CN119168075B - 一种ai大数据实时处理与分析的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种AI大数据实时处理与分析方法及系统，其中，获取来自不同数据源的实时数据流，并将所述实时数据流映射至预设的数据结构框架内获得初始数据流，通过实时数据融合引擎融合处理初始数据流，得到目标实时数据流，再利用数据挖掘和机器学习算法对目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告，利用智能决策单元优化处理目标洞察报告，生成策略信息并执行，得到最佳分析结果，本申请提供的技术方案不仅解决了多源异构数据的集成和融合问题，还提高了数据分析的实时性和准确性，实现了从数据到决策的高效转换，显著提升了业务流程的智能化水平和响应速度。

Description

一种AI大数据实时处理与分析的方法及系统

技术领域

本申请实施例涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种AI大数据实时处理与分析的方法及系统。

背景技术

随着数据源的多样化和数据量的激增，传统的数据处理方法已经难以满足实时性和准确性的需求，来自不同数据源的实时数据流通常具有不同的格式和结构，这给数据的集成和分析带来了巨大的挑战，此外，数据流中的时间关联性和空间关联性往往需要复杂的处理才能有效利用，而现有的数据融合技术在动态调整数据流组合方式方面存在不足，导致数据融合的效果不佳，无法为后续的分析提供高质量的数据基础。

发明内容

本申请实施例提供一种AI大数据实时处理与分析的方法及系统，用以解决现有技术中传统的数据分析方法在面对大规模、高维度的实时数据时，难以快速识别出数据中的模式和趋势，特别是在处理多源异构数据时，难以高效地进行处理和分析并生成有价值的分析报告的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种AI大数据实时处理与分析方法，包括：

获取来自不同数据源的实时数据流，并将所述实时数据流映射至预设的数据结构框架内，获得初始数据流；

通过实时数据融合引擎融合处理所述初始数据流，得到目标实时数据流，所述实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式；

利用数据挖掘和机器学习算法对所述目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告；

利用智能决策单元优化处理所述目标洞察报告，生成策略信息，并执行所述策略信息，得到最佳分析结果。

可选地，通过实时数据融合引擎融合处理所述初始数据流，得到目标实时数据流，所述实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式，包括：

利用地理信息系统技术对所述初始数据流进行处理，得到统一空间参考框架的数据流；

利用自然语言处理技术和机器学习模型，对统一空间参考框架的数据流进行识别与解析处理，得到具有时间与空间属性的数据流；

利用复杂事件处理技术和模式匹配对具有时间与空间属性的数据流进行动态检测与智能组合处理，得到优化数据流；

利用数据清洗和异常检测机制对所述优化数据流进行质量保证处理，并采用标准化协议和数据格式进行处理，得到目标实时数据流。

可选地，利用复杂事件处理技术和模式匹配对具有时间与空间属性的数据流进行动态检测与智能组合处理，得到优化数据流，包括：

使用复杂事件处理技术和高级时间序列分析算法对初始实时数据流中的事件进行实时监测、关联分析以及模式识别处理，识别出具有相近时间戳和地理位置的组合数据流；

利用模式匹配算法和规则引擎对组合数据流进行多维度模式识别和规则匹配处理，确定组合数据流之间的关联关系和组合方式，并通过自定义规则库进行动态调整，得到调整后的组合数据流；

