[发明专利]一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法

权利要求书

1.一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对有类标和无类标的数据分别进行预处理，得到对应的分类数据集A；

2)将步骤1)中的分类数据集进行特征选择，并得到特征选择后的分类数据集An；

3)将步骤2)中的分类数据集An按照向量模型进行计算，从而将分类数据集An分别转化为对应的一维向量；

4)重复步骤1)、2)和3)，并得到分类模型；

5)将数据S导入到分类模型中，并对数据S进行分词得到数据S1；

6)分类模型对步骤5)中的数据S1建立向量模型，并提取数据S1特征；

7)在基于步骤6)中特征数据S1与其所有相关概率的前提下，判断其是否完成计算；

8)若完成计算，则将数据S1分到与其最大相关类别，否则将数据S1再次进行计算；

9)判断分类是否完成，完成分类，保存分类数据并进行上传，否则重新对数据S1进行建立向量模型。

2.根据权利要求1所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述步骤3)中向量模型是将分类数据集An设置为一个由n维特征组成的向量，所述向量模型中每一个特征均为一个。

3.根据权利要求1所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述步骤3)中向量模型的计算按照TFIDF加权模型进行计算。

4.根据权利要求1所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述数据分类包括去除分词与停用词，且统计单个文件词频。

5.根据权利要求1所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述步骤4)中将有类标的一维向量按照贝叶斯算法计算，得到每个类别的先验概率和每个词条属于每个类别的先验概率。

6.根据权利要求5所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述先验概率按照贝叶斯算法计算出无类标的一维向量中每个词条可能属于的类别，并将结果加入到之前有类标的新的一维向量中。

7.根据权利要求6所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述新的一维向量采用最大似然估计法，得到每个类别的先验概率和每个词条属于每个类别的先验概率。

8.根据权利要求5所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述先验概率，按照贝叶斯算法计算，更新一维向量中每个词条可能属于的类别。

9.根据权利要求1所述的一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，其特征在于：所述步骤4)中，重复步骤1)、2)和3)，并直到一维向量中每个类别的先验概率和每个词条属于每个类别的先验概率收敛，从而得到分类模型。