[发明专利]快递数据挖掘方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种快递数据挖掘方法，其特征在于，所述快递数据挖掘方法包括：

获取原始快递数据，所述原始快递数据包括运单主体数据、商品主体数据、电商平台主体数据、商家主体数据和消费者主体数据；

对所述原始快递数据进行脱敏和清洗，得到待挖掘的目标数据；

采用预置数据挖掘方法，分别提取所述目标数据中不同主体的关键信息；

分别对所述目标数据中不同主体的关键信息进行相关性分析，得到所述目标数据中不同主体的关键信息之间的关联关系；

根据所述关键信息和所述关联关系，更新各主体对应的主体画像。

2.根据权利要求1所述的快递数据挖掘方法，其特征在于，所述对所述原始快递数据进行脱敏和清洗，得到待挖掘的目标数据包括：

依次执行多个预置脱敏脚本，以对所述原始快递数据中的敏感信息进行脱敏处理；

对脱敏后的数据进行分层级清洗，得到待挖掘的目标数据，其中，所述分层级清洗包括分行、去头去尾、全角转半角、繁体转简体。

3.根据权利要求1所述的快递数据挖掘方法，其特征在于，所述采用预置数据挖掘方法，分别提取所述目标数据中不同主体的关键信息包括：

执行预置第一正则表达式，以提取所述目标数据中运单主体对应的第一关键信息，其中，所述第一关键信息包括：快递公司名称、运单号、运费、计费方式、时间信息、地址信息、备注信息；

执行预置第二正则表达式，以提取所述目标数据中商品主体对应的第二关键信息，其中，所述第二关键信息包括：商品名称、商品品牌、商品数量、商品规格、商品售价、商品属性；

执行预置第三正则表达式，以提取所述目标数据中电商平台主体对应的第三关键信息，其中，所述第三关键信息包括：电商平台名称、商品存储方式、商品运输方式；

执行预置第四正则表达式，以提取所述目标数据中商家主体对应的第四关键信息，其中，所述第四关键信息包括：商家名称、商家地址、商家联系方式；

执行预置第五正则表达式，以提取所述目标数据中消费者主体对应的第五关键信息，其中，所述第五关键信息包括：姓名、地址信息、联系方式、付款方式、支付渠道。

4.根据权利要求1所述的快递数据挖掘方法，其特征在于，所述采用预置数据挖掘方法，分别提取所述目标数据中不同主体的关键信息包括：

分别对不同主体的所述目标数据进行分词处理，并将分词结果转化为嵌入词向量；

将所述各嵌入词向量输入预置实体词识别模型的LSTM层进行特征提取，得到特征序列；

将所述特征序列输入所述实体词识别模型的CRF层进行词性的转移概率计算，得到词性转移矩阵；

将所述词性转移矩阵输入所述实体词识别模型的SoftMax层进行归一化处理，输出所述目标数据中不同主体对应的关键信息，其中，所述关键信息为所述目标数据中不同主体对应的命名实体词。

5.根据权利要求1所述的快递数据挖掘方法，其特征在于，所述采用预置数据挖掘方法，分别提取所述目标数据中不同主体的关键信息包括：

根据结巴分词算法，对不同主体的所述目标数据进行分词处理，得到分词结果；

根据所述目标数据的语序顺序及上下文，对所述分词结果进行词性分类处理，得到分类结果；

根据所述分类结果，构建所述目标数据中各语句的有向依存关系图；

根据多生成树算法，解析所述有向依存关系图，得到所述目标数据中不同主体对应的依存关系树；

根据普里姆算法，搜索所述依存关系树中的最小生成树，得到所述目标数据中不同主体对应的关键信息，其中，所述关键信息为所述目标数据中不同主体对应的核心词和依存词。