一种结构化数据的智能分类分级方法及系统

本发明公开一种结构化数据的智能分类分级方法及系统，涉及人工智能与数据安全技术领域，包括获取待分类的结构化数据，并进行数据预处理；基于规则系统进行初步识别，输出规则系统可信度；输入预处理后的结构化数据至模型系统中，获得模型系统可信度；将规则系统和模型系统的可信度进行加权融合，计算得出可信度融合得分，选择融合得分最大的类型作为结构化数据的融合分类结果；根据可信度差异进行融合得分的权重动态调整；输出待分类的结构化数据的分级标签；在接收用户反馈后，更新规则系统规则和模型系统参数。本发明支持不同类型的结构化数据源与不断变化的业务需求，具有广阔的应用前景和产业推广价值。