[發(fā)明專利]一種針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法

在審

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• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112257780A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王榮浩;王敏;紀(jì)慧;米韻
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州華檢工標(biāo)信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 武漢智新達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42272
• 代理人: 陳文森

本發(fā)明涉及產(chǎn)業(yè)整合數(shù)據(jù)分類技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法，對有類標(biāo)和無類標(biāo)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到對應(yīng)的分類數(shù)據(jù)集A，將步驟1)中的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇，并得到特征選擇后的分類數(shù)據(jù)集An，將步驟2)中的分類數(shù)據(jù)集An按照向量模型進(jìn)行計(jì)算，從而將分類數(shù)據(jù)集An分別轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的一維向量，重復(fù)步驟1)、2)和3)，并得到分類模型，將數(shù)據(jù)S導(dǎo)入到分類模型中，并對數(shù)據(jù)S進(jìn)行分詞得到數(shù)據(jù)S1。該針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法，通過預(yù)設(shè)分類模型，然后將管理數(shù)據(jù)導(dǎo)入到分類模型中，以此快速將管理數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分類，極大的提高了計(jì)算分類時(shí)的效率，使用便捷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及產(chǎn)業(yè)整合數(shù)據(jù)分類技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法。

背景技術(shù)

產(chǎn)業(yè)整合是指為了謀求長遠(yuǎn)的競爭優(yōu)勢，按產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律，以企業(yè)為整合對象，跨空間、地域和行業(yè)，將所有重新配置生產(chǎn)要素和銷售體系的調(diào)整與構(gòu)筑形成新的資本組織，從而形成以大企業(yè)和企業(yè)集團(tuán)為核心的優(yōu)勢主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和相應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的過程。

產(chǎn)業(yè)整合包括橫向整合、縱向整合和混合整合，產(chǎn)業(yè)的橫向整合是指產(chǎn)業(yè)鏈條中某一環(huán)節(jié)上多個(gè)企業(yè)的合并重組，產(chǎn)業(yè)縱向整合是指處在產(chǎn)業(yè)鏈中，上、中和下游環(huán)節(jié)的企業(yè)合并與重組，包括前縱向整合和后縱向整合，目前市面上現(xiàn)有的針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法存在著計(jì)算分類效率低的缺點(diǎn)，在針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算處理時(shí)，由于數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類技術(shù)是指在給定各個(gè)分類的前提下，根據(jù)待分類數(shù)據(jù)中的內(nèi)容自動(dòng)判斷其所屬的分類過程，由于需分類的數(shù)據(jù)是由多個(gè)詞語構(gòu)成，生成的語料庫中所包含的詞語數(shù)量是相當(dāng)大的，在將數(shù)據(jù)表示成向量時(shí)，維數(shù)巨大，影響計(jì)算性能和分類效率，故而提出以上一種針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法以解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

(一)解決的技術(shù)問題

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法，具備計(jì)算分類效率高等優(yōu)點(diǎn)，解決了在針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算處理時(shí)，由于數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類技術(shù)是指在給定各個(gè)分類的前提下，根據(jù)待分類數(shù)據(jù)中的內(nèi)容自動(dòng)判斷其所屬的分類過程，由于需分類的數(shù)據(jù)是由多個(gè)詞語構(gòu)成，生成的語料庫中所包含的詞語數(shù)量是相當(dāng)大的，在將數(shù)據(jù)表示成向量時(shí)，維數(shù)巨大，影響計(jì)算性能和分類效率的問題。

(二)技術(shù)方案

為實(shí)現(xiàn)上述計(jì)算分類效率高的目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種針對產(chǎn)業(yè)整合對標(biāo)管理工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算分類方法，包括以下步驟：

1)對有類標(biāo)和無類標(biāo)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到對應(yīng)的分類數(shù)據(jù)集A；

2)將步驟1)中的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇，并得到特征選擇后的分類數(shù)據(jù)集An；

3)將步驟2)中的分類數(shù)據(jù)集An按照向量模型進(jìn)行計(jì)算，從而將分類數(shù)據(jù)集An分別轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的一維向量；

4)重復(fù)步驟1)、2)和3)，并得到分類模型；

5)將數(shù)據(jù)S導(dǎo)入到分類模型中，并對數(shù)據(jù)S進(jìn)行分詞得到數(shù)據(jù)S1；

6)分類模型對步驟5)中的數(shù)據(jù)S1建立向量模型，并提取數(shù)據(jù)S1特征；

7)在基于步驟6)中特征數(shù)據(jù)S1與其所有相關(guān)概率的前提下，判斷其是否完成計(jì)算；

8)若完成計(jì)算，則將數(shù)據(jù)S1分到與其最大相關(guān)類別，否則將數(shù)據(jù)S1再次進(jìn)行計(jì)算；

9)判斷分類是否完成，完成分類，保存分類數(shù)據(jù)并進(jìn)行上傳，否則重新對數(shù)據(jù)S1進(jìn)行建立向量模型。

優(yōu)選的，所述步驟3)中向量模型是將分類數(shù)據(jù)集An設(shè)置為一個(gè)由n維特征組成的向量，所述向量模型中每一個(gè)特征均為一個(gè)。