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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。
主权项：1.一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于，包括多源整合模块、价值发现模块、风险识别模块以及可视化模块；多源整合模块：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业务数据、管理数据和运行数据根据预测缺失结果进行分类，利用热图可视化业务数据、管理数据和运行数据的缺失情况并进行填充；价值发现模块：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，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；风险识别模块：应用大语言模型将业务数据、管理数据和运行数据转换为结构化数据并提取企业数据特征，构建孤立树根据平均路径长度计算业务数据、管理数据和运行数据的异常分数；可视化模块：利用Tableau自动生成报告并进行数据展示，创建交互式仪表盘整合多个可视化元素图，提供筛选功能根据不同的企业维度动态调整可视化元素图。
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百度查询： 网靖(北京)科技有限公司 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
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