[发明专利]一种信息匹配度的确定方法及系统

权利要求书

1.一种信息匹配度的确定方法，其特征在于，包括：

基于所述信息所属单元，提取所属单元下的单元样本，根据预设条件进行筛选、权重分配，得到与预设条件适配的所述单元样本的筛选结果；

对所述筛选结果进行数据加工、数据降噪，得到所述单元样本的数据矩阵；

对所述数据矩阵运用相应建模算法，得到与所属单元适配的单元模型；

基于所述单元模型，对所述单元样本进行计算，得到单元样本与所属单元的所述信息对应的匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述信息所属单元，提取所属单元下的单元样本，根据预设条件进行筛选、权重分配，得到与预设条件适配的所述单元样本的筛选结果，包括：

加载所述单元中与所述信息适配的所有子信息；

基于所属单元模型的预设条件进行筛选，得到与预设条件适配的筛选结果；

按预设类别，对所述所有子信息进行分类，得到包含多类信息的分类结果；

提取所属单元下，符合预设标准的关键单元样本特征，得到关键单元样本特征集合；

将所属单元下的每个所述单元样本与预设标准对比，得到每个所述单元样本的所述标准权重；

基于评测方法，得到所述单元样本的附加特征属性的评测模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述筛选结果进行数据加工、数据降噪，得到所述单元样本的数据矩阵，包括：

根据所述预设条件，对所述单元模型中的所有子信息进行样本分组；

计算并得到所述单元中提取的单元样本数据类中心特征；

对于每类信息，通过聚类处理和密度估计处理，得到所述每类信息在所述单元中的分类情况；

在将所述分类情况、以及与所述分类情况适配的所述分析结果进行建模之前，通过聚类等处理剥离所述每类情况中的噪声；其中，所述聚类处理，包括：通过K-means、CURE的至少一种聚类算法进行处理。

4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，根据预设条件进行筛选、权重分配，包括：

基于降维算法处理所述单元样本数据矩阵，得到所属单元中所述关键单元样本的关键特征信息；其中，所述降维算法处理，包括：通过主成分分析法PCA、奇异值分解法SVD等的至少一种降维算法进行处理；

基于概率模型处理所述单元样本数据矩阵，得到所属单元中所述单元样本的单元数据模型；其中，所述概率模型处理，包括：通过朴素贝叶斯、AdaBoost等的至少一种概率模型进行处理；

将所述分组情况、以及与所述分组情况适配的所述单元模型进行映射，构建与所述预设特征适配的所述单元模型。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，基于所述单元模型，对所述单元样本进行计算，得到单元样本与所属单元的所述信息对应的匹配结果，包括：

基于相似度算法，得到所述单元样本与所述关键单元样本的所述关键特征信息的相似度评分；

基于所述单元模型，得到单元样本与所属单元的所述信息对应的匹配概率值；

基于所述相似度评分及所述评测模型，得到单元样本与所属单元的所述信息对应的匹配评定结果。

6.一种信息匹配度的确定系统，其特征在于，包括：

样本加工单元，用于基于所述信息所属单元，提取所属单元下的单元样本，根据预设条件进行筛选、权重分配，得到与预设条件适配的所述单元样本的筛选结果；

数据处理单元，用于数据处理单元，用于对所述筛选结果进行数据加工、数据降噪，得到所述单元样本的数据矩阵；

建模单元，用于对所述数据矩阵运用相应建模算法，得到与所属单元适配的单元模型；

结果分析单元，基于所述单元模型，对所述单元样本进行计算，得到单元样本与所属单元的所述信息对应的匹配结果。