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龙图腾网获悉上海柯林布瑞信息技术有限公司申请的专利基于机器学习的ETL任务自动配置方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114138743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111406008.4，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权基于机器学习的ETL任务自动配置方法及装置是由秦晓宏;华宗楠设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的ETL任务自动配置方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的ETL任务自动配置方法及装置。通过收集历史数据及对应的配置结果进行机器学习训练得到所述ETL配置模型，并提取所述历史数据的任务关键词组的映射关系作为所述任务规则库；使用任务规则库对目标ETL任务进行匹配，得到不同配置结果的匹配度；当所述不同配置结果的匹配度均小于或等于预设阈值时，使用ETL配置模型为所述目标ETL任务匹配配置结果。既提高了匹配结果的准确性，又将大部分的匹配任务由基于关键词的简单任务规则库实现，在提供匹配结果准确性的前提下，降低了计算性能的消耗。

本发明授权基于机器学习的ETL任务自动配置方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种ETL任务自动配置方法，其特征在于，包括： 收集历史数据及对应的配置结果中的特征数据；其中，所述历史数据包括历史源表和目标表的数据，对应的配置结果为源表到目标表的配置结果； 将从所述历史数据至所述对应配置结果的映射规则作为目标变量构建数据集； 将所述数据集按照预设比例划分为训练集、验证集及测试集； 使用随机森林模型对训练集的数据进行学习，使用验证集数据进行模型效果验证，并根据验证结果调节模型参数，使用测试集对参数调节后的模型进行测试，选择匹配度最高的模型及参数作为ETL配置模型； 提取所述历史数据的任务关键词组的映射关系作为任务规则库； 使用基于关键词组匹配的预设任务规则库对目标ETL任务进行匹配，得到不同配置结果的匹配度； 当所述不同配置结果的匹配度均小于或等于预设阈值时，提取所述目标ETL任务的特征数据；其中，所述特征数据包括：源表的列数据、表名、是否有关联表、列名、列类型、是否非空、是否属于外键和是否属于主键； 将所述目标ETL任务的特征数据输入预先训练好的ETL配置模型，得到所述目标ETL任务的配置结果。

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