结合时间窗口管理和空间邻近性约束对所述调整后的组合数据流进行动态分组、聚合以及过滤处理，同时去除冗余和噪声数据，以获得优化组合数据流；

通过自适应调整机制和机器学习模型对所述优化组合数据流进行动态调整和优化处理改进组合策略，得到最佳组合数据流；

利用实时反馈和性能监控机制对所述最佳组合数据流进行评估和优化处理，生成优化数据流。

可选地，通过自适应调整机制和机器学习模型对所述优化组合数据流进行动态调整和优化处理改进组合策略，得到最佳组合数据流，包括：

利用自适应调整机制对所述最佳组合数据流进行实时监测和分析处理，得到变化趋势和异常情况；

利用机器学习模型对最佳组合数据流进行预测和优化处理，得到初始组合策略；

利用强化学习算法对所述初始组合策略进行模拟和评估处理，迭代优化改进初始组合策略，得到适应最佳组合数据流动态变化的目标组合策略；

利用在线学习技术对所述目标组合策略进行即时学习和调整处理，得到快速响应数据模式的动态组合策略；

利用反馈和性能监控机制对所述动态组合策略进行验证和调整处理，得到最佳组合策略。

可选地，利用强化学习算法对初始组合策略进行模拟和评估处理，迭代优化改进初始组合策略，得到适应数据流动态变化的目标组合策略，包括：

利用强化学习算法对所述初始组合策略进行多轮模拟处理，识别不同环境下的策略表现和问题，以获得模拟结果；

利用奖励机制对所述模拟结果进行评估处理，生成反馈信号，同时所述反馈信号对初始组合策略进行迭代更新处理，调整和优化所述初始组合策略的参数，并得到优化组合策略；

通过预测次数的模拟和评估过程，使优化组合策略适应最佳组合数据流，得到目标组合策略；

可选地，利用数据挖掘和机器学习算法对所述目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告,包括：

利用数据预处理技术对目标实时数据流进行清洗、去噪以及标准化处理，得到分析数据；

基于所述分析数据提取关键特征，并选择关键特征中的特征子集，得到数据表示；

利用聚类和分类算法对数据表示进行模式识别处理，识别数据表示中的隐含模式和类别，得到模式识别结果；

对所述模式识别结果进行趋势分析处理，识别数据表示中的长期趋势和短期波动，得到趋势分析结果；

利用自然语言处理技术和报告生成模板，将模式识别结果和趋势分析结果进行整合和解释，生成目标洞察报告。

可选地，利用智能决策单元优化处理所述目标洞察报告，生成策略信息，并执行所述策略信息，得到最佳分析结果，包括：

利用自然语言处理技术和语义分析对目标洞察报告进行深度理解和关键信息提取，得到结构化数据表示；

对所述结构化数据表示进行模式识别、趋势分析以及风险评估，识别出业务影响因素和机会点；

对识别出的业务影响因素和机会点进行逻辑推理、规则匹配以及模拟优化，生成初步决策建议；

对所述初步决策建议进行调整，生成最佳策略信息；

利用自动化执行系统和API接口将最佳策略信息实时输出至执行系统，并通过实况和性能指标，生成执行结果；

对所述执行结果进行解释和多维度可视化展示，生成最佳分析结果。

第二方面，本申请实施例提供一种AI大数据实时处理与分析方法及系统，包括：

获取模块，获取来自不同数据源的实时数据流，并将所述实时数据流映射至预设的数据结构框架内，获得初始数据流；

处理模块，过实时数据融合引擎融合处理所述初始数据流，得到目标实时数据流，所述实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式；

生成模块，利用数据挖掘和机器学习算法对所述目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告；

执行模块，利用智能决策单元优化处理所述目标洞察报告，生成策略信息，并执行所述策略信息，得到最佳分析结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现第一方面所述的一种AI大数据实时处理与分析方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现第一方面所述的一种AI大数据实时处理与分析方法。

本申请实施例中，获取来自不同数据源的实时数据流，并将所述实时数据流映射至预设的数据结构框架内获得初始数据流，通过实时数据融合引擎融合处理初始数据流，得到目标实时数据流，再利用数据挖掘和机器学习算法对目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告，利用智能决策单元优化处理目标洞察报告，生成策略信息并执行，得到最佳分析结果，本申请提供的技术方案不仅解决了多源异构数据的集成和融合问题，还提高了数据分析的实时性和准确性，实现了从数据到决策的高效转换，显著提升了业务流程的智能化水平和响应速度。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种AI大数据实时处理与分析方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种AI大数据实时处理与分析系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在现代企业和组织中，实时数据的处理和分析变得越来越重要，随着数据源的多样化和数据量的激增，传统的数据处理方法已经难以满足实时性和准确性的需求， 基于此，本发明提供了一种基于自然语言处理的文本数据统计分析方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S1，获取来自不同数据源的实时数据流，并将所述实时数据流映射至预设的数据结构框架内，获得初始数据流；

在该步骤中，通过先进的数据采集工具从多个不同的数据源如传感器、日志文件、社交媒体等获取实时数据流，并将其映射到一个统一的数据结构框架内，通过数据清洗技术去除噪声、冗余信息和不完整数据，确保数据的一致性和可比性，为后续的数据融合和分析提供标准化的基础；

步骤S2，通过实时数据融合引擎融合处理所述初始数据流，得到目标实时数据流，所述实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式；

在该步骤中，利用实时数据融合引擎对初始数据流进行融合处理，结合高级时间序列分析算法和地理信息系统技术，识别并处理数据流中的时间戳和空间位置信息，通过复杂事件处理技术和模式匹配，动态调整数据流的组合方式，消除冗余和不一致性，生成高质量的目标实时数据流，确保数据的时间和空间一致性；

