【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种数据接口的数据处理方法及装置。
技术介绍
1、在现代信息技术和数据分析的背景下，数据接口的处理方法已经成为企业和组织优化决策的重要工具。随着数据来源的多样化和数据量的快速增长，如何高效地处理和分析这些数据以获取有价值的洞察，成为当前
的一个关键问题。现有技术在数据接口处理方面虽取得了一定进展，但在用户行为分析、模型优化、数据分类和展示等方面仍存在诸多不足和挑战。
2、在数据展示和看板生成方面，现有技术主要依赖于预设模板和静态展示。这种方法虽然能够提供基本的数据可视化功能，但在数据的动态变化和个性化展示方面存在明显不足。用户对数据展示的需求往往是多样化和个性化的，现有技术难以根据用户的特定需求和数据特征提供定制化的展示方案。此外，现有方法在数据融合和看板生成过程中，往往缺乏对数据关系和趋势的深度分析，导致展示结果的直观性和洞察力不足。
3、综上所述，现有的数据接口处理方法在用户行为分析、模型优化、数据分类和展示等方面，仍面临诸多挑战和不足。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本申请提供一种数据接口的数据处理方法及装置，能够提升数据分析的准确性和实用性，支持企业和组织的科学决策和业务优化。
2、为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：
3、第一方面，本申请提供一种数据接口的数据处理方法，包括：
4、根据用户群体特征对历史用户标识进行分组操作，对得到的各用户组进行初始
5、对所述目标数据进行数据分析，确定对应的数据类型和数据大小，根据所述数据类型和所述数据大小对预设自适应模型进行模型训练，得到经过所述模型训练后的目标数据分类模型，并根据所述目标数据分类模型的输出确定对应的第二看板参数；
6、将所述第一看板参数和所述第二看板参数进行数据融合后输入设定数据看板生成模型，得到所述数据看板生成模型输出的数据统计看板，并将所述数据统计看板缓存至预设数据库中。
7、进一步地，所述根据用户群体特征对历史用户标识进行分组操作，对得到的各用户组进行初始模型训练，确定对应的用户行为模式，包括：
8、通过预设图谱推理算法提取不同用户群体间的隐性语义关联特征,并通过所述隐形语义关联特征对历史用户标识进行分组操作；
9、对得到的各用户组进行用户特征向量化表示并进行联合建模和联邦模型训练，根据所述联邦模型的输出确定对应的用户行为模式。
10、进一步地，所述通过预设知识迁移算法和所述用户行为模式对所述初始模型进行模型优化，得到经过所述模型优化后的数据源分类模型，包括：
11、通过预设知识迁移算法将图谱中的隐性语义关联特征作为模型优化方向迁移至所述初始模型中；
12、根据所述用户行为模式对所述初始模型进行自动超参数优化，得到数据源分类模型。
13、进一步地，所述接收数据源发送的目标数据，根据所述数据源的用户标识和所述数据源分类模型确定对应的第一看板参数，包括：
14、接收数据源发送的目标数据，并对所述目标数据进行归一格式化处理；
15、提取经过所述归一格式化处理后的目标数据中的用户标识并输入所述数据源分类模型中，得到所述数据源分类模型输出的第一看板参数，其中，所述第一看板参数至少包括对应当前数据源的个性化分析指标。
16、进一步地，所述对所述目标数据进行数据分析，确定对应的数据类型和数据大小，包括：
17、对所述目标数据进行数据格式和数据分布的分析操作；
18、根据所述数据格式和所述数据分别的分析操作的结果确定对应的数据类型和数据大小。
19、进一步地，所述根据所述数据类型和所述数据大小对预设自适应模型进行模型训练，得到经过所述模型训练后的目标数据分类模型，并根据所述目标数据分类模型的输出确定对应的第二看板参数，包括：
20、根据所述数据类型的不同对所述目标数据进行数据预处理操作，其中，所述数据预处理操作包括文本降噪、图像增强以及视频分帧中的至少一种；
21、根据所述数据类型和所述数据大小匹配对应的自适应模型进行模型训练，并通过自动超参数优化算法进行模型优化，得到目标数据分类模型，根据所述目标数据分类模型的输出确定对应的第二看板参数，其中，所述第二看板参数至少包括对应当前目标数据的数据分析视角。
22、进一步地，所述将所述第一看板参数和所述第二看板参数进行数据融合后输入设定数据看板生成模型，得到所述数据看板生成模型输出的数据统计看板，包括：
23、通过加权融合算法将所述第一看板参数和所述第二看板参数融合为统一的特征向量；
24、将所述统一的特征向量输入设定数据看板生成模型，得到所述数据看板生成模型输出的数据统计看板，其中，所述数据看板生成模型用于输出特征向量和可视化数据统计看板之间的映射关系。
25、第二方面，本申请提供一种数据接口的数据处理装置，包括：
26、第一看板参数确定模块，用于根据用户群体特征对历史用户标识进行分组操作，对得到的各用户组进行初始模型训练，确定对应的用户行为模式，通过预设知识迁移算法和所述用户行为模式对所述初始模型进行模型优化，得到经过所述模型优化后的数据源分类模型，接收数据源发送的目标数据，根据所述数据源的用户标识和所述数据源分类模型确定对应的第一看板参数；
27、第二看板参数确定模块，用于对所述目标数据进行数据分析，确定对应的数据类型和数据大小，根据所述数据类型和所述数据大小对预设自适应模型进行模型训练，得到经过所述模型训练后的目标数据分类模型，并根据所述目标数据分类模型的输出确定对应的第二看板参数；
28、数据看板生成模块，用于将所述第一看板参数和所述第二看板参数进行数据融合后输入设定数据看板生成模型，得到所述数据看板生成模型输出的数据统计看板，并将所述数据统计看板缓存至预设数据库中。
29、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的数据接口的数据处理方法的步骤。
30、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的数据接口的数据处理方法的步骤。
31、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的数据接口的数据处理方法的步骤。
32、由上述技术方案可知，本申请提供一种数据接口的数据处理方法及装置，通过接收数据源发送的目标数据，根据数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述根据用户群体特征对历史用户标识进行分组操作，对得到的各用户组进行初始模型训练，确定对应的用户行为模式，包括：
3.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述通过预设知识迁移算法和所述用户行为模式对所述初始模型进行模型优化，得到经过所述模型优化后的数据源分类模型，包括：
4.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述接收数据源发送的目标数据，根据所述数据源的用户标识和所述数据源分类模型确定对应的第一看板参数，包括：
5.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标数据进行数据分析，确定对应的数据类型和数据大小，包括：
6.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述数据类型和所述数据大小对预设自适应模型进行模型训练，得到经过所述模型训练后的目标数据分类模型，并根据所述目标数据分类模型的输出确定对应的第二看板参数，包括
7.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述将所述第一看板参数和所述第二看板参数进行数据融合后输入设定数据看板生成模型，得到所述数据看板生成模型输出的数据统计看板，包括：
8.一种数据接口的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述的数据接口的数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的数据接口的数据处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述根据用户群体特征对历史用户标识进行分组操作，对得到的各用户组进行初始模型训练，确定对应的用户行为模式，包括：
3.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述通过预设知识迁移算法和所述用户行为模式对所述初始模型进行模型优化，得到经过所述模型优化后的数据源分类模型，包括：
4.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述接收数据源发送的目标数据，根据所述数据源的用户标识和所述数据源分类模型确定对应的第一看板参数，包括：
5.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标数据进行数据分析，确定对应的数据类型和数据大小，包括：
6.根据权利要求1所述的数据接口的数据处理方法，...
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