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龙图腾网获悉中国科学技术信息研究所申请的专利一种基于可视化规则模型的数据智能采集与转换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：CN120386814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510877702.6，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权一种基于可视化规则模型的数据智能采集与转换方法是由刘志辉;贠强;江俊鹏;徐晨阳;吴振峰;李贞亮设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可视化规则模型的数据智能采集与转换方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可视化规则模型的数据智能采集与转换方法，包括S1、可视化规则建模层将配置的规则链转换为JSON格式的数据体，将数据体解析为AST抽象语法树，并对AST抽象语法树进行字段映射，再利用智能转换引擎将映射字段转换为可执行代码，生成执行计划；S2、智能采集层从异构数据源中拉取数据，并对数据进行清洗处理后分配给智能转换引擎进行并行处理；S3、智能转换引擎实时监控数据血缘图谱，监控字段级转换路径，并根据异常情况类型，向可视化规则建模层或智能采集层发送信号，以实现规则链重新配置或数据重采。优点是：实现异构系统数据的无代码化对接与实时监管，突破解决了财政资金管理中的动态适配、语义理解与数据血缘可解释性难题。

本发明授权一种基于可视化规则模型的数据智能采集与转换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可视化规则模型的数据智能采集与转换方法，其特征在于：包括如下步骤， S1、可视化规则建模层将配置的规则链转换为JSON格式的数据体，将数据体解析为AST抽象语法树，所述可视化规则建模层的智能字段映射模块对AST抽象语法树进行字段映射，所述字段映射过程为：接收源数据字段和目标结构字段并标准化处理，使用财政领域预训练的BERT模型分析源数据字段与目标结构字段的上下文语义相似度、进行结构特征匹配、计算字段名编辑距离，根据“0.6×语义相似度+0.3×结构匹配度+0.1×命名相似度”计算加权综合得分，若得分≥0.92则自动映射并校验，否则触发人工干预；再利用智能转换引擎将映射字段转换为可执行代码，生成执行计划； S2、智能采集层基于全量采集和或增量采集的方式从异构数据源中拉取数据，所述智能采集层根据数据量和延迟需求自适应选择引擎：当数据量大于0.8TB且延迟要求小于5分钟时启用Flink引擎，当批量处理数据时启用Spark引擎；并对摘取的数据进行时间戳和内容哈希双重校验及标准化清洗处理后，按主键哈希分区分配给智能转换引擎进行并行处理； S3、智能转换引擎的转换过程可视化模块实时监控数据血缘图谱，监控记录字段级转换路径，并根据异常情况类型，向可视化规则建模层或智能采集层发送信号，以实现规则链重新配置或数据重采；具体的，若监测到字段映射错误率大于预设阈值，则向可视化规则建模层发送优化信号以触发规则链重新配置；若监测到数据质量异常，则向智能采集层发送告警以启动数据重采流程，实现“监控-异常识别-反馈调整”的闭环。

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