摘要
本发明的基于人工智能驱动的数据挖掘方法及系统,方法包括:S1:接收原始数据流并生成异构数据特征信号;S2:将异构数据特征信号输入至动态质量感知模块,生成质量评估反馈信号与净化触发信号,输出清洗后的优化特征信号;S3:响应于优化特征信号,同步输出分类标签信号、聚类关联信号及异常评分信号;S4:基于模式识别控制信号生成可解释性增强信号,生成与业务规则对齐的语义解释信号;S5:接收语义解释信号并生成闭环优化指令信号,其中通过强化学习代理动态调整特征提取策略与模型超参数,形成自适应迭代挖掘链路。本发明的基于人工智能驱动的数据挖掘方法及系统可以解决异构数据融合失真、动态环境适应性差、模型决策不可信的问题。