[发明专利]对项目进行拆分的方法、装置以及存储介质

权利要求书

1.一种对项目进行拆分的方法，其特征在于，包括：

利用预先训练的需求分类模型确定第一项目对应的需求分类信息，其中所述需求分类信息用于指示所述第一项目对应的对象所属的分类类别；以及

基于所述需求分类信息，利用预先训练的项目拆分模型确定与所述第一项目相关的多个第二项目作为所述第一项目的子项目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预先训练的需求分类模型确定第一项目对应的需求分类信息，包括：

接收与所述第一项目对应的需求文本；

对所述需求文本进行词法分析，确定所述需求文本包含的单词序列；以及

利用所述需求分类模型，根据所述单词序列确定所述第一项目对应的需求分类信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用预先训练的需求分类模型确定第一项目对应的需求分类信息，包括：

利用预先训练的需求分类模型，根据所述单词序列分别确定所述第一项目对应于每个分类类别的概率值；以及

根据所述概率值确定所述第一项目对应的需求分类信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预先训练的需求分类模型确定第一项目对应的需求分类信息，包括：

利用基于随机森林算法的需求分类模型确定所述第一项目对应的需求分类信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：根据以下步骤训练所述基于随机森林算法的需求分类模型：

利用聚类算法对训练数据进行聚类计算，确定所述训练数据包含的分类类别；

对所述聚类计算的结果进行交叉验证，判断所述训练数据包含的分类类别是否准确；以及

在所述分类类别准确的情况下利用随机森林算法表示所述分类类别，确定所述需求分类模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预先训练的项目拆分模型确定与所述第一项目相关的多个第二项目，包括：

利用基于卷积神经网络结构的项目拆分模型确定所述多个第二项目。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：根据以下步骤训练所述基于卷积神经网络结构的项目拆分模型：

从用于存储项目数据的数据仓库中获取维度模型的模型数据，其中所述维度模型的模型数据分别包括每个类别的项目的组成结构；以及

根据所述模型数据对所述基于卷积神经网络结构的项目拆分模型进行训练。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述第二项目的信息存储至预设的关系型数据库；以及

对所述关系型数据库中的所述第二项目的信息进行可视化展示。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括根据以下步骤构建所述数据仓库：

从业务系统采集项目数据并发送至大数据平台进行保存；

从所述大数据平台获取所述项目数据，并利用并行处理方式对所述项目数据进行数据清洗操作；以及

利用维度建模构建数据仓库模型，并将清洗过的所述项目数据存储至所述数据仓库。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至9中任意一项所述的方法。