摘要
本发明涉及数据分析技术领域,揭露了一种基于人工智能的数据分析方法及系统,所述方法包括:获取历史分析数据,根据历史分析数据构建敏感规则识别引擎;获取待分析数据,根据敏感规则识别引擎对待分析数据进行异常检测处理以得到第一目标分析数据;对第一目标分析数据进行多模态特征提取以得到多模态特征集并进行自注意力计算,得到目标特征;根据目标特征对第一目标分析数据进行增量聚合计算,得到实时聚合分析数据;根据待分析数据构建数据间关联图谱并对所述待分析数据进行图结构自监督学习,得到数据分析目标;根据数据分析目标对实时聚合分析数据进行数据优化,得到第二目标分析数据。本发明有效提高数据分析效率和数据分析准确度。
技术关键词
数据分析方法
多模态特征
敏感信息识别
网格特征
节点
嵌入特征
加权特征
数据交互关系
融合特征
图谱
样本
文本
压缩特征
生成结构化数据
多模态注意力
多层特征融合
敏感数据识别
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数据分析单元
油田电力系统
多能源互补
数据采集单元
数据采集周期
服务调度系统
资源负载预测
扩缩容系统
节点
深度Q学习
因子
知识图谱查询
矩阵
编码器结构
计算机可读指令
节点特征
融合特征
局部纹理特征
注意力机制
分支