[发明专利]一种对工业产品的大数据进行筛选的方法及系统

权利要求书

1.一种对工业产品的大数据进行筛选的方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，按照数据来源对数据进行预分类后得到第一分类数据，对所述第一分类数据进行数据抓取和语法拆分；

步骤2，建立各个预分类下关键词信息的匹配分类规则，对所述第一分类数据按照其对应的所述匹配分类规则进行关键词提取并匹配后分类得到第二分类数据；

步骤3，建立用户与所述第二分类数据的匹配特征数据，基于用户的匹配特征数据和搜索数据进行数据推送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分类数据包括：交易平台、工业产品制造商和供应商；

所述交易平台的第二分类数据包括：工业产品营销数据、用户行为数据、用户属性数据和商品数据；

所述工业产品制造商的第二分类数据包括：原材料采购数据、原材料损耗数据、生产设备采购数据、生产设备损耗数据和商品数据；

所述供应商的第二分类数据包括：原材料出售数据和生产设备出售数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1还包括：根据布隆过滤器、相似度聚合以及分类海明距离判断抓取的数据内容是否重复，删除重复的数据内容。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2中进行关键词提取并匹配的过程中，数据与至少两个的关键词均匹配时，该数据分类到该至少两个的第二分类数据中；所述步骤2还包括：按照用户数据、产品数据、原料数据进行数据归类，其中，所述用户数据包括：用户行为数据和用户属性数据，所述产品数据包括：商品数据；所述原料数据包括：原材料采购数据、原材料损耗数据、生产设备采购数据、生产设备损耗数据、原材料出售数据和生产设备出售数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中的用户包括工业产品购买用户和工业产品制造商用户。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3还包括：根据用户数据计算特征值，将特征值相近的用户的已购买产品优先推送给该用户。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中还包括：对所述搜索数据中的语句根据名词、动词、数量词对检索信息的关键词进行提取，提取后的关键词输入到服务器中，服务器对关键词进行结构化处理。

8.一种对工业产品的大数据进行筛选的系统，其特征在于，所述系统包括：预分类模块、分类模块和匹配推送模块；

所述预分类模块，用于按照数据来源对数据进行预分类后得到第一分类数据，对所述第一分类数据进行数据抓取和语法拆分；

所述分类模块，用于建立各个预分类下关键词信息的匹配分类规则，对所述第一分类数据按照其对应的所述匹配分类规则进行关键词提取并匹配后分类得到第二分类数据；

所述匹配推送模块，用于建立用户与所述第二分类数据的匹配特征数据，基于用户的匹配特征数据和搜索数据进行数据推送。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-7任一项所述的对工业产品的大数据进行筛选的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的对工业产品的大数据进行筛选的方法的步骤。