[发明专利]一种基于机器学习模型的异构数据解析方法、设备及介质在审
| 申请号： | 202110598223.2 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113312418A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 李则江 | 申请（专利权）人： | 浪潮通用软件有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/25 | 分类号： | G06F16/25;G06F16/215;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 | 代理人： | 董延丽 |
| 地址： | 250101 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于机器学习模型的异构数据解析方法、设备及介质，用以解决现有的机器学习模型无法直接应用于ETL中，因此无法统一多源异构系统中的数据的技术问题。方法包括：将机器学习模型部署至服务器；通过预测模型标记语言，将机器学习模型解析为标准格式，并将解析后的机器学习模型按照数据流的方式输出；基于解析后的机器学习模型，对待处理异构数据分别进行解析；输出待处理异构数据的解析结果。本申请通过上述方法将机器学习模型解析为标准格式，从而将异构系统中的异构数据统一，避免了机器学习模型需要通过人为编写代码，才能将机器学习模型与异构数据整合的问题，降低了人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 模型 数据 解析 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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