[发明专利]一种网络数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种网络数据处理的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取网络上的数据，所述数据为存在于网络社区的文字数据；

根据获取的所述数据，采用自学习的方式生成数据处理模型；

利用所述数据处理模型对数据进行处理，

所述数据包括项目代码和/或项目名称，

所述获取网络上的数据包括：获取网络上与项目代码和/或项目名称有关的所有记录，所述记录包含所述项目代码和/或所述项目名称；

所述根据获取的数据，采用自学习的方式生成数据处理模型包括：从获取的所有记录中选取预定数目的记录形成训练集，根据所述训练集中的记录，采用自学习的方式生成数据处理模型；

所述利用所述数据处理模型对数据进行处理包括：利用所述数据处理模型对获取的记录进行处理，

所述项目为股票，所述利用所述数据处理模型对获取的记录进行处理包括：

利用所述数据处理模型对获取的记录进行处理，以得到每一条记录的预测值；

对得到的所有预测值计算平均值，以得到股票的平均预测值；

基于所述平均预测值，确定所述股票的涨跌。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述训练集中的记录，采用自学习的方式生成数据处理模型包括：

将所述训练集中的每一条记录转换成向量表示；

利用所述向量表示通过卷积神经网络生成数据处理模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测值的范围为﹣1到1，所述基于所述平均预测值，确定所述股票的涨跌包括：

如果所述平均预测值大于0，则确定所述股票的趋势为涨；

如果所述平均预测值小于0，则确定所述股票的趋势为跌。

4.一种网络数据处理的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取网络上的数据，所述数据为存在于网络社区的文字数据；

生成模块，用于根据所述获取模块获取的所述数据，采用自学习的方式生成数据处理模型；

处理模块，用于利用生成模块生成的所述数据处理模型对数据进行处理，

所述数据包括项目代码和/或项目名称，

所述获取模块具体用于：获取网络上预定数目的记录，以形成训练集，所述记录包含所述项目代码和/或所述项目名称；

所述生成模块具体用于：根据所述训练集中的记录，采用自学习的方式生成数据处理模型；

所述处理模块具体用于：利用所述数据处理模型对后续获取的记录进行处理，

所述项目为股票，所述处理模块具体用于：

利用所述数据处理模型对后续获取的记录进行处理，以得到每一条记录的预测值；

对得到的所有预测值计算平均值，以得到股票的平均预测值；

基于所述平均预测值，确定所述股票的涨跌。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述生成模块具体用于：

将所述训练集中的每一条记录转换成向量表示；

利用所述向量表示通过卷积神经网络生成数据处理模型。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预测值的范围为﹣1到1，所述处理模块具体用于：

如果所述平均预测值大于0，则确定所述股票的趋势为涨；

如果所述平均预测值小于0，则确定所述股票的趋势为跌。