步骤S3，利用数据挖掘和机器学习算法对所述目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告；

在该步骤中，使用先进的数据挖掘和机器学习算法对目标实时数据流进行深入分析，结合自然语言处理、聚类、分类和异常检测技术，识别出数据中的模式、趋势和异常情况，通过时间序列分析和预测模型，生成包含有价值洞察的报告，并利用高级可视化工具以直观的方式展示分析结果，增强报告的可读性和实用性。

步骤S4，利用智能决策单元优化处理所述目标洞察报告，生成策略信息，并执行所述策略信息，得到最佳分析结果；

在该步骤中，通过智能决策单元对洞察报告进行优化处理，首先利用自然语言处理技术和语义分析提取关键信息，然后结合机器学习、规则引擎、专家系统和强化学习算法生成初步的决策建议，并通过多目标优化技术进行权衡和调整，生成经过验证的最佳策略信息，这些策略信息通过自动化执行系统和API接口传递给相应的执行系统，并通过实时监控和反馈机制收集执行情况和性能指标，最终利用解释性AI技术和高级可视化工具生成易于理解且具有高度可操作性的分析报告；

综上所述，不仅解决了数据集成和融合的问题，还提高了数据分析的实时性和准确性，此外，通过智能决策单元生成并执行策略信息，实现了从数据采集到决策执行的完整闭环机制，显著提升了业务流程的智能化水平和响应速度。

进一步地，本发明提供了一个具体实施例，根据所述步骤S2，通过实时数据融合引擎融合处理所述初始数据流，得到目标实时数据流，所述实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式，该方法包括如下步骤：

步骤S21，利用地理信息系统技术对所述初始数据流进行处理，得到统一空间参考框架的数据流；

在该步骤中，通过地理信息系统技术对初始数据流中的空间位置信息进行提取和转换，确保所有数据都基于统一的空间参考框架，解决了不同数据源中空间位置信息不一致的问题，为后续的时间和空间关联分析提供了基础，通过统一的空间参考框架，可以更准确地进行地理位置相关的数据分析和融合。

步骤S22，利用自然语言处理技术和机器学习模型，对统一空间参考框架的数据流进行识别与解析处理，得到具有时间与空间属性的数据流；

在该步骤中，结合自然语言处理技术和机器学习模型，对统一空间参考框架的数据流进行进一步的识别与解析，自然语言处理技术用于从文本数据中提取时间和空间相关的信息，而机器学习模型则用于识别数据中的模式和趋势，通过这些技术，将隐含的时间和空间信息显式化，生成具有明确时间戳和地理位置的数据流，从而提高数据的可分析性。

步骤S23，利用复杂事件处理技术和模式匹配对具有时间与空间属性的数据流进行动态检测与智能组合处理，得到优化数据流；

在该步骤中，通过复杂事件处理技术和模式匹配算法，对具有时间与空间属性的数据流进行动态检测和智能组合，复杂事件处理技术能够实时监测数据流中的事件，并根据预定义的规则和模式进行关联分析，模式匹配算法则用于识别数据流中的特定模式和序列，动态调整数据流的组合方式，消除冗余和不一致性，生成优化的数据流，确保数据在时间和空间上的连贯性和一致性；

步骤S24，利用数据清洗和异常检测机制对所述优化数据流进行质量保证处理，并采用标准化协议和数据格式进行处理，得到目标实时数据流。

在该步骤中，通过数据清洗和异常检测机制，对优化后的数据流进行质量保证处理，数据清洗技术用于去除噪声、冗余信息和不完整数据，而异常检测机制则用于识别并处理数据中的异常值，通过这些数据清洗和异常检测机制确保数据的质量和准确性，最后采用标准化协议和数据格式对数据流进行处理，生成符合标准的目标实时数据流，为后续的分析和决策提供高质量的数据基础；

综上所述不仅确保数据的一致性和可比性，还增强数据的可分析性，最终生成高质量的目标实时数据流，提升了数据处理的实时性、准确性和一致性。

更进一步的，本发明实施例还提供了一个具体实施例，根据步骤S23，利用复杂事件处理技术和模式匹配对具有时间与空间属性的数据流进行动态检测与智能组合处理，得到优化数据流，该方法包括如下步骤：

步骤S31, 使用复杂事件处理技术和高级时间序列分析算法对初始实时数据流中的事件进行实时监测、关联分析以及模式识别处理，识别出具有相近时间戳和地理位置的组合数据流；

在该步骤中，使用复杂事件处理技术识别出多个简单事件之间的复杂关系，并根据预定义的规则和模式进行关联分析，同时利用高级时间序列分析算法识别和预测数据中的时间相关性，通过对初始实时数据流中的时间戳和地理位置信息进行处理，识别出具有相近时间戳和地理位置的组合数据流。

