[发明专利]算法获得方法及系统及装置及介质及模型处理方法及系统

权利要求书

1.算法获得方法，其特征在于，包括以下步骤：

初始化步骤，包括：创建数据库，所述数据库用于储存若干类型的数据处理算子；

算法分析步骤，包括：获得算法定义文件，解析所述算法定义文件获得第一结构化数据；

算法组合步骤，包括：根据所述第一结构化数据从所述数据库中调用若干所述数据处理算子进行组合获得第一数据处理组合算法。

2.根据权利要求1所述的算法获得方法，其特征在于，所述数据处理算子包括ETL算子、训练算子和预测算子，所述ETL算子用于数据预处理，所述训练算子用于训练数据分类模型，所述预测算子用于对数据进行预测。

3.根据权利要求2所述的算法获得方法，其特征在于，所述数据处理算子具有标准化输入类型与输出类型，其中：

所述ETL算子输入类型为数据，输出类型为数据；

所述训练算子输入类型为数据，输出类型为模型；

所述预测算子输入类型为数据和模型，输出类型为数据。

4.根据权利要求1所述的算法获得方法，其特征在于，所述数据处理算子分别对应有可视化图形，组合所述可视化图形获得所述算法定义文件。

5.根据权利要求4所述的算法获得方法，其特征在于，所述可视化图形基于Web页面显示。

6.根据权利要求4所述的算法获得方法，其特征在于，所述算法定义文件为DAG文件，所述第一结构化数据为json数据。

7.模型处理方法，其特征在于，所述模型处理方法包括以下步骤：

初始化步骤，包括：创建数据库，所述数据库用于储存ETL算子、训练算子和预测算子；

算法分析步骤，包括：获得算法定义文件，解析所述算法定义文件获得第二结构化数据；

算法组合步骤，包括：根据所述第二结构化数据从所述数据库中调用若干所述ETL算子、训练算子和与所述训练算子对应的预测算子进行组合获得数据分析组合算法，所述数据分析组合算法包括第二数据处理组合算法、待训练模型和预测算法；

数据训练步骤，包括：获得原始训练数据集，调度引擎调度所述原始训练数据集于服务器上执行所述第二数据处理组合算法，获得训练数据集，调度引擎调度所述训练数据集于服务器上训练所述待训练模型，获得数据分析模型；

数据预测步骤，包括：获得原始预测数据集，调度引擎调度所述原始训练数据集于服务器上执行所述第二数据处理组合算法，获得预测数据集，调度引擎调度所述预测数据集于服务器上执行预测算法，所述预测算法参照所述数据分析模型，获得预测结果。

8.根据权利要求7所述的模型处理方法，其特征在于，所述调度引擎为DAG调度引擎。

9.根据权利要求7所述的模型处理方法，其特征在于，所述服务器的部署方式为集群部署。

10.算法获得系统，其特征在于，所述系统包括：

初始化单元，用于创建数据库，所述数据库用于储存若干类型的数据处理算子；

算法分析单元，用于获得算法定义文件，解析所述算法定义文件获得第一结构化数据；

算法组合单元，用于根据所述第一结构化数据从所述数据库中调用若干所述数据处理算子进行组合获得第一组合算法。