[發(fā)明專利]基于網(wǎng)絡(luò)信息資源的行業(yè)分析系統(tǒng)及方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711475066.6
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108229810B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張海東;倪晚成
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動化研究所;中國科學(xué)院自動化研究所（洛陽）機(jī)器人與智能裝備創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06F16/951;G06F16/9532;G06F40/289;G06F40/30
• 代理公司: 北京瀚仁知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11482
• 代理人: 郭文浩;陳曉鵬

本發(fā)明涉及信息分析領(lǐng)域，提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)信息資源的行業(yè)分析系統(tǒng)，旨在解決行業(yè)信息分析需要消耗大量的人力物力，且無法達(dá)到實(shí)時性的問題。該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和前臺交互模塊，其中，數(shù)據(jù)采集模塊，配置為采集與行業(yè)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)信息；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，配置為對上述網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，與平臺數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)樹；數(shù)據(jù)分析模塊，配置為通過自然語言處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法分析上述平臺數(shù)據(jù)，提取與上述關(guān)鍵詞相關(guān)的數(shù)據(jù)作為交互數(shù)據(jù)；前臺交互模塊，配置為于通過上述交互數(shù)據(jù)與用戶終端進(jìn)行交互。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)從海量網(wǎng)絡(luò)信息中挖掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)，為用戶實(shí)時地呈現(xiàn)行業(yè)的分析結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及網(wǎng)絡(luò)信息資源的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域，特別涉及一種基于網(wǎng)絡(luò)信息資源的行業(yè)分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，各領(lǐng)域的信息數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長，也給這些行業(yè)的工作者帶來了巨大的挑戰(zhàn)和壓力，如何從這些海量數(shù)據(jù)中，挖掘出有價(jià)值的行業(yè)信息，實(shí)時追蹤產(chǎn)業(yè)信息變化，了解產(chǎn)業(yè)上下游分工和競爭對手的發(fā)展動向，輔助行業(yè)管理層、決策層針對市場變化，做出快速有效的應(yīng)對策略，具有重要的借鑒意義。

行業(yè)分析，是一種系統(tǒng)性的行業(yè)信息整合分析結(jié)果，對于企業(yè)發(fā)現(xiàn)行業(yè)商機(jī)、把握市場脈搏、評估投資風(fēng)險(xiǎn)等方面，具有重要的借鑒意義。通常由企業(yè)內(nèi)部或?qū)I(yè)的市場研究公司，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并結(jié)合相關(guān)的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行行業(yè)分析報(bào)告。由于行業(yè)分析報(bào)告需要調(diào)研后編制，需要消耗大量的人力物力，且無法達(dá)到實(shí)時性，這與瞬息萬變的信息時代，存在巨大的反差。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題，即為了解決在行業(yè)分析報(bào)告需要調(diào)研后編制，需要消耗大量的人力物力，且無法達(dá)到實(shí)時性的問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案以解決上述問題：

第一方面，本申請?zhí)峁┝嘶诰W(wǎng)絡(luò)信息資源的行業(yè)分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和前臺交互模塊，其中，上述數(shù)據(jù)采集模塊，配置為采集與用戶所關(guān)注行業(yè)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)信息；上述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，配置為對上述網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，與預(yù)設(shè)的平臺數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域知識樹和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域知識樹節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；上述數(shù)據(jù)分析模塊，配置為通過自然語言處理方法和數(shù)據(jù)挖掘算法分析上述平臺數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識樹，提取與上述行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)作為交互數(shù)據(jù)；上述前臺交互模塊，配置為通過上述交互數(shù)據(jù)與用戶終端進(jìn)行交互。

在一些示例中，上述數(shù)據(jù)采集模塊包括垂直網(wǎng)絡(luò)爬蟲和學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲，上述垂直網(wǎng)絡(luò)爬蟲，配置為根據(jù)預(yù)設(shè)的第一初始種子節(jié)點(diǎn)，通過分析統(tǒng)一資源定位符從行業(yè)垂直網(wǎng)站抓取網(wǎng)頁信息；上述學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲，配置為根據(jù)預(yù)設(shè)的第二初始種子節(jié)點(diǎn)從學(xué)術(shù)網(wǎng)站抓取學(xué)術(shù)文章。

在一些示例中，上述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化子模塊、平臺數(shù)據(jù)子模塊、領(lǐng)域術(shù)語提取子模塊和領(lǐng)域知識樹子模塊，上述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化子模塊，配置為對上述垂直網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集的垂直網(wǎng)頁信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析；上述平臺數(shù)據(jù)子模塊，配置為存儲平臺用戶以及收集的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)，并為上述分析模塊提供數(shù)據(jù)；上述領(lǐng)域術(shù)語提取子模塊，配置為從上述學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲所爬取的學(xué)術(shù)文章中提取領(lǐng)域相關(guān)術(shù)語；上述領(lǐng)域知識樹子模塊，配置為結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜抑R，對提取的所述領(lǐng)域術(shù)語進(jìn)行結(jié)構(gòu)化組織，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域知識樹，并分析上述領(lǐng)域知識樹的節(jié)點(diǎn)之間的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系。

在一些示例中，上述領(lǐng)域術(shù)語提取子模塊，進(jìn)一步配置為分析學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的學(xué)術(shù)文章，使用文本分析方法分析文章標(biāo)題、關(guān)鍵詞和摘要中的詞頻，提取領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語。