步骤S32, 结合时间窗口管理和空间邻近性约束对所述调整后的组合数据流进行动态分组、聚合以及过滤处理，同时去除冗余和噪声数据，以获得优化组合数据流；

在该步骤中，通过时间窗口管理，将数据流分成多个时间片段，每个片段内的数据作为一个窗口进行分析；

利用空间邻近性约束，根据地理位置的接近程度筛选和处理数据，识别在地理上彼此靠近的数据点，接着通过动态分组，将具有相似时间戳和地理位置的数据归类在一起，然后进行聚合处理，生成更高层次的统计信息，同时通过过滤机制去除冗余和噪声数据，得到优化后的组合数据流，以确保数据的质量和相关性；

步骤S33, 通过自适应调整机制和机器学习模型对所述优化组合数据流进行动态调整和优化处理改进组合策略，得到最佳组合数据流；

在该步骤中，通过自适应调整机制实时监测数据流中的变化，并根据这些变化自动调整参数和规则；

机器学习模型则从历史数据中学习模式和规律，并利用这些模式对新的数据进行预测和优化处理，通过动态调整和优化处理，不断改进组合策略，确保其始终与当前数据流的状态相匹配，生成在质量和相关性方面都达到最优的最佳组合数据流；

步骤S34, 利用实时反馈和性能监控机制对所述最佳组合数据流进行评估和优化处理，生成优化数据流；

在该步骤中，实时反馈机制能够即时收集和分析系统运行结果，并将这些结果反馈给系统，以便进行调整和优化，性能监控机制则持续监测系统的性能指标，如响应时间、吞吐量和资源利用率，以评估系统的运行状况。通过这些机制，可以迅速检测到潜在的问题和异常，并进行相应的调整和优化。最终经过评估和优化处理生成了在质量和性能方面都达到最优的目标实时数据流。

综上所述，本发明实施例不仅提高了大数据处理的实时性和准确性同时确保及时捕捉到关键事件和模式，还能够灵活应对不同场景下的数据变化，提高数据处理的灵活性和适应性，而且通过自适应调整与优化不断学习和适应数据的变化，为实际应用和决策支持提供了可靠的数据基础。

跟进一步地，本发明例还提供了一个具体实施例，根据所述步骤S33，通过自适应调整机制和机器学习模型对所述优化组合数据流进行动态调整和优化处理改进组合策略，得到最佳组合数据流，该方法包括如下步骤:

步骤S41，利用自适应调整机制对所述最佳组合数据流进行实时监测和分析处理，得到变化趋势和异常情况；

在该步骤中，自适应调整机制通过持续不断地收集和分析数据流，自动调整系统参数和行为，以应对数据和环境的变化，通过对最佳组合数据流的实时监测，能够即时发现数据中的变化趋势，如上升、下降或平稳的趋势，同时识别出不符合预期的异常情况；

并且由于传统的数据分析方法在面对大规模、高维度的实时数据时，往往难以快速识别出数据中的模式和趋势，因此本发明实施例中还提供了一种自适应调整机制，该自适应调整机制的表达式为：

；

其中，是时间点的预测值，是基于历史数据和模型参数的预测函数（例如LSTM或Transformer模型），是基于数据变化率和参数的趋势分析函数，是基于异常检测结果和参数的异常修正函数，是基于多模态数据和参数的多模态融合函数，是基于不确定性估计结果和参数的不确定性修正函数，是随时间变化的自适应调整系数，可以通过强化学习或其他自适应控制方法进行动态更新；

在该步骤中，使用深度学习模型（如Transformer或LSTM）对历史数据进行建模以生成未来时间点的预测值；通过计算数据变化率并使用趋势分析模型提取变化趋势；利用异常检测算法识别异常数据并对预测值进行修正；通过多模态融合模型结合多种类型的数据（如时间序列数据、文本数据、图像数据等），提取综合特征；利用贝叶斯方法或其他不确定性估计技术对预测结果进行不确定性估计，并根据不确定性估计结果对预测值进行修正，自适应调整系数用于动态调整不同组件的权重，确保能够根据当前数据流的变化情况进行自适应调整，这些系数可以通过强化学习（如Q-learning或DQN）进行动态更新，通过这种多维度的综合处理方式，能够在实时监测和分析处理中更有效地识别变化趋势和异常情况，并进行自适应调整，从而提高整体的数据处理能力和决策支持水平。

步骤S42，利用机器学习模型对最佳组合数据流进行预测和优化处理，得到初始组合策略；

在该步骤中，机器学习模型通过对历史数据和当前数据的学习，识别出数据中的模式和趋势，并对未来数据的行为进行预测，同时通过对数据流的分析和调整，进行优化处理，以提高数据流的质量和一致性，最终基于这些预测和优化处理的结果，生成一个初步的组合策略，即初始组合策略；

