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龙图腾网获悉石家庄学院申请的专利一种基于机器学习的数据精准匹配分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119473575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411472045.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于机器学习的数据精准匹配分析方法是由赵晓玲;李燕;贾贝;罗静;李娟;张惠涛设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的数据精准匹配分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的数据精准匹配分析方法，涉及数据匹配技术领域，该方法具体步骤为：将待处理的数据分割成多个子数据集，每个子数据集的大小根据计算节点的性能指标和数据特性进行划分，本发明通过分布式并行处理技术，将待处理的数据分割成多个子数据集，并将这些子数据集分配到多个计算节点上进行并行处理，每个计算节点可以独立地对分配给它的子数据集进行处理，从而充分利用了计算资源的并行性，显著提高了数据处理的效率和速度，同时，本发明还采用了优化的同步机制，确保各个计算节点之间的协调工作，避免了因等待或通信延迟而导致的处理瓶颈，进一步提升了整体处理性能。

本发明授权一种基于机器学习的数据精准匹配分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的数据精准匹配分析方法，其特征在于，该方法具体步骤为： S100，将待处理的数据分割成多个子数据集，每个子数据集的大小根据计算节点的性能指标和数据特性进行划分； 对每个计算节点的性能指标进行实时监测，监测的指标包括CPU利用率Ucpu、内存占用率Umem、网络带宽B以及磁盘IO速度Sio，定义计算节点性能指数P，即其中，w1、w2、w3、w4分别为CPU利用率、内存占用率、网络带宽和磁盘IO速度的权重系数，且w1+w2+w3+w4＝1，Bmax为网络带宽的最大值，Sio,max为磁盘IO速度的最大值； 所述数据特性对于每个子数据集，分析其大小Sdata、数据类型复杂度Ctype和处理难度Dproc，定义分配指数A，即其中，α为权重参数，用于平衡计算节点性能P和子数据集大小Sdata对分配的影响，对于α≈1时，分配更倾向于将子数据集分配到性能指数P值高的计算节点上，对于α≈0时，分配更注重子数据集的大小与计算节点性能的匹配； S200，将各个子数据集分配到多个计算节点上，每个计算节点独立地进行数据的预处理、特征提取和模型训练的操作； S300，在每个计算节点上，对分配到的子数据集进行处理，其中： 所述预处理阶段包括数据清洗、归一化操作； 所述特征提取阶段，根据数据的特点和匹配分析的目标，提取出有效的特征； 所述模型训练阶段，利用提取的特征进行机器学习模型的训练； S400，通过分布式的同步机制，将各个计算节点上的结果进行合并和汇总； S500，经过合并和汇总后，得到最终的数据匹配分析结果。

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