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申请/专利权人：杭州新视窗信息技术有限公司

摘要：本发明提出了一种多维度项目数据动态处理方法及系统。属于物业管理技术领域，所述方法包括：将来自不同源的物业项目数据进行融合，并对融合的数据进行预处理；利用深度学习模型对预处理后的数据进行深度特征提取，基于提取的特征，构建自适应决策树模型；将实时收集的数据输入到深度学习和自适应决策树模型中，进行动态的数据处理和预测；根据预测结果，自动触发相应的管理动作或建议；根据新收集的数据和预测结果，对深度学习和自适应决策树模型进行迭代优化和更新。通过实时数据流管道、消息队列及在线学习算法，确保了数据的即时处理与分析，能够迅速响应市场变化，提高决策效率。

主权项：1.一种多维度项目数据动态处理方法，其特征在于，所述方法包括：将来自不同源的物业项目数据进行融合，并对融合的数据进行预处理；利用深度学习模型对预处理后的数据进行深度特征提取，基于提取的特征，构建自适应决策树模型；将实时收集的数据输入到深度学习和自适应决策树模型中，进行动态的数据处理和预测；根据预测结果，自动触发相应的管理动作或建议；根据新收集的数据和预测结果，对深度学习和自适应决策树模型进行迭代优化和更新；所述根据新收集的数据和预测结果，对深度学习和自适应决策树模型进行迭代优化和更新，包括：对实时预测结果进行在线评估，并实时更新评估结果；利用滑动窗口或时间序列技术，对评估指标进行平滑处理和趋势分析；实时监控模型的性能变化和数据变化，并在实时数据处理过程中，利用增量学习算法对模型进行实时更新；采用自适应学习率调整策略，根据模型的训练情况和实时数据的反馈，自动调整学习率；结合正则化技术和早停策略，对模型的参数进行微调，同时，利用验证集或交叉验证技术，对模型的泛化能力进行评估；利用已有的模型知识和历史数据，通过迁移学习技术，对新模型的训练和优化过程进行加速；将多个模型或不同数据源的知识进行融合和集成，并利用集成学习算法，将多个模型的预测结果进行组合；通过版本控制系统，对模型的版本进行管理和控制，并对模型的修改历史、性能评估和更新日志进行记录；制定模型更新的策略和决策流程，并根据业务需求、数据变化以及模型的性能表现，制定更新策略；所述将来自不同源的物业项目数据进行融合，并对融合的数据进行预处理，包括：建立基于消息队列的实时数据流管道，采用数字签名及哈希函数，在数据传输过程对数据进行加密保护；利用窗口函数和或滑动窗口对流式数据进行清洗，应用统计方法或机器学习算法数据流中的异常值进行实时检测，并自动进行标记或过滤；根据业务需求和数据变化，动态生成新的特征，并利用特征交叉和组合，对特征空间进行丰富；结合在线学习算法和特征选择技术，对特征的重要性进行实时评估，并基于实时评估结果，调整特征选择策略。

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