步骤S43，利用强化学习算法对所述初始组合策略进行模拟和评估处理，迭代优化改进初始组合策略，得到适应最佳组合数据流动态变化的目标组合策略；

在该步骤中，强化学习算法通过智能体与环境的交互，逐步优化行为策略，通过对初始组合策略进行模拟和评估处理，可以在虚拟环境中测试策略的有效性和鲁棒性，基于模拟结果多次迭代优化，不断调整和改进策略，使其更加适应实际数据流的变化和需求，最终经过多轮迭代优化生成了能够适应最佳组合数据流动态变化的目标组合策略；

步骤S44，利用在线学习技术对所述目标组合策略进行即时学习和调整处理，得到快速响应数据模式的动态组合策略；

在该步骤中，在线学习技术能够从连续的数据流中实时学习和更新模型参数，确保能够迅速适应数据流中的变化，通过对目标组合策略进行即时学习，迅速捕捉到数据流中的新信息和变化，并根据这些新信息对现有策略进行调整处理，包括更新模型参数、调整规则和改进策略，这种即时学习和调整处理使得系统能够快速响应数据流中的模式和趋势，从而生成能够实时更新和优化的动态组合策略；

步骤S45, 利用反馈和性能监控机制对所述动态组合策略进行验证和调整处理，得到最佳组合策略；

在该步骤中，反馈机制收集并分析运行结果，将结果反馈并进行调整和优化；性能监控机制则持续监测系统的性能指标，如响应时间、吞吐量和资源利用率，以评估系统的运行状况，通过对动态组合策略的实际应用效果进行验证和评估，可以根据反馈结果进行必要的调整和优化，这种验证和调整处理能够确保策略在实际环境中有效且高效地运行，及时发现并解决潜在的问题最终经过多轮验证和调整生成了能够在各种条件下保持高效和准确的最佳组合策略；

综上所述，本发明实施例不仅能够迅速响应数据流的变化，还能生成更准确和可靠的预测结果，并且通过多轮模拟和评估处理，以及即时学习和调整能够更好地适应各种复杂环境，最后通过反馈和性能监控机制持续优化策略，确保其在实际应用中的高效性和可靠性。

由于现有数据挖掘和机器学习算法在实时处理和复杂模式识别方面仍存在局限，本发明还提供一个实施例，根据所述步骤S43，利用强化学习算法对初始组合策略进行模拟和评估处理，迭代优化改进初始组合策略，得到适应数据流动态变化的目标组合策略，该方法包括如下步骤:

步骤S51，利用强化学习算法对所述初始组合策略进行多轮模拟处理，识别不同环境下的策略表现和问题，以获得模拟结果；

在该步骤中，通过在虚拟环境中多次测试和评估初始组合策略，可以全面了解策略在各种条件下的实际运行效果，包括其优点和不足。强化学习算法通过智能体与环境的交互，逐步优化行为策略，而多轮模拟处理则确保了策略在不同环境中的全面测试；

步骤S52，利用奖励机制对所述模拟结果进行评估处理，生成反馈信号，同时所述反馈信号对初始组合策略进行迭代更新处理，调整和优化所述初始组合策略的参数，并得到优化组合策略；

在该步骤中，奖励机制通过给予智能体正向或负向的反馈来指导其行为，评估处理则根据模拟结果对策略的表现进行量化和评价，生成的反馈信号能够告诉智能体其当前行为的好坏，并指导其在未来采取更好的行动，通过多次迭代更新处理逐步调整和优化策略参数，生成能够在各种条件下表现出更高性能和鲁棒性的优化组合策略；

步骤S53，通过预测次数的模拟和评估过程，使优化组合策略适应最佳组合数据流，得到目标组合策略；

在该步骤中，多次模拟中反复预测和评估优化组合策略的表现，确保其在最佳组合数据流中的适应性和有效性，通过这一过程，能够全面测试和验证策略在不同情况下的表现，逐步调整和优化策略参数，使其更加适应实际数据流的变化和需求，最终经过多轮预测和评估生成了能够在最佳组合数据流中高效运行并适应各种变化的目标组合策略；

步骤S54，利用验证集对所述目标组合策略进行验证处理，得到最佳组合策略；

在该步骤中，验证集是一组独立于训练和测试数据的新数据，用于评估目标组合策略在实际环境中的表现,通过验证处理全面测试策略在新数据上的性能，并根据验证结果进行必要的调整和优化,经过验证处理生成了能够在实际应用中高效运行并提供最优性能的最佳组合策略。

