一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统及方法
申请号:CN202411129354
申请日期:2024-08-16
公开号:CN119047828A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统及方法,具体涉及数据要素市场和数据资产运营领域,实时提取业务数据、管理数据和运行数据,建立预测缺失模型对提取到的数据根据预测缺失结果进行分类,显著提高数据集的完整性,减少因缺失数据导致的分析误差,应用LDA模型提取主题语义信息及对应的业务数据、管理数据和运行数据,使得数据分析更加聚焦和有效,帮助企业制定更加科学的战略决策,选择LSTM单元搭建循环神经网络模型输出针对未来趋势和市场机会的价值的预测发现结果,构建孤立树计算业务数据、管理数据和运行数据的异常分数,利用Tableau自动生成报告并进行数据展示,将复杂的数据以直观方式呈现,方便用户理解和分析。
技术关键词
主题语义
数据
风险评估系统
大语言模型
循环神经网络模型
LDA模型
生成报告
展示业务
可视化模块
企业
关键词
树状结构
识别模块
仪表盘
风险评估方法
构建决策树
元素
代表
算法