[发明专利]数据分析方法、系统及非暂态计算机可读取介质

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

搜集一用户数据，该用户数据包括多个数据因素；

自该用户数据产生多个情境条件，各该情境条件由一或多个数据因素组成；

计算各该情境条件的分布比例，以取得一第一数据；

计算一信息关联算法在各该情境条件下的信息关联成功比例，以取得一第二数据；

依据该第一数据以及该第二数据，取得该信息关联算法在该些情境条件下的至少一表现参数；以及

依据该至少一表现参数，产生关于该信息关联算法的一建议信息；

其中通过一深度神经网络(Deep Neuron Network，DNN)算法自动结合上一层可能的数据因素，以产生更复杂的情境条件并找出表现突出的该信息关联算法，该多个情境条件包括一特定情境条件，该至少一表现参数包括一特定表现参数，该特定情境条件所对应的该特定表现参数是根据该信息关联算法在该特定情境条件下的一推荐成功比例、该信息关联算法在该特定情境条件下的一推荐失败比例、该特定情境条件在母体中的比例和该特定情境条件以外的情境条件在母体中的比例计算得到的。

2.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，该方法还包括：

基于一机器学习算法组合该些数据因素，以产生各该情境条件。

3.如权利要求2所述的数据分析方法，其特征在于，其中该机器学习算法为DNN算法。

4.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，还包括：

依据该第一数据与该第二数据，计算该信息关联算法在各该情境条件下的信赖区间胜算比(Confidence Interval of Odds Ratio)，以取得该至少一表现参数。

5.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，还包括：

计算该第一数据与该第二数据之间的交叉熵(Cross Entropy)，以取得该至少一表现参数。

6.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，还包括：

依据该至少一表现参数，自该些情境条件中选出适用以该信息关联算法进行信息关联的至少一目标情境条件；

判断该至少一目标情境条件是否满足一输出条件；

当该至少一目标情境条件满足该输出条件，产生该建议信息；以及

当该至少一目标情境条件未满足该输出条件，更新该些情境条件，直到对应取得的该至少一目标情境条件满足该输出条件，以产生该建议信息。

7.如权利要求6所述的数据分析方法，其特征在于，其中该输出条件是该至少一目标情境条件相对于该些情境条件整体的一样本覆盖率大于或等于一限值。

8.如权利要求6所述的数据分析方法，其特征在于，该输出条件是组成各该情境条件的数据因素数量小于或等于一限值。

9.如权利要求6所述的数据分析方法，其特征在于，该方法还包括：

在各该情境条件中加入更多个数据因素以更新各该情境条件。

10.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，还包括：

于该至少一表现参数及该用户数据至少其一随时间的偏离程度符合一预警条件时，产生一警示信息。

11.一种包含一指令序列的非暂态计算机可读取介质，其特征在于，该指令序列在被一处理器执行时使一计算机系统执行如权利要求1所述的数据分析方法。