更进一步地，本发明还提供一个实施例，根据所述步骤S3，利用强化学习算法对初始组合策略进行模拟和评估处理，迭代优化改进初始组合策略，得到适应数据流动态变化的目标组合策略，该方法包括如下步骤:

步骤S61，利用数据预处理技术对目标实时数据流进行清洗、去噪以及标准化处理，得到分析数据；

在该步骤中，使用数据预处理技术对目标实时数据流进行清洗，去除噪声和异常值，并进行标准化处理，以确保数据的一致性和可比性，清洗过程包括删除或修正不完整、错误或重复的数据记录，去噪则涉及滤除数据中的随机波动和干扰信号，标准化处理将数据转换为统一的格式和尺度，生成高质量的分析数据；

步骤S62：基于所述分析数据提取关键特征，并选择关键特征中的特征子集，得到数据表示；

在该步骤中，从分析数据中提取出能够代表数据本质的关键特征，这些特征是数据中最具信息量的部分，能够反映数据的主要属性和变化，通过特征选择技术，进一步从这些关键特征中挑选出最具代表性的特征子集，形成数据表示，特征选择可以减少数据维度，提高模型的训练效率和泛化能力，同时保留最重要的信息；

步骤S63，利用聚类和分类算法对数据表示进行模式识别处理，识别数据表示中的隐含模式和类别，得到模式识别结果；

在该步骤中，使用聚类和分类算法对数据表示进行模式识别处理，聚类算法（如K-means、DBSCAN等）将数据分为多个簇，每个簇内的数据具有相似的特征，分类算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）则用于将数据归类到预定义的类别中，通过这些算法识别数据表示中的隐含模式和类别，揭示数据内部的结构和关系，生成模式识别结果。

步骤S64，对所述模式识别结果进行趋势分析处理，识别数据表示中的长期趋势和短期波动，得到趋势分析结果；

在该步骤中，模式识别结果进行趋势分析处理，以识别数据中的长期趋势和短期波动，趋势分析通常涉及时间序列分析方法，如移动平均、指数平滑、ARIMA模型等，通过这些方法发现数据随时间的变化规律，识别出长期的趋势（如增长、下降或平稳）以及短期的波动（如季节性变化、周期性波动）。最终生成趋势分析结果，提供对数据变化的全面理解。

步骤S65，利用自然语言处理技术和报告生成模板，将模式识别结果和趋势分析结果进行整合和解释，生成目标洞察报告。

在该步骤中，利用自然语言处理技术和预定义的报告生成模板，将模式识别结果和趋势分析结果进行整合和解释。自然语言处理技术可以将复杂的数据分析结果转化为易于理解的自然语言描述，报告生成模板则提供了结构化的框架，确保报告内容的清晰和一致，通过这些技术生成详细的目标洞察报告，该报告不仅包含了数据分析的结果，还提供了对结果的解释和建议，帮助决策者更好地理解和应用这些洞察。

更进一步地，本发明还提供一个实施例，根据所述步骤S4，利用智能决策单元优化处理所述目标洞察报告，生成策略信息，并执行所述策略信息，得到最佳分析结果，该方法包括如下步骤:

步骤S71，利用自然语言处理技术和语义分析对目标洞察报告进行深度理解和关键信息提取，得到结构化数据表示；

在该步骤中，使用自然语言处理技术和语义分析方法对生成的目标洞察报告进行深度理解，自然语言处理技术能够解析文本内容，识别和提取关键信息，如业务指标、趋势描述、模式识别结果等，通过语义分析理解这些信息的上下文和含义，将其转换为结构化的数据表示，便于后续处理和分析；

步骤S72，对所述结构化数据表示进行模式识别、趋势分析以及风险评估，识别出业务影响因素和机会点；

在该步骤中，对结构化数据表示进行进一步的模式识别、趋势分析和风险评估，模式识别用于发现数据中的重复模式和规律，趋势分析则用于识别长期趋势和短期波动，风险评估则帮助识别潜在的风险因素，通过这些分析识别出影响业务的关键因素和潜在的机会点，为决策提供重要依据；

步骤S73，对识别出的业务影响因素和机会点进行逻辑推理、规则匹配以及模拟优化，生成初步决策建议；

在该步骤中，利用逻辑推理、规则匹配和模拟优化技术，对识别出的业务影响因素和机会点进行深入分析，逻辑推理推导出因果关系和潜在影响，规则匹配则根据预定义的业务规则进行验证和筛选，模拟优化通过仿真不同场景下的策略效果，找到最优解，最终生成初步的决策建议，为实际操作提供指导；

