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龙图腾网获悉易信(厦门)信用服务技术有限公司申请的专利一种自适应数据分析与模型管理的方法和系统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：CN116629246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310849582.X，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种自适应数据分析与模型管理的方法和系统是由郭晓凤;王海丹;张妍;张楷;丁政然;骆仪虹;卢嘉益设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应数据分析与模型管理的方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种自适应数据分析与模型管理的方法和系统，方法包括：获取与目标业务存在关联关系的多个样本数据；为多个样本数据设置标签；以多个样本数据中的任一个样本数据为目标样本数据，提取目标样本数据中的a个词语并对a个词语进行词性分析；从a个词语中筛选出词性为名词的b个词语；从b个词语中筛选保留具有匹配的数据值的c个词语；创建用于进行深度学习训练的样本特征及对应的特征值；训练神经网络模型；根据神经网络模型的输入层从业务数据中提取多个特征以及匹配的特征值，将多个特征的特征值输入神经网络模型，获得神经网络模型输出的目标业务执行的预期结果数据。本发明训练神经网络模型不需人工处理样本数据，相比现有技术更加高效。

本发明授权一种自适应数据分析与模型管理的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应数据分析与模型管理的方法，其特征在于，包括： 对于待进行数据分析的目标业务，获取与所述目标业务存在关联关系的多个样本数据； 为所述多个样本数据设置标签，所述标签反映基于所述多个样本数据进行分析得到的期望结果数据； 以所述多个样本数据中的任一个样本数据为目标样本数据，提取所述目标样本数据中的a个词语并对所述a个词语进行词性分析； 从所述a个词语中筛选出词性为名词的b个词语； 从所述目标样本数据中检测所述b个词语是否具有匹配的数据值； 从所述b个词语中筛选保留具有匹配的数据值的c个词语； 根据所述c个词语及匹配的数据值，创建用于进行深度学习训练的样本特征及对应的特征值； 根据所述多个样本数据对应的样本特征及标签训练神经网络模型，其中，根据所述多个样本数据对应的样本特征确定所述神经网络模型的输入层，根据所述多个样本数据对应的标签确定所述神经网络模型的输出层； 获取所述目标业务执行过程中产生的业务数据； 根据神经网络模型的输入层从所述业务数据中提取多个特征以及匹配的特征值，将所述多个特征的特征值输入所述神经网络模型，获得所述神经网络模型输出的所述业务执行的预期结果数据， 其中，“根据所述c个词语及匹配的数据值，创建用于进行深度学习训练的样本特征及对应的特征值”的步骤包括： 以所述c个词语的任一词语为候选样本特征，将所述候选样本特征的名称与预设的与所述目标业务对应的数据字典中记录的多个标准特征的名称进行比较，在所述候选样本特征的名称与所述数据字典中任一标准特征的名称相同或相似度高于预设阈值时，将所述候选样本特征的名称修改为该标准特征的名称，并记录为所述目标样本数据的样本特征，其特征值为所述候选样本特征对应的数据值，其中，计算相似度的公式为 ； 表示所述候选样本特征，表示所述数据字典中的任一标准特征，表 示与之间的相似度，表示中的第个字符，表示中的第个字符，表 示的长度，表示的长度，表示将中的前个字符修改为中的前个字符所需要的操作次数。

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