[发明专利]归类信息展示方法、装置、电子设备和可读存储介质

说明书

本申请提供一种归类信息展示方法、装置、电子设备和可读存储介质，其方法包括：获取目标数据，并识别目标数据的多个属性信息；使用预先训练的网络模型对目标数据的多个属性信息分别进行预测，以得到每个属性信息的预测结果，其中，预测结果表示属性信息在网络模型的训练样本中的概率信息；通过朴素贝叶斯算法获取多个属性信息的预测结果对应的分类信息，其中，分类信息包括目标数据属于第一类型数据的第一分类信息，分类信息包括目标数据属于第二类型数据的第二分类信息；基于第一分类信息和第二分类信息，确定目标数据的归类信息；展示归类信息。本申请可以提高目标数据参数信息展示的效率。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及一种归类信息展示方法、装置、电子设备和可读存储介质。

背景技术

企业在其经营活动中，会遇到各种事件，如商机、合同、订单、项目等业务，这些事件可能对企业的经营活动产生影响，目前主要通过人工打分预估事件的归类信息并展示，以提醒用户事件可能产生的影响程度，但效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种归类信息展示方法、装置、电子装备和可读存储介质，以解决展示归类信息效率较低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种归类信息展示方法，包括：

获取目标数据，并识别所述目标数据的多个属性信息；

使用预先训练的网络模型对所述目标数据的多个属性信息分别进行预测，以得到每个属性信息的预测结果，其中，所述预测结果表示属性信息在所述网络模型的训练样本中的概率信息；

通过朴素贝叶斯算法获取所述多个属性信息的预测结果对应的分类信息，其中，所述分类信息包括所述目标数据属于第一类型数据的第一分类信息，所述分类信息包括所述目标数据属于第二类型数据的第二分类信息；

基于所述第一分类信息和所述第二分类信息，确定所述目标数据的归类信息；

展示所述归类信息。

第二方面，本申请实施例还提供一种归类信息展示装置，包括：

第一获取模块，用于获取目标数据，并识别所述目标数据的多个属性信息；

预测模块，用于使用预先训练的网络模型对所述目标数据的多个属性信息分别进行预测，以得到每个属性信息的预测结果，其中，所述预测结果表示属性信息在所述网络模型的训练样本中的概率信息；

第二获取模块，用于通过朴素贝叶斯算法获取所述多个属性信息的预测结果对应的分类信息，其中，所述分类信息包括所述目标数据属于第一类型数据的第一分类信息，所述分类信息包括所述目标数据属于第二类型数据的第二分类信息；

确定模块，用于基于所述第一分类信息和所述第二分类信息，确定所述目标数据的归类信息；

展示模块，用于展示所述归类信息。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或者指令，所述程序或者指令被所述处理器执行时实现本申请实施例第一方面公开的所述归类信息展示方法中的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现本申请实施例第一方面公开的所述归类信息展示方法中的步骤。

这样，本实施例中，使用预先训练的网络模型对所述目标数据的多个属性信息分别进行预测，通过朴素贝叶斯算法获取所述多个属性信息的预测结果对应的分类信息，基于所述分类信息确定所述目标数据的归类信息并展示，可以快速得到目标数据的归类信息并展示，让用户可以直观的看到目标数据的归类信息，可以实现提高归类信息展示效率的技术效果。

附图说明