步骤S74，对所述初步决策建议进行调整，生成最佳策略信息；

在该步骤中，初步决策建议进行进一步的调整和优化，以确保其符合实际业务需求和环境变化，调整过程可能涉及参数微调、策略组合优化以及与业务专家的交互反馈，生成最终的最佳策略信息，确保其在实际应用中的有效性和可行性；

步骤S75，利用自动化执行系统和API接口将最佳策略信息实时输出至执行系统，并通过实况和性能指标，生成执行结果；

在该步骤中，通过自动化执行系统和API接口将最佳策略信息实时传输到执行系统中，自动化执行策略转化为具体的操作指令，并在实际环境中执行。同时通过监控实况和性能指标（如响应时间、资源利用率、任务完成率等），收集执行过程中的数据，生成详细的执行结果，以便进一步分析和评估；

步骤S76，对所述执行结果进行解释和多维度可视化展示，生成最佳分析结果；

在该步骤中，对执行结果进行解释和多维度可视化展示，通过图表、仪表盘和其他可视化工具，将复杂的执行结果以直观的方式呈现给用户，这不仅帮助用户更好地理解执行效果，还提供了多维度的视角，便于用户从不同角度分析和解读数据，最终生成最佳分析结果，为用户提供全面的数据支持和决策依据。

综上所述，本发明实施例提供了一种全面且高效的决策支持流程，这种方法不仅提高了决策的准确性和效率，还增强了系统的鲁棒性和适应性，为企业的运营和管理提供了坚实的数据基础，有助于提升整体业务绩效和竞争力。

图2为本申请实施例提供一种AI大数据实时处理与分析系统的结构示意图，如图2所示，该系统包括：

获取模块21，获取来自不同数据源的实时数据流，并将所述实时数据流映射至预设的数据结构框架内，获得初始数据流；

融合模块22，通过实时数据融合引擎融合处理所述初始数据流，得到目标实时数据流，所述实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式；

生成模块23，利用数据挖掘和机器学习算法对所述目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告；

执行模块24，用智能决策单元优化处理所述目标洞察报告，生成策略信息，并执行所述策略信息，得到最佳分析结果。

图2所述的一种AI大数据实时处理与分析系统可以执行图1所示实施例所述的一种AI大数据实时处理与分析方法，其实现原理和技术效果不再赘述。对于上述实施例中的一种AI大数据实时处理与分析系统其中各个模块、单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在一个可能的设计中，图2所示实施例的一种AI大数据实时处理与分析系统可以实现为计算设备，如图3所示，该计算设备可以包括存储组件31以及处理组件32；

所述存储组件31存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理组件32调用执行。

所述处理组件32用于：获取来自不同数据源的实时数据流，并将所述实时数据流映射至预设的数据结构框架内，获得初始数据流；通过实时数据融合引擎融合处理所述初始数据流，得到目标实时数据流，所述实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式；利用数据挖掘和机器学习算法对所述目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告；利用智能决策单元优化处理所述目标洞察报告，生成策略信息，并执行所述策略信息，得到最佳分析结果。

其中，处理组件32可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）、数字信号处理设备（DSPD）、可编程逻辑器件（PLD）、现场可编程门阵列（FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

存储组件31被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

当然，计算设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、显示组件、通信组件等。

输入/输出接口为处理组件和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是输出设备、输入设备等。

通信组件被配置为便于计算设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

其中，该计算设备可以为物理设备或者云计算平台提供的弹性计算主机等，此时计算设备即可以是指云服务器，上述处理组件、存储组件等可以是从云计算平台租用或购买的基础服务器资源。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时可以实现上述图1所示实施例的一种AI大数据实时处理与分析方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种AI大数据实时处理与分析方法，其特征在于，包括：

步骤S1，获取来自不同数据源的实时数据流，并将实时数据流映射至预设的数据结构框架内，获得初始数据流；不同的数据源包括日志文件、社交媒体；

步骤S2，通过实时数据融合引擎融合处理初始数据流，得到目标实时数据流，实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式；

步骤S3，利用数据挖掘和机器学习算法对目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告；

步骤S4，利用智能决策单元优化处理目标洞察报告，生成策略信息，并执行策略信息，得到最佳分析结果；

步骤S2包括：

步骤S21，利用地理信息系统技术对初始数据流进行处理，得到统一空间参考框架的数据流；

步骤S22，利用自然语言处理技术从文本数据中提取时间和空间相关的信息，利用机器学习模型识别数据中的模式和趋势，得到具有时间与空间属性的数据流；

步骤S23，利用复杂事件处理技术和模式匹配对具有时间与空间属性的数据流进行动态检测与智能组合处理，得到优化数据流；

步骤S24，利用数据清洗和异常检测机制对优化数据流进行质量保证处理，并采用标准化协议和数据格式进行处理，得到目标实时数据流；

步骤S23包括：

步骤S31，使用复杂事件处理技术识别出多个简单事件之间的复杂关系，并根据预定义的规则和模式进行关联分析，同时利用时间序列分析算法识别和预测数据中的时间相关性，通过对初始实时数据流中的时间戳和地理位置信息进行处理，识别出具有相近时间戳和地理位置的组合数据流；

