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一种基于机器学习模型的异构数据解析方法、设备及介质

基本信息

申请号 CN202110598223.2 申请日 -
公开（公告）号 CN113312418A 公开（公告）日 2021-08-27
申请公布号 CN113312418A 申请公布日 2021-08-27
分类号 G06F16/25（2019.01）I;G06F16/215（2019.01）I;G06N20/00（2019.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 李则江 申请（专利权）人 浪潮通用软件有限公司
代理机构 北京君慧知识产权代理事务所（普通合伙） 代理人 董延丽
地址 250101山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园
法律状态 -

摘要

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。