收处理的形 式， 随后对接 收到的数据进行预处理， 所述预处理为对数据进行编码分组以及运算储备处 理， 目的在于降低数据维度； 再对数据进 行精准处理， 所述精准处理为对数据进 行特征提取 及分析， 最后将处 理后的数据进行输出； 所述方法包括以下步骤： S1.首先对所需处理数据根据数据类型进行分类采集， 并将采集到的数据信息转换成 能被接收处 理的形式； S2.对接收到的数据进行预处理， 得到预处理后的变换数据矩阵集合， 为接下来精准处 理做准备； S3.最后， 通过构造权重数学模型对预处理后数据矩阵集合进行清洗去噪， 并将所得数 据矩阵集 合中矩阵逐个进行矩阵分解以及特 征提取处 理， 最后得到数据输出； 所述步骤S3具体包括： 根据用户具体需求， 通过构造权重数学模型 ， 从预处理后的数据矩阵集合J中筛选出 最为满足需求的数据矩阵； 构建权重数学模型为： 其中， A表示为用户对数据要求的所有可能数据矩阵， ， B表示为用户对数据要求 矩阵的权 重， C表示 为用户对数据要求矩阵的权 重的评分， 表示为模型输出矩阵集 合； 权重数学模型的输入为矩阵A、 矩阵B和矩阵C， 对三个输入矩阵做如下运算， 定义中间 变换矩阵F： 其中， 表示矩阵中每个对应元素之间相乘， 得到与矩阵A、 矩阵B、 矩阵C同维度的中 间变换矩阵F， 定义阈值 ， 将矩阵F中的每一个元素与 进行比较， 取出大于 的元素， 作为 权重数学模型的输出 。 2.如权利要求1所述的一种可灵活配置的数据全过程处理方法， 其特征在于,所述步骤 S2具体包括： 将采集到的数据用集合 表示， 其中 ， 表示第i个数据， N表示数据 个数； 对集合 进行分组编码， 即按顺序对集 合 根据交织 准则构造矩阵， 可表示 为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113962335 B 2其中， m， n 为分组编码后矩阵D的行 数与列数， 且N = m╳n。 3.如权利要求2所述的一种可灵活配置的数据全过程处理方法， 其特征在于， 所述步骤 S2具体包括： 通过引入权重因子ofo对重构的矩阵D进行加 权运算处理， 得到加权运算后的矩阵 ， 从矩阵的性质出发 获得更有研究价 值的矩阵， 为数据处 理的准确性全面 性提供依据。 4.如权利要求1所述的一种可灵活配置的数据全过程处理方法， 其特征在于， 所述步骤 S3具体包括： 对权重数学模型 的输出数据矩阵集合人工筛选的数据矩阵集合 逐项进行数据 矩阵分解， 得到更易处理的数据矩阵， 即根据分解矩阵的性质获得与矩阵相同性质的对角 阵， 可代替数据矩阵进行进一 步处理分析。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113962335 B 3