步骤S32， 结合时间窗口管理和空间邻近性约束对调整后的组合数据流进行动态分组、聚合以及过滤处理，同时去除冗余和噪声数据，以获得优化组合数据流；

步骤S33， 通过自适应调整机制和机器学习模型对优化组合数据流进行动态调整和优化处理改进组合策略，得到最佳组合数据流；

步骤S34， 利用实时反馈和性能监控机制对最佳组合数据流进行评估和优化处理，生成优化数据流；

步骤S33包括：

步骤S41，利用自适应调整机制对最佳组合数据流进行实时监测和分析处理，得到变化趋势和异常情况；

步骤S42，利用机器学习模型对最佳组合数据流进行预测和优化处理，得到初始组合策略；

步骤S43，利用强化学习算法对初始组合策略进行模拟和评估处理，迭代优化改进初始组合策略，得到适应最佳组合数据流动态变化的目标组合策略；

步骤S44，利用在线学习技术对目标组合策略进行即时学习和调整处理，得到快速响应数据模式的动态组合策略；

步骤S45，利用反馈和性能监控机制对动态组合策略进行验证和调整处理，得到最佳组合策略；

步骤S43包括：

步骤S51，利用强化学习算法对初始组合策略进行多轮模拟处理，识别不同环境下的策略表现和问题，以获得模拟结果；

步骤S52，利用奖励机制对模拟结果进行评估处理，生成反馈信号，同时反馈信号对初始组合策略进行迭代更新处理，调整和优化初始组合策略的参数，并得到优化组合策略；

步骤S53，通过预测次数的模拟和评估过程，使优化组合策略适应最佳组合数据流，得到目标组合策略；

步骤S54，利用验证集对目标组合策略进行验证处理，得到最佳组合策略。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，利用数据挖掘和机器学习算法对目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告，包括：

利用数据预处理技术对目标实时数据流进行清洗、去噪以及标准化处理，得到分析数据；

基于分析数据提取关键特征，并选择关键特征中的特征子集，得到数据表示；

利用聚类和分类算法对数据表示进行模式识别处理，识别数据表示中的隐含模式和类别，得到模式识别结果；

对模式识别结果进行趋势分析处理，识别数据表示中的长期趋势和短期波动，得到趋势分析结果；

利用自然语言处理技术和报告生成模板，将模式识别结果和趋势分析结果进行整合和解释，生成目标洞察报告。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，利用智能决策单元优化处理目标洞察报告，生成策略信息，并执行策略信息，得到最佳分析结果，包括：

利用自然语言处理技术和语义分析对目标洞察报告进行深度理解和关键信息提取，得到结构化数据表示；

对结构化数据表示进行模式识别、趋势分析以及风险评估，识别出业务影响因素和机会点；

对识别出的业务影响因素和机会点进行逻辑推理、规则匹配以及模拟优化，生成初步决策建议；

对初步决策建议进行调整，生成最佳策略信息；

利用自动化执行系统和API接口将最佳策略信息实时输出至执行系统，并通过实况和性能指标，生成执行结果；

对执行结果进行解释和多维度可视化展示，生成最佳分析结果。

4.一种AI大数据实时处理与分析系统，应用于权利要求1-3中任一项所述的一种AI大数据实时处理与分析方法，包括：

获取模块，用于获取来自不同数据源的实时数据流，并将实时数据流映射至预设的数据结构框架内，获得初始数据流；不同的数据源包括日志文件、社交媒体；

融合模块，通过实时数据融合引擎融合处理初始数据流，得到目标实时数据流，实时数据融合引擎用于根据初始数据流中的时间关联性和空间关联性动态调整初始数据流的组合方式；

生成模块，用于利用数据挖掘和机器学习算法对目标实时数据流进行模式识别与趋势分析处理，生成目标洞察报告；

执行模块，用于利用智能决策单元优化处理目标洞察报告，生成策略信息，并执行策略信息，得到最佳分析结果。

5.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1~3任一项所述的一种AI大数据实时处理与分析方法。

6.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如权利要求1~3任一项所述的一种AI大数据实时处理与分析方法。