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申请/专利权人：鞍钢集团自动化有限公司;鞍钢股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于K‑近邻算法的数据资产智能分类的方法，包括如下步骤：1抽取来自于源系统元数据信息，包括表元数据信息以及列元数据信息；2元数据注释补充与完善精细化处理；3样本数据资产分类标签识别；4特征数据元构建与标准化；5模型数据划分；6模型训练；7基于最优K近邻算法模型进行数据资产类型的自动划分；本发明基于表、列元数据进行深度处理后，基于K近邻算法的数据资产分类模型，对数据资产进行智能分类，大大提高了数据资产分类的效率，为后续的数据资产分类分级管理提供强有力的支撑。
主权项：1.一种基于K-近邻算法的数据资产智能分类的方法，其特征在于，包括如下步骤：1抽取来自于源系统元数据信息，包括表元数据信息以及列元数据信息；2元数据注释补充与完善精细化处理：对元数据的完整性、一致性进行检查，针对中文注释空值情况进行补充，为后续模型准确度提供质量保证；3样本数据资产分类标签识别：针对表、列元数据和数据资产分类标签的识别；4特征数据源构建与标准化，包括获取特征数据元、构建特征矩阵和特征编码；5划分模型数据：分为训练集和测试集；6模型训练：1训练KNN模型：使用划分好的训练集数据及其对应的数据资产分类标签，通过K近邻KNN算法尝试不同的邻居数量K值，根据K值的不同，实例化KNN分类器，并使用训练数据对模型进行拟合；2模型评估：在独立的测试集上评估模型性能，计算不同的k取值情况下，模型输出的分类结果与实际分类结果之间的匹配程度；7模型应用：基于最优K近邻算法模型进行数据资产类型的自动划分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鞍钢集团自动化有限公司 鞍钢股份有限公司 一种基于K-近邻算法的数据资产智能分类的方法
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