[发明专利]数据关联方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据关联方法，适于在计算设备中执行，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取新闻资讯，对新闻资讯按类别进行多维度聚类；

(2)获取多个对象的资讯信息，基于所述资讯信息对所述对象进行多维度聚类；

(3)按维度建立所述聚类新闻资讯与所述聚类对象的映射关系；

(4)显示结果。

2.如权利要求1所述的数据关联方法，其特征在于，在所述步骤(3)后，所述步骤(4)前还包括：计算所述新闻资讯与所述关联对象的情绪指数步骤，所述情绪指数的计算方法包括：

(A1)计算新闻资讯与关联的对象之间的相似度；

(A2)根据相似度计算对象的情绪指数，所述情绪指数的计算方法如下：

情绪指数M＝K*S*W

其中，K为情绪系数；S为新闻资讯与关联对象之间相似度的绝对值；W为预设更新时间周期内的最高涨幅、收盘涨幅或者平均涨幅中的任一项。

3.如权利要求2所述的数据关联方法，其特征在于，在所述计算所述新闻资讯与所述关联对象的情绪指数步骤后，还包括：按维度建立聚类对象之间的相关性，并按照所述相关性大小进行排序。

4.如权利要求1所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤(1)和步骤(2)中所述的多维度聚类方法包括按板块维度聚类、按区域维度聚类、按行业维度聚类、按人员维度聚类、按企业规模维度聚类。

5.如权利要求1所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括：

(B1)抓取原始新闻资讯，去除重复的新闻资讯；

(B2)提取所述新闻资讯包含经营数据、主营业务、人员信息、地域信息的关键词，剔除预设的关键词；

(B3)合并所述关键词中的同义词或相似度符合阈值的词，生成特征词库；所述特征词库为包括板块、区域、行业、人员、规模相关的标准词汇；

(B4)根据所述特征词库对所述新闻资讯进行多维度定义并进行标注；

(B5)根据所述定义对所述新闻资讯进行多维度聚类。

6.如权利要求1所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：

(C1)获取对象的资讯信息，所述资讯信息来源包括第三方数据平台、企业网站；

(C2)提取所述资讯信息中包含经营数据、主营业务、人员信息、地域信息的关键词；

(C3)将所述关键词与预定义标准词库进行匹配，根据预定义标准词库对所述对象进行多维度定义并进行标注；所述预定义标准词库包括板块、区域、行业、人员、规模相关的标准词汇；

(C4)述定义对所述对象进行多维度聚类。

7.如权利要求6所述的数据关联方法，其特征在于，在所述步骤(C1)前，还包括更新预定义词库的步骤，根据所述新闻资讯生成的特征词库更新所述预定义词库。

8.如权利要求1所述的数据联动方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括：

显示对象关联的新闻资讯和/或所述新闻资讯对对象产生的情绪指数；和/或

显示新闻资讯关联的对象和/或所述新闻资讯对对象产生的情绪指数；和/或

显示相同维度聚类对象之间的相关性。

9.一种计算设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1-8述方法中的任一方法。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1-8述方法中的任一方法。