一种基于多维度数据的智能匹配方法及系统与流程
技术特征:
1.一种基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s2的具体步骤如下:
3.根据权利要求2所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s21的计算步骤如下:
4.根据权利要求3所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s22的表达式为:
5.根据权利要求4所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s23中,识别出影响匹配效果的关键维度基于修改查询向量q成为专家知识和历史成功案例的特征加权向量,引导模型识别出哪些特征是匹配中的关键因素。
6.根据权利要求5所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s4的具体步骤如下:
7.根据权利要求6所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s41的具体步骤如下:
8.根据权利要求7所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s42的计算步骤如下:
9.根据权利要求8所述的基于多维度数据的智能匹配方法,其特征在于,所述s43的计算步骤如下:
10.一种基于多维度数据的智能匹配系统,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于:所述处理器执行计算机程序实现如权利要求1-9中任意一项所述的基于多维度数据的智能匹配方法。
技术总结
本发明涉及智能网关技术领域,具体地说,涉及一种基于多维度数据的智能匹配方法及系统。其包括以下步骤:S1:确定匹配目标并根据目标收集相关数据,对收集到的数据进行预处理和数据清洗;S2:引入嵌入向量和特征融合提取和构建特征,识别已收集数据的关键维度,根据业务为每个维度分配权重;S3:通过数据增光和合成数据增加数据多样性,增加收集数据中训练集的样本;S4:根据每个维度的权重,同时结合图网络、注意力机制以及迁移学习生成混合匹配模型;S5:根据业务需求,实现实时匹配,根据新数据和用户反馈,动态调整匹配策略和模型参数。该虚拟电厂系统的优化配置与灵活性提升方法及系统中,能够提取数据中的关键特征,提高匹配的准确性。
技术研发人员:李涛,尚琴,胡柏源,胡冰
受保护的技术使用者:北京勤实信息技术有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 :
【 40050360 】
技术研发人员:李涛,尚琴,胡柏源,胡冰
技术所有人:北京勤实信息技术有限公司
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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