一种基于深度学习的数据自动关联匹配的构建方法

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摘要

本发明提出一种基于深度学习的数据自动关联匹配的构建方法，模拟人工在多域的广泛数据间建立匹配关联的过程，令匹配能力和准确度可随着深度学习的优化不断提升，具体是，建立特征观测值对数据实体进行抽象，抽像过程包括提取特征、自动执行、自动学习进化，其特征在于，包括如下步骤：将多个人为关联规则作为特征观测值导入至深度学习模型，并设定数据的可用范围与成功关联系的判断标准；以多个核心对象表为基础，通过核心对象表来索引其它表来建立强关联或软关联，继而输出成功关系的结果集，所述结果集中包含有可关联表、关联规则和关联匹配度，该结果集作为一个任务在相应平台执行或嵌入到挖掘分析任务中作为数据处理步骤执行。

基本信息

专利标题：

一种基于深度学习的数据自动关联匹配的构建方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108763565A

申请号：

CN201810567835.3

公开（公告）日：

2018-11-06

申请日：

2018-06-04

授权号：

CN108763565B

授权日：

2022-06-14

发明人：

王济平黎刚周健雄汤克云

申请人：

广东京信软件科技有限公司

申请人地址：

广东省中山市东区中山五路57号7层5、9-13卡

代理机构：

中山市铭洋专利商标事务所(普通合伙)

代理人：

邹常友

优先权：

CN201810567835.3

主分类号：

G06F17/30

IPC分类号：

G06F17/30 G06N5/02