业务指标标准库中指标分类方法、装置、设备、及介质

本申请涉及一种业务指标标准库中指标分类方法、装置、设备、及介质，其中，方法包括：获取业务指标标准库中指标元数据；根据所述指标元数据对预训练的Bert模型进行优化；基于优化后的Bert模型对所述指标元数据进行处理，并对处理结果进行降维加权，得到各个指标标准的合成文本向量；采用DBSCAN动态密度聚类算法对所述合成文本向量进行聚类分类，得到指标分类结果。整个过程中，采用DBSCAN动态密度聚类算法对合成文本向量进行聚类分类，该算法能够自动识别数据中的密集区域和稀疏区域，无需预先设定聚类数量，可灵活适应不同业务场景下指标分类的复杂性和多样性，从而显著提高指标分类的准确性。