[发明专利]子领域划分方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种子领域划分方法，其特征在于，包括：

获取待划分的业务实体的属性的属性值；

根据自组织神经网络SOM和所述待划分的业务实体的属性的属性值，对所述待划分的业务实体进行聚类，得到聚类结果；

根据所述聚类结果，对所述待划分的业务实体进行子领域划分。

2.根据权利要求1所述的子领域划分方法，其特征在于，所述业务实体的属性包括：自身属性和关联属性；其中，所述自身属性用于表征业务实体的固有特征，所述关联属性用于表征业务实体间的依赖关系。

3.根据权利要求2所述的子领域划分方法，其特征在于，所述根据自组织神经网络SOM和所述待划分的业务实体的属性的属性值，对所述待划分的业务实体进行聚类，得到聚类结果，包括：

对待划分的业务实体的属性的属性值进行预处理；其中，对所述自身属性的属性值的预处理为归一化处理，对所述关联属性的属性值的预处理为01向量化处理；

根据自组织神经网络SOM和进行预处理后的所述待划分的业务实体的属性的属性值，对所述待划分的业务实体进行聚类，得到聚类结果。

4.根据权利要求1所述的子领域划分方法，其特征在于，所述根据自组织神经网络SOM和所述待划分的业务实体的属性的属性值，对所述待划分的业务实体进行聚类，得到聚类结果，包括：

将所述待划分的业务实体的属性的属性值作为输入样本输入所述自组织神经网络，以预设的训练参数对所述自组织神经网络进行训练，得到SOM训练模型；其中，所述预设的训练参数包括：神经元拓扑排列结构、神经元个数、训练次数、学习速率初始值、权值初始值；

将所述SOM训练模型输出的若干个聚类簇，作为对所述待划分的业务实体进行聚类得到的聚类结果。

5.根据权利要求4所述的子领域划分方法，其特征在于，所述业务实体的属性包括不同维度的属性，

所述权值初始值为所述输入样本的中心向量迭加上随机数，所述中心向量为所述输入样本的每个维度上的属性的属性值的平均值。

6.根据权利要求4所述的子领域划分方法，其特征在于，在所述将所述待划分的业务实体的属性的属性值作为输入样本输入所述自组织神经网络，以预设的训练参数对所述自组织神经网络进行训练，得到SOM训练模型之后，还包括：

存储所述SOM训练模型；

若确定引入新的业务实体，则获取所述新的业务实体的属性的属性值，并根据存储的所述SOM训练模型和所述新的业务实体的属性的属性值，确定所述新的业务实体所属的聚类簇；

根据所述新的业务实体所属的聚类簇，对所述新的业务实体进行子领域划分。

7.根据权利要求1所述的子领域划分方法，其特征在于，所述获取待划分的业务实体的属性的属性值，包括：

获取待开发的项目的项目需求文本；

基于自然语言处理算法对所述项目需求文本进行分析，获取待划分的业务实体的属性的属性值。

8.一种子领域划分装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待划分的业务实体的属性的属性值；

聚类模块，用于根据自组织神经网络SOM和所述待划分的业务实体的属性的属性值，对所述待划分的业务实体进行聚类，得到聚类结果；

划分模块，用于根据所述聚类结果，对所述待划分的业务实体进行子领域划分。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的子领域划分方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的子领域划分方法。