[发明专利]大数据的处理方法和系统

权利要求书

1.一种大数据的处理方法，其特征在于，包括：

从多个数据源抽取所述大数据，并对所述大数据进行规则转换；

对进行规则转换后的所述大数据进行数据处理；

根据数据处理后的所述大数据建立数据库。

2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，从多个数据源抽取 的所述大数据包括：结构化数据和非结构化数据。

3.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，对所述大数据进行 规则转换的方式包括数据清洗和数据预处理，所述数据清洗和所述数据预 处理包括以下至少之一：

格式标准化、异常数据清除、错误纠正、去重。

4.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，在所述大数据为结 构化数据的情况下，对进行规则转换后的所述大数据进行数据处理的方式 包括以下至少之一：

对象抽取、数据关联、置信度计算、标签计算、模型计算。

5.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，在所述大数据为非 结构化数据的情况下，对进行规则转换后的所述大数据进行数据处理的方 式包括以下至少之一：

分词处理、特征值提取。

6.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述数据库包括以 下至少之一：

基础数据库、对象库、全文库。

7.一种大数据的处理系统，其特征在于，包括：

抽取转换模块，用于从多个数据源抽取所述大数据，并对所述大数据 进行规则转换；

处理模块，用于对进行规则转换后的所述大数据进行数据处理；

建库模块，用于根据数据处理后的所述大数据建立数据库。

8.根据权利要求7所述的处理系统，其特征在于，从多个数据源抽取 的所述大数据包括：结构化数据和非结构化数据。

9.根据权利要求7所述的处理系统，其特征在于，对所述大数据进行 规则转换的方式包括数据清洗和数据预处理，所述数据清洗和所述数据预 处理包括以下至少之一：

格式标准化、异常数据清除、错误纠正、去重。

10.根据权利要求8所述的处理系统，其特征在于，在所述大数据为 结构化数据的情况下，对进行规则转换后的所述大数据进行数据处理的方 式包括以下至少之一：

对象抽取、数据关联、置信度计算、标签计算、模型计算。