[发明专利]一种数据挖掘的方法、系统、设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201711351520.7 申请日: 2017-12-15
公开(公告)号: CN107908794A 公开(公告)日: 2018-04-13
发明(设计)人: 欧晓峰;曹志广;陈玮 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 罗满
地址: 510006 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 本申请公开了一种数据挖掘的方法,包括利用分布式架构和数据库管理系统建立分布式数据仓库;利用分布式网站数据爬取框架执行队列中的二手车数据爬取任务,并将爬取得到的二手车数据存储至分布式数据仓库;利用分布式数据获取工具从分布式数据仓库中提取目标数据;根据选择的分析与建模算法对目标数据进行分析和建模,得到建立的数学模型;对新二手车数据进行特征筛选操作,并将筛选后数据通过数学模型进行训练,以利用训练后数学模型得到相应的模型预测结果。通过挖掘得到客户需求优化和提升二手车企业的同行竞争力,提高经济效益。本申请还同时公开了一种数据挖掘系统、设备及计算机可读存储介质,具有上述有益效果。
搜索关键词: 一种 数据 挖掘 方法 系统 设备 计算机 可读 存储 介质
【主权项】:
一种数据挖掘的方法,应用于二手车网站,其特征在于,包括:利用分布式架构和数据库管理系统建立分布式数据仓库;利用分布式网站数据爬取框架执行队列中的二手车数据爬取任务,并将爬取得到的二手车数据存储至所述分布式数据仓库;利用分布式数据获取工具按照预设数据提取要求对存储至所述分布式数据仓库中的二手车数据执行数据提取操作,得到列表形式的提取后数据;根据外部输入的分析与建模算法选择信息,选用相应的分析与建模算法对所述提取后数据进行分析和建模,得到建立的数学模型;对新获得的二手车数据进行特征筛选操作,并将得到的筛选后数据通过所述数学模型进行训练,以利用训练后数学模型得到相应的模型预测结果。
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