[發明專利]一種數據挖掘方法及系統

在審

• 申請號: 201410227688.7
• 申請日: 2014-05-27
• 公開（公告）號: CN104133833A
• 公開（公告）日: 2014-11-05
• 發明（設計）人: 孟祥威;王宇
• 申請（專利權）人: 漢柏科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李迪

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，具體涉及一種數據挖掘方法及系統。?

背景技術

隨著信息技術的飛速發展，云計算成為了IT行業最時尚的話題，而云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理。而對于我們用戶來說最關心的還是上層的數據，在日益激勵的電子商務企業競爭中，根據用戶喜好為用戶提供個性化的服務就顯得至關重要，此時，大數據就體現了它巨大的商業價值，通過收集顧客的購買行為和購買偏好等數據，因人而異地對顧客提供獨特的產品和針對性服務。?

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據信息進行專業化信息處理，換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵是提高對數據的“加工”能力，通過“加工”實現對數據的增值。收集到的數據具有量大、類型繁多、價值密度低及速度快時效高等特點，如何從大量的數據中提取有用的信息，得出準確率高的用戶偏好成為數據挖掘最亟待解決的問題。目前的算法都存在一定的缺陷，對大數據的處理不夠精確且復雜度過高。?

發明內容

(一)解決的技術問題?

針對現有技術的不足，本發明提供一種數據挖掘方法，能夠通過模糊邏輯處理方法及制定的推理規則，從而提取最有用的信息，來解決對大數據處理不夠精確以及復雜度過高的問題。?

(二)技術方案?

為了達到以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：?

一種數據挖掘方法，該方法包括：?

根據模糊評價規則對用戶數據信息進行模糊邏輯處理，得到模糊化的數據；?

根據制定的推理規則對模糊化的數據進行推理，得出對各種事物的偏好程度值；?

經過去模糊化的處理，得出對各種事物的具體偏好程度。?

優選地，所述用戶數據信息包括用戶年齡、性別、職業、購買行為、購買偏好以及購買能力。?

優選地，所述得到的模糊化的數據為0～1之間的數字。?

優選地，所述模糊評價規則是根據用戶偏好的類型而制定的規則。?

優選地，所述模糊評定規則具體是由隸屬度函數組成，不同的評定規則形成隸屬度矩陣，收集得到的值乘以隸屬度矩陣，從而得到模糊化數據。?

優選地，所述制定的推理規則包括根據事物的關聯性而制定的規則。?

優選地，所述偏好程度值為0～1之間的數字。?

一種數據挖掘系統，該系統包括模糊化模塊、推理模塊以及去模糊化模塊；?

模糊化模塊，用于根據模糊評價規則對用戶數據信息進行模糊邏輯處理，得到模糊化的數據；?

推理模塊，根據制定的推理規則對模糊化的數據進行推理，得出對各種事物的偏好程度值；?

去模糊化模塊，用于去模糊化的處理，得出對各種事物的具體偏好程度。?

(三)有益效果?

本發明至少有如下有益效果：?

本發明提供了一種數據挖掘方法，通過數據信息進行模糊邏輯處?理，從而根據制定的推理規則對用戶的偏好進行推理，以此來提取最有用的信息，如此就能夠解決現有方法對大數據處理不夠精確以及復雜度過高的問題。?

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些圖獲得其他的附圖。?

圖1是本發明實施例中的一種數據挖掘方法的流程圖。?

圖2是本發明另一實施例提供的一種數據挖掘系統的結構示意圖。?

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。?

參見圖1，本發明實施例提供了一種數據挖掘方法，其具體步驟如下：?

S1：根據模糊評價規則對用戶數據信息進行模糊邏輯處理，得到模糊化的數據。?

其中，所述模糊評價規則是根據用戶偏好的類型而制定的規則。所述用戶數據信息包括用戶年齡、性別、職業、購買行為、購買偏好以及購買能力等。?