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申请/专利权人：浪潮云信息技术股份公司
摘要：本发明公开了基于AlphaClean优化的数据清洗方法及系统，属于数据清洗技术领域，要解决的技术问题为如何克服AlphaClean在修复池生成过程中的低效问题、加快搜索修复池。包括如下步骤：将多个修复操作拼接形成修复池；基于修复操作的数据结构特征、修复代价和相似度构建特征向量；对作为样本的修复操作进行类别标签标注，基于样本特征和类别标签构建训练集；基于深度神经网络构建修剪模型，基于训练集对修剪模型进行模型训练；通过训练后修剪模型输出预测的类别标签，通过评价器对修复操作进行评价，如果评价结果为好的，执行修复操作并将修复操作添加至修复序列中，并将修复操作对应的样本特征以及对应的类别标签添加至训练集。
主权项：1.一种基于AlphaClean优化的数据清洗方法，其特征在于，包括如下步骤：生成修复操作：基于修复操作生成框架的数量构建进程池，基于多进程并发操作方式、多个修复操作生成框架并行生成修复操作，将多个修复操作拼接形成修复池；构建特征向量：对于修复池中每个修复操作，基于修复操作的数据结构特征、修复代价和相似度构建特征向量；构建训练集：从修复池中选取预定数量的修复操作作为样本，将样本对应的特征向量作为样本特征，并对作为样本的修复操作进行类别标签标注，类别标签包括好的、次好以及坏的三种，基于样本特征和类别标签构建训练集；模型训练：基于深度神经网络构建修剪模型，所述修剪模型用于以修复操作的特征向量为输入、输出预测的类别标签，并基于训练集对修剪模型进行模型训练，得到训练后修剪模型；修复操作预测：对于修复池中待预测的修复操作，将修复操作对应的特征向量为输入、通过训练后修剪模型输出预测的类别标签，如果类别标签为好的或次好的，通过评价器对所述修复操作进行评价，如果评价结果为好的，执行所述修复操作并将所述修复操作添加至修复序列中，并将所述修复操作对应的样本特征以及对应的类别标签添加至训练集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮云信息技术股份公司 基于AlphaClean优化的数据清洗方法及系统
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