[发明专利]一种数据自适应分析的系统

权利要求书

1.一种数据自适应分析的系统，其特征在于，包括

自动数据采集单元，用于对图像、语音、视频和文字数据进行采集；

自动数据标注单元，用于提供大规模的图像、视频、语音以及文本数据，并对这些数据进行的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注；

自动分析推荐单元，以用户行为数据为基础，采用深度学习等先进的机器学习算法，帮助学校实现数据分发；

策略模型自动管理单元，用于管理模型指标、跟踪并记录模型变更，自动通过算法来训练模型并生成优质的模型特征。

2.根据权利要求1所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述自动数据采集单元采集的是校内系统用户的行为数据。

3.根据权利要求2所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述校内系统用户在进行校内系统访问前需进行实名认证。

4.根据权利要求1所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述自动数据采集单元支持多种通讯协议，所述多种通讯协议包括RFID协议、NFC协议、Bluetooth协议、ZigBee协议、LoRa协议、USB协议、RS232协议、RS485h协议和M-Bus协议。

5.根据权利要求1所述的一种数据自适应分析的系统，其特征在于，所述自动数据标注单元采用的是自然语言处理技术和计算机视觉技术。

6.一种数据自适应分析系统的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、向用户展示学校数据，并利用数据采集技术结合物联网技术，自动收集学校内用户的访问行为数据；

S2、利用我们预设置的数据分拣模型对S1中的访问行为数据进行处理；

S3、将学校数据与用户数据进行组合，利用S2的数据结果，对不同用户进行学校数据推送，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；

S4、将类似学校的数据，利用S2的数据结果，将学校数据推送给相同用户，验证被推送学校数据是否符合用户要求，并记录推送后的访问结果；

S5、根据S3与S4的数据结果，根据统计法、参数法、加权法和时间分段法，自动调整数据推荐模型与策略，当再次执行S3和S4时直接使用；

S6、根据S5的数据结果，分析模型调整频次与周期，跟踪并记录模型变更前后的差异；

S7、替换S1中的学校数据，更换其他数据，重复步骤S2至S6。

7.根据权利要求6所述的一种数据自适应分析系统的分析方法，其特征在于，所述S2中对数据的处理包括对数据进行分类存储与标签化处理，同时根据语义识别与分词技术进行标签提取。

8.根据权利要求6所述的一种数据自适应分析系统的分析方法，其特征在于，所述用户使用手机客户端访学校数据。