【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据分析的，尤其是涉及一种基于全息多维数据分析方法及装置。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，传统的一维或二维数据分析方法已经难以满足复杂场景下的需求。尤其是在需要同时考虑空间、时间及多种属性因素的情况下，如何高效准确地处理这些多维度信息成为一个亟待解决的问题。现有的一些解决方案虽然尝试通过增加计算资源来提高处理能力，但往往忽略了数据之间的内在联系，导致分析结果不够全面或者效率低下。
2、此外，在某些领域如医疗诊断、环境监测等，对于数据的真实性和直观性有着极高的要求，传统的显示手段很难达到预期效果。因此，开发一种能够综合考量多维度信息，并以更加直观的形式展现出来的数据分析方法显得尤为重要。
3、由上可知，如何实现高效准确进行多维度数据的分析仍有待解决。
技术实现思路
1、为了实现高效准确进行多维度数据的分析，本申请提供一种基于全息多维数据分析方法及装置。
2、第一方面，本申请提供一种基于全息多维数据分析方法，采用如下的技术方案：
3、一种基于全息多维数据分析方法，包括：获取对应的待分析多维数据，对所述待分析多维数据进行预处理，调取预先训练的多维度关系模型，将预处理后的待分析多维数据输入所述多维度关系模型进行分析，获取对应的初步分析结果；其中，所述预处理包括采用自适应数据清洗算法和动态异常检测机制，多维度关系模型融合图神经网络、时间序列分析以及混合模型；确定对应的目标用户，调取目标用户对应的历史行为和当前
4、通过采用上述技术方案，通过自适应数据清洗和动态异常检测对多维数据进行预处理，并利用融合了图神经网络、时间序列分析及混合模型的多维度关系模型进行高效准确的分析。结合目标用户的历史行为和当前上下文，系统通过全息投影技术实时动态地展示三维立体图像化的初步分析结果，并根据数据变化进行增量更新。此外，系统收集用户与可视化界面互动的反馈数据，触发优化机制以进一步提升分析结果的质量，确保分析过程既高效又精准，同时提供高度个性化的用户体验。
5、可选地，在所述调取目标用户对应的历史行为和当前上下文之后，方法还包括：获取目标用户的偏好设置，对所述偏好设置、所述历史行为和所述当前上下文提取对应的关键特征，其中，关键特征包括目标用户最常访问的数据类型、最频繁使用的功能、偏好时间段；基于所述关键特征调整所述初步分析结果中各项数据的显示优先级；基于调整后的显示优先级将所述初步分析结果以三维立体图像展示给用户。
6、通过采用上述技术方案，通过综合目标用户的偏好设置、历史行为和当前上下文，提取关键特征(如最常访问的数据类型、最频繁使用的功能、偏好时间段)，并基于这些特征动态调整初步分析结果中各项数据的显示优先级，从而以更符合用户需求的方式通过三维立体图像展示分析结果。
7、可选地，方法还包括：基于所述待分析多维数据确定需要分析对应的不同视角维度，其中，不同视角维度包括时间维度、空间维度、类别维度；基于所述不同视角维度对待分析多维数据进行多视角分析，获取每个视角对应的初步分析结果，多视角分析包括时间维度分析、空间维度分析、类别维度分析、其他维度分析；将不同视角的初步分析结果进行综合，生成对应的多视角分析报告，将多视角分析结果以三维立体图像的形式展示给用户，其中，多视角分析报告中包含每个视角的关键发现和结论。
8、通过采用上述技术方案，通过对多维数据进行多视角分析，涵盖时间、空间、类别等多个维度，综合不同视角的初步分析结果生成全面的多视角分析报告，并以三维立体图像的形式展示给用户，从而提供更深入和全面的数据洞察，帮助用户从多个角度理解和解读数据。
9、可选地，在获取初步分析结果后，方法还包括：调取预先设置的专家规则，其中，专家规则包含领域专家的经验、知识；通过推理引擎根据所述专家规则定义的规则对所述初步分析结果进行评估，获取对应的评估结果；将所述初步分析结果与所述评估结果进行比对，若比对结果不一致时，对所述初步分析结果进行调整。
10、通过采用上述技术方案，在获取初步分析结果后，利用预先设置的专家规则和推理引擎对结果进行评估，并在初步分析结果与评估结果不一致时进行调整，从而融合领域专家的经验和知识，提高分析结果的准确性和可靠性。
11、可选地，在获取初步分析结果后，方法还包括：调取对应的异常检测算法，使用异常检测算法对初步分析结果中的潜在异常值进行检测，生成对应的异常检测报告，异常检测报告标记出所有检测到的异常值；获取目标用户对所述异常检测报告的异常反馈，其中，异常反馈包括用户对异常值的确认、修正建议等；将异常检测报告与所述异常反馈相结合，并重新评估异常值以判断是否存在遗漏或误判的情况。
12、通过采用上述技术方案，通过异常检测算法识别潜在异常值并生成报告，结合目标用户对异常值的反馈进行重新评估，以确保异常检测的准确性和完整性，减少遗漏和误判。
13、可选地，方法还包括：对初步分析结果中的每个预测值进行不确定性评估，生成相应的置信度；基于全部的置信度进行排序，在可视化界面展示时，将置信度排序在前对应的结果突出展示；对于置信度排序在后对应的结果，生成对应的解释报告，其中，解释报告包括可能的原因、影响因素以及建议的进一步验证方法。
14、通过采用上述技术方案，通过对初步分析结果中的每个预测值进行不确定性评估并生成置信度，根据置信度排序在可视化界面中突出展示高置信度的结果，同时为低置信度结果生成详细的解释报告，从而帮助用户更好地理解分析结果的可靠性和潜在的不确定性。
15、第二方面，本申请提供一种基于全息多维数据分析装置，采用如下的技术方案：
16、一种基于全息多维数据分析装置，包括：
17、初步分析结果获取模块，获取对应的待分析多维数据，对所述待分析多维数据进行预处理，调取预先训练的多维度关系模型，将预处理后的待分析多维数据输入所述多维度关系模型进行分析，用于获取对应的初步分析结果；其中，所述预处理包括采用自适应数据清洗算法和动态异常检测机制，多维度关系模型融合图神经网络、时间序列分析以及混合模型；
18、初步分析结果展示模块，确定对应的目标用户，调取目标用户对应的历史行为和当前上下文，基于所述历史行为、当前上下文与全息投影技术通过实时动态更新将所述初步分析结果用于以三维立体图像展示给用户，当待分析多维数据变化时，通过增量更新机制将所述初步分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于全息多维数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，在所述调取目标用户对应的历史行为和当前上下文之后，方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，在获取初步分析结果后，方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，在获取初步分析结果后，方法还包括：
6.根据权利要求5所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，方法还包括：
7.一种基于全息多维数据分析装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于全息多维数据分析装置，其特征在于，装置还包括：
9.一种基于全息多维数据分析方法，其特征在于，包括处理器，所述处理器中运行有如权利要求1-6中任意一项所述的基于全息多维数据分析方法的程序。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有如权利要求1-6中任意一项所述的基于全息多维数据
...【技术特征摘要】
1.一种基于全息多维数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，在所述调取目标用户对应的历史行为和当前上下文之后，方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，在获取初步分析结果后，方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于全息多维数据分析方法，其特征在于，在获取初步分析结果后，方法还包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：王淑新，董晓洁，
申请(专利权)人：山东众象信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。