[发明专利]基于多个数据源的数据采集方法及系统

权利要求书

1.一种基于多个数据源的数据采集方法，包括：

分别获取多个数据源在本次数据采集过程中针对门店的门店特征采集到的多个门店特征值；其中，数据源包括：商家提供的数据源、用户提供的数据源、以及APP提供的数据源；所述门店的门店特征包括以下至少一个维度：门店类型维度、门店中的商品维度和/或电子券维度；其中，门店类型维度具体包括：门店名字、门店地址、以及门店经纬度；

通过数据融合器中的各个特征融合器将所述多个门店特征值划分为至少一个分组，分别根据每个分组对应的数据源针对所述门店的特征权重值确定该分组的分组得分；其中，按照预设聚类规则对所述多个门店特征值进行聚类处理，根据聚类处理结果将所述多个门店特征值划分为至少一个分组，所述聚类规则包括：基于数值范围的聚类规则、基于字数多少的聚类规则、以及基于种类的聚类规则；

根据各个分组的分组得分，确定所述门店的门店特征在本次数据采集过程中的采集结果，并对各个数据源针对所述门店的特征权重值进行修正，以便在下一次数据采集过程中使用各个数据源针对所述门店的修正后的特征权重值；

其中，所述分别获取多个数据源在本次数据采集过程中针对门店的门店特征采集到的多个门店特征值的步骤具体包括：分别获取多个数据源在第n+1次数据采集过程中针对门店的门店特征采集到的多个门店特征值；其中，n为不小于0的正整数；且所述分别根据每个分组对应的数据源针对所述门店的特征权重值确定该分组的分组得分的步骤具体包括：分别根据每个分组对应的数据源在第n次数据采集过程中针对所述门店的门店特征的特征权重值确定该分组的分组得分；则所述对各个数据源针对所述门店的特征权重值进行修正的步骤具体包括：根据以下公式确定各个数据源在第n+1次数据采集过程中针对所述门店的门店特征的特征权重值；

W_n+1＝(W_n+m)/(n+1)；其中，W_n+1为该数据源在第n+1次数据采集过程中针对所述门店的门店特征的特征权重值，W_n为该数据源在第n次数据采集过程中针对所述门店的门店特征的特征权重值，m的取值根据该数据源对应的分组的分组得分与第一预设阈值以及第二预设阈值的比较结果确定：若所述分组得分高于第一预设阈值，则m为正值，且m的值与分组得分和第一预设阈值的差值成正比；若所述分组得分低于第二预设阈值，则m为负值，且m的绝对值与分组得分和第二预设阈值的差值成正比。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分别根据每个分组对应的数据源针对所述门店的特征权重值确定该分组的分组得分的步骤具体包括：

针对每个分组，分别确定该分组对应的各个数据源针对所述门店的各个特征权重值，按照预设运算规则对所述各个数据源针对所述门店的各个特征权重值进行运算，根据运算结果得到该分组的分组得分。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对各个数据源针对所述门店的特征权重值进行修正的步骤具体包括：

若数据源对应的分组的分组得分高于第一预设阈值，则增加该数据源针对所述门店的特征权重值；

若数据源对应的分组的分组得分低于第二预设阈值，则降低该数据源针对所述门店的特征权重值。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其中，当所述门店的门店特征包括多个维度时，所述分别获取多个数据源在本次数据采集过程中针对门店的门店特征采集到的多个门店特征值的步骤具体包括：分别获取多个数据源在本次数据采集过程中针对门店的采集对象的门店特征采集到的多个门店特征值；

所述分别根据每个分组对应的数据源针对所述门店的特征权重值确定该分组的分组得分的步骤具体包括：分别根据每个分组对应的数据源针对所述门店中的该维度的特征权重值确定该分组的分组得分；

则所述确定所述门店的门店特征在本次数据采集过程中的采集结果，并对各个数据源针对所述门店的特征权重值进行修正的步骤具体包括：

确定所述门店中的该维度的门店特征在本次数据采集过程中的采集结果，并对各个数据源针对所述门店中的该维度的特征权重值进行修正。