一种应用于领域数据治理的人工智能平台的制作方法

本发明涉及智能平台，尤其涉及一种应用于领域数据治理的人工智能平台。

背景技术：

1、随着大数据相关技术的不断成熟，数据作为一种资产，得到了越来越多企业机构的重视，为了能够有效的利用数据资产，数据治理成了企业重点关注的问题。

2、公开号cn112800046a公开了一种应用于领域数据治理的人工智能平台，包括数据采集模块，用于从用户端获取原始的输入数据；数据治理模块，用于根据数据标准和治理规范对原始的输入数据进行治理，生成治理结果；数据标准模块，用于存储数据标准和治理规范。该种人工智能平台虽然将数据格式、编码规则与权限级别相关联，有利于数据的统一化，方便对同一权限级别下的数据进行交互和加密处理，但是由于缺乏行为分析，无法实现个性化服务的效果，影响了使用效果，需要进行改进。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种应用于领域数据治理的人工智能平台。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种应用于领域数据治理的人工智能平台，所述应用于领域数据治理的人工智能平台包括：

3、数据采集模块，用于从用户端获取原始的输入数据；

4、数据治理模块，用于根据数据标准和治理规范对原始的输入数据进行治理，生成治理结果；

5、数据标准模块，用于存储数据标准和治理规范；

6、用户行为分析模块，用于收集、分析和解释用户在平台上的行为，包括点击、搜索、浏览操作，通过数据挖掘和机器学习技术，该模块能够识别用户的偏好、习惯和兴趣，分析用户在平台上的行为路径和模式，这些洞察可以帮助企业了解用户需求，改善用户体验，优化界面设计，以及提供个性化的服务和推荐；

7、用户兴趣建模模块，用于构建用户的兴趣模型，基于用户行为数据和内容特征进行分析，该模块采用自然语言处理和数据挖掘技术，识别和分析用户的兴趣关键词、话题，通过持续的学习和更新，该模块能够实时调整用户兴趣模型，准确捕捉用户兴趣的变化，为个性化服务提供精准的基础数据；

8、个性化推荐引擎，用于利用用户行为分析和兴趣建模的结果，为用户提供个性化的内容推荐，该引擎基于协同过滤、内容过滤推荐算法，分析用户和相似用户的行为和兴趣，推荐符合用户喜好的文章、产品、服务内容，通过不断优化推荐算法，该引擎能够提供更精准、多样化的个性化推荐，提高用户满意度；

9、个性化服务定制模块，用于根据用户的需求和兴趣，定制个性化的服务方案，该模块结合用户的行为数据和兴趣模型，为用户提供定制化的服务，例如定制化的产品推荐、定制化的新闻内容、定制化的培训课程，通过与其他模块的整合，该模块能够实现服务的智能化和个性化，提高服务的质量和用户满意度；

10、反馈与改进模块，用于收集用户对个性化服务的反馈，并分析用户反馈数据，发现问题和改进点，并将这些信息反馈给其他模块进行优化，通过持续的用户反馈和改进；

11、api身份验证与授权模块，api身份验证与授权模块采用oauth 2.0(开放授权)或api密钥(api key)的方式，确保api请求的安全性和合法性，oauth2.0标准提供了授权框架，通过授权码、密码、客户端凭证、隐式授权不同授权方式，验证用户身份和授权范围，apikey则是一串由平台颁发的密钥，用于标识应用程序，通过在api请求中携带api key，系统可以识别并授权请求；

12、数据格式标准化与转换模块，用于将不同数据源的数据格式进行标准化和转换，以便于在平台内部进行统一处理，采用json、xml、csv数据格式，通过解析和映射技术，将外部api传递的数据转换为平台内部所需的数据格式，这种标准化能够确保外部系统与平台间数据的无缝集成，降低数据处理的复杂度；

13、异步消息传递与队列模块，异步消息传递与队列模块使用消息队列(如rabbitmq、kafka)实现异步通信，将api请求和响应消息进行解耦，提高系统的可扩展性和性能，当外部系统发起api请求时，平台不需要立即处理请求，而是将请求消息放入消息队列中，然后，平台内部的服务可以异步地处理这些请求，确保即使在高负载情况下，系统也能保持高度的响应性和稳定性；

14、api文档生成与在线调试模块，用于利用工具(如swagger、postman)生成api接口的详细文档，并提供在线的调试环境，该模块将api的请求参数、响应格式、错误码等信息自动生成文档，使开发者能够清晰地了解api的使用方式和规范，同时，提供在线的调试工具，开发者可以直接在界面上输入参数，实时查看api的响应，加速开发和集成的过程；

