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专利摘要显示，本发明公开了基于深度学习和SimHash的数据分类方法及系统，包括：准备数据集并划分为训练集、验证集和测试集；对原始数据进行数据预处理；使用深度学习模型对预处理后的数据进行特征提取，得到特征向量；将特征向量输入基于SimHash创新的算法得到哈希编码；将哈希编码作为深度学习模型的输入，使用优化算法训练深度学习模型；重复以上两步，直至达到预设的迭代次数或准确率要求，则停止训练；使用测试集对训练好的深度学习模型进行测试，评估分类的准确率和性能。本发明通过结合深度学习和SimHash算法的快速哈希特性并加以改进，进一步提高了哈希值精度和数据分类的性能，实现了大规模数据的快速、精确分类。
本文源自金融界
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