[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

说明书

本发明涉及产业整合数据分类技术领域，且公开了一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，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，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，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，重复步骤1)、2)和3)，并得到分类模型，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。该针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，通过预设分类模型，然后将管理数据导入到分类模型中，以此快速将管理数据进行计算分类，极大的提高了计算分类时的效率，使用便捷。

技术领域

本发明涉及产业整合数据分类技术领域，具体为一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法。

背景技术

产业整合是指为了谋求长远的竞争优势，按产业发展规律，以企业为整合对象，跨空间、地域和行业，将所有重新配置生产要素和销售体系的调整与构筑形成新的资本组织，从而形成以大企业和企业集团为核心的优势主导产业和相应产业结构的过程。

产业整合包括横向整合、纵向整合和混合整合，产业的横向整合是指产业链条中某一环节上多个企业的合并重组，产业纵向整合是指处在产业链中，上、中和下游环节的企业合并与重组，包括前纵向整合和后纵向整合，目前市面上现有的针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法存在着计算分类效率低的缺点，在针对产业整合对标管理工业大数据计算处理时，由于数据的自动分类技术是指在给定各个分类的前提下，根据待分类数据中的内容自动判断其所属的分类过程，由于需分类的数据是由多个词语构成，生成的语料库中所包含的词语数量是相当大的，在将数据表示成向量时，维数巨大，影响计算性能和分类效率，故而提出以上一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法以解决上述问题。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，具备计算分类效率高等优点，解决了在针对产业整合对标管理工业大数据计算处理时，由于数据的自动分类技术是指在给定各个分类的前提下，根据待分类数据中的内容自动判断其所属的分类过程，由于需分类的数据是由多个词语构成，生成的语料库中所包含的词语数量是相当大的，在将数据表示成向量时，维数巨大，影响计算性能和分类效率的问题。

(二)技术方案

为实现上述计算分类效率高的目的，本发明提供如下技术方案：

一种针对产业整合对标管理工业大数据计算分类方法，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。

优选的，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。