15、api监控与性能优化模块，用于使用监控工具(如prometheus、grafana)实时监测api的调用情况、响应时间和错误率指标，通过设置预警规则，当api的性能出现异常或错误时，系统能够立即发出警报，同时，模块还分析api的性能瓶颈，进行性能优化，例如使用缓存技术、异步处理方式，确保api的稳定性和高性能。

16、较佳的，还包括：

17、异常模式检测与识别模块，用于使用机器学习中的无监督学习技术，对系统数据进行建模，该模块通过对历史数据的分析，学习正常的数据模式，并能够检测出与正常模式显著不同的数据点，这些数据点被视为异常，算法会利用数据的均值、方差、频率来识别异常数据，在异常模式检测过程中，系统会动态地调整模型，以适应不断变化的数据分布，确保异常检测的准确性和及时性。

18、较佳的，还包括：

19、自动化异常处理与响应模块，用于在检测到异常后，自动采取合适的措施来处理异常情况，以减小损失或恢复系统的正常运行，该模块通过设定预定义的规则和策略，实现自动化的异常处理，在检测到服务器负载异常升高时，系统可以自动启动额外的服务器实例以分担负载，当检测到网络攻击时，自动阻止恶意ip地址，此外，模块还可以发送警报通知给系统管理员，以便他们进行进一步的干预和调查，自动化异常处理与响应模块的设计需要结合特定业务场景，确保处理策略的合理性和效果。

20、较佳的，还包括：自然语言处理预处理模块，用于使用分词、词性标注和命名实体识别技术，对用户输入的自然语言文本进行预处理，分词将文本切分成词语，词性标注确定每个词语的词性，命名实体识别识别文本中的实体(如人名、地名)，这些预处理技术能够将自然语言文本转换为计算机可以理解的结构化数据，为后续语义理解提供基础；

21、语义角色标注与依存句法分析模块，用于将句子中的每个词语划分为不同的语义角色，帮助理解句子中的动作和关系，依存句法分析则确定句子中各个词语之间的依存关系，即哪些词语是主谓关系、动宾关系，这些信息可以帮助系统深入理解句子的语法结构和语义关系；

22、情感分析与观点挖掘模块，用于判断文本中表达的情感极性，观点挖掘则进一步分析文本，确定文本中的观点和态度，并且基于深度学习模型，通过训练大规模文本数据，识别文本中的情感和观点，为系统了解用户情感和需求提供支持；

23、命名实体链接与实体关系抽取模块，用于将文本中的命名实体链接到知识库中的实体，例如将“巴黎”链接到地理知识库中的城市实体，实体关系抽取则识别文本中实体之间的关系，例如“苹果是一家科技公司”中的“苹果”和“科技公司”之间的关系，这些技术基于知识图谱和机器学习算法，提取文本中的实体信息和实体关系，为系统理解文本提供语义支持；

24、对话系统与意图识别模块，基于自然语言处理技术和机器学习算法，实现自动化对话和用户意图的识别，该模块使用递归神经网络(rnn)或变换器(transformer)模型，处理用户输入的自然语言，分析用户意图，并生成相应的回复，通过训练大规模的对话数据，模块能够识别用户的意图，并根据意图提供相应的响应，实现智能化的对话交互。

25、较佳的，在异常模式检测与识别模块中，所述无监督学习技术为聚类分析或离群值检测算法。

26、较佳的，在语义角色标注与依存句法分析模块中，所述语义角色为施事者或受事者。

27、较佳的，在情感分析与观点挖掘模块中，所述情感极性包括积极、消极或中性。

28、较佳的，在情感分析与观点挖掘模块中，所述深度学习模型包括卷积神经网络和循环神经网络。

29、较佳的，在反馈与改进模块中，收集用户对个性化服务的反馈包括用户的满意度、投诉、建议。

30、相比于现有技术，用户行为分析模块通过深度学习和自然语言处理技术，精准分析用户行为和需求，为企业提供个性化推荐和定制化服务，提高用户满意度和忠诚度，开放式api和集成模块采用oauth 2.0和api密钥等安全机制，确保了外部系统与平台的安全集成，同时通过异步消息传递和api文档生成等技术，实现了系统间的高效通信和协作，语义理解模块通过预处理、角色标注、实体链接等技术，将自然语言文本转换为计算机可以理解的结构化数据，为系统提供了深层次的语义理解，为用户提供智能对话和意图识别，自动化异常检测与处理模块则通过异常模式检测和自动化处理策略，实现了对系统异常的实时监测和响应，提高了系统的稳定性和可靠性。综上，这些改进和整合为企业提供了更智能、高效、安全的数据治理解决方案，提升了企业数据管理和业务决策的水平，实用性较高。

31、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

32、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。