多源异构数据融合的特征提取方案

多源异构数据融合的特征提取方案

在大模型训练过程中，多源异构数据融合是提升模型性能的关键环节。本文将分享一套完整的特征提取方案，涵盖结构化、非结构化数据的统一处理流程。

数据源概述

• 结构化数据：关系型数据库中的数值型和类别型字段
• 非结构化数据：文本、图像、音频等
• 半结构化数据：JSON、XML格式数据

核心处理步骤

1. 数据清洗与标准化（Python代码示例）

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

# 读取多源数据
df_struct = pd.read_csv('structured_data.csv')
df_text = pd.read_csv('text_data.csv')

# 结构化数据清洗
df_struct = df_struct.dropna()  # 删除缺失值
scaler = StandardScaler()
numeric_cols = ['age', 'income']
df_struct[numeric_cols] = scaler.fit_transform(df_struct[numeric_cols])

2. 特征工程

• 使用TF-IDF提取文本特征
• 图像数据使用预训练模型提取视觉特征
• 时间序列数据提取滞后特征和统计特征

3. 数据对齐与融合

# 将不同源数据按ID对齐
merged_df = pd.merge(df_struct, df_text, left_on='user_id', right_on='user_id')

# 特征选择与降维
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)
X_selected = selector.fit_transform(merged_df.drop('target', axis=1), merged_df['target'])

通过以上方案，可有效解决多源数据融合难题，为大模型训练提供高质量特征输入。