[发明专利]基于机器学习的报表生成方法、装置和计算机设备

说明书

本申请揭示了一种基于机器学习的报表生成方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取当前用户的特征信息；将所述特征信息输入预设的基于机器学习的报表类型预测模型中运算，其中所述报表类型预测模型通过由用户特征信息，以及与所述用户特征信息对应的报表类型所组成的训练数据训练而成；输出预测的所述当前用户将使用的报表类型；根据所述将使用的报表类型，从数据库中调取预设的初步报表；根据所述当前用户输入的信息，调整所述初步报表，从而获得最终报表。从而准确生成用户需要的报表，减少用户调整报表的时间与精力。

技术领域

本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到一种基于机器学习的报表生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在不同行业中，经常需要不同种类的报表，即使在同一个行业中，也可能需要不同种类的报表。现有技术不能有效地预测用户具体需要什么样的报表，因此经常需要用户手动调整报表类型、报表参数，从而需要繁琐的人工操作，降低用户的工作效率，用户体验必然极差。另外，现有技术的用户需要人工调整报表，以获得最终想要的报表，即没有报表模板、或者没有合适的报表模板，进而在需要新的报表的时候，不得不采用手动调整的方式，大幅度地调整报表。因此，现有技术的报表生成方案，不能避免用户花费额外调整报表的时间与精力。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种基于机器学习的报表生成方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在利用模板准确生成用户需要的报表，减少用户调整报表的时间与精力。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种基于机器学习的报表生成方法，包括以下步骤：

获取当前用户的特征信息，所述当前用户的特征信息至少包括当前用户的职业信息；

将所述特征信息输入预设的基于机器学习的报表类型预测模型中运算，其中所述报表类型预测模型通过由用户特征信息，以及与所述用户特征信息对应的报表类型所组成的训练数据训练而成；

输出预测的所述当前用户将使用的报表类型；

根据所述将使用的报表类型，从数据库中调取预设的初步报表，其中所述初步报表的类型与所述将使用的报表类型相同；

根据所述当前用户输入的信息，调整所述初步报表，从而获得最终报表。

进一步地，所述根据所述将使用的报表类型，从数据库中调取预设的初步报表，其中所述初步报表的类型与所述将使用的报表类型相同的步骤,包括：

根据所述将使用的报表类型，从预设的数据库中调取预设的多个图表模板与多个文字部分模板；

将所述当前用户选择的图表模板与文字部分模板组合成为所述初步报表；

调取所述初步报表。

进一步地，所述根据所述当前用户输入的信息，调整所述初步报表，从而获得最终报表的步骤,包括：

根据所述当前用户输入的图表调整信息、图表数据内容信息和文字部分调整信息，调整所述初步报表中的图表和文字部分；

将所述当前用户输入的文字内容填入所述初步报表的文字部分，获得最终报表。

进一步地，所述报表类型预测模型的获取方法，包括：

获取包括指定量的样本数据的训练集，其中，所述样本数据包括用户特征信息，以及与所述用户特征信息对应的报表类型；

将所述训练集的样本数据输入到神经网络模型中进行训练，其中，训练的过程中采用随机梯度下降法，利用反向传导法则更新所述神经网络模型各层的参数，得到初步训练模型；

将所述初步训练模型记为所述报表类型预测模型。

进一步地，所述将所述初步训练模型记为所述报表类型预测模型的步骤，包括：