大数据流处理下实时数据清洗与模型特征提取技术实现

作　　者： 张红；袁聪；徐阳

摘　　要： 海量实时数据流进行高效处理是数字化转型的核心挑战，实时数据清洗技术依靠流式算法设计、异常检测机制以及分布式架构构建，实现数据质量显著提升。深度学习特征提取技术基于自动化模型构建、实时特征工程以及模型压缩优化，为智能分析提供关键支撑。系统集成验证显示，优化后处理框架让数据准确率提升 23.8%、特征识别准确率提升 18.5%，且处理延迟降低 42%，为大数据实时处理提供了完整的解决方案。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-01