[发明专利]一种基于人工智能技术的模型维度管理方法

权利要求书

1.一种基于人工智能技术的模型维度管理方法，其特征在于，包括：

依据业务数据分析类型，建立算法模型，定义算法模型名称，定义算法模型接入数据的接口数据类型；

依据具体业务数据分析需求，建立业务模型，定义业务模型名称，为业务模型选择对应的算法模型，为对应算法模型的接口数据类型选择所需的可用数据维度；

调用业务模型时，调用对应的算法模型，算法模型依据对应接口数据类型，调用接口数据类型所关联的可用数据维度，并依据业务模型为对应可用数据维度预定义的SQL脚本规则将预先选择的基础数据转化为可用维度数据，将可用维度数据代入算法模型中进行运算处理，得出业务分析所需要的数据；业务模型依据具体业务特征对上述数据进行分析以得到最终的数据处理结果。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法，其特征在于，为业务模型选择对应的算法模型时，选择一个或多个算法模型，多个算法模型是并列关系或者递进关系。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法，其特征在于，当多个算法模型是并列关系时，多个算法模型的数据处理结果均作为业务模型分析所需要的数据，业务模型依据具体业务特征进行数据分析以得到最终的数据处理结果。

4.根据权利要求2所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法，其特征在于，当多个算法模型是递进关系时，其中一个或多个算法模型的数据处理结果作为基础数据，依据业务模型预定义的SQL脚本规则，将基础数据转化为另外一个或多个算法模型的可用维度数据，代入递进关系的算法模型进行运算处理，得出业务分析所需要的数据，业务模型依据具体业务特征进行数据分析以得到最终的数据处理结果。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法，其特征在于，还包括：。

将一个或多个算法模型的数据处理结果进行维度定义或者通过预定义的SQL脚本规则进行数据转化后进行维度定义，并与递进关系的算法模型的接口数据类型进行关联说明。

6.根据权利要求4所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法，其特征在于，还包括：

同时，其中一个或多个算法模型的数据处理结果还作为业务模型分析所需要的数据。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法，其特征在于，还包括：

将各应用平台的数据表结构信息读取到数据平台，选择相应数据表和相应栏位，通过数据平台存储的对应于各应用平台的数据库的库名、登录账户和登录密码，登录到对应的数据库，读取相应数据表和相应栏位的具体信息并展示，进行基础数据的选择。

8.一种计算机可读存储设备，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至7任意一项所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法。

9.一种移动终端，其特征在于，包括：

处理器，适于执行程序指令；

存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现权利要求1至7任意一项所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法。

10.一种基于人工智能技术的模型维度管理系统，其特征在于，包括服务器；

服务器包括处理器和存储设备；

处理器，适于执行程序指令；

存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现权利要求1至7任意一项所述的基于人工智能技术的模型维度管理方法。