[发明专利]数据挖掘处理方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开一种数据挖掘处理方法、系统及存储介质。数据挖掘处理方法包括：获取原始数据；使用五层结构模型对所述原始数据进行分类，以将所述原始数据分为核心层数据、策略层数据、操作层数据、生态层数据以及政策层数据，并基于已分类的所述五层数据，提取其中的关键词；基于所述五层结构模型构建生成知识图谱；基于所述知识图谱及所述关键词，生成原始创新方案；对所述原始创新方案进行价值评估，确定最终创新方案。

技术领域

本发明实施例属于数据挖掘与处理领域，更具体地，涉及一种可用于企业大数据处理与方案挖掘生成及评估的数据挖掘处理方法、系统及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，对于各类信息的处理也越来越智能化，在各个企业中存在大量的用户表达创新方案的信息数据，比如话题、评论、创意、参与活动等，同时结合企业的公告、资讯、产品、项目、培训素材、营销案例等数据。然而，企业针对这些大量的信息数据并不能够很好地处理以获取其中蕴含的有价值的内容，较难基于这些信息数据来生成可用于企业自身的创新方案。

通常地，企业针对这些数据仍依赖于人工处理。例如，设置固定的岗位或分派特定的人员来搜集、浏览这些数据并筛选出其中感兴趣的信息，进而基于筛选后的信息思考得出用户关注的或可行的创新方案。这种通过人工进行海量数据挖掘处理，并得出创新方案的过程费时费力，且效率较低。其挖掘出的创新点没有结合企业的项目、产品、营销活动等经营数据，价值评估不够客观；也没有构件创新方案的多维度属性，进行数据处理的方式比较单一，容易造成方案不完整、表达不清楚；并且，没有形成一套完整的创新方案的挖掘与生成的整体框架和流程。

因此，有必要提供新的数据挖掘的方法和系统，助力企业对前面所述的大量信息来进行挖掘处理，生成创新方案，并进一步地进行评估而获得有价值的创新方案。

基于文本聚类分类、信息抽取及粗糙集等前沿技术从海量的数据中挖掘出用户创新点并形成创新方案，后续可以讲创新方案形成项目需求进行孵化，为公司创造价值。

发明内容

本发明实施例提供的数据挖掘处理方法、系统及存储介质，能够有效地处理大量的用户数据和/或企业数据，并从中挖掘并评估出有价值的创新方案。

本发明实施例一方面提供了一种数据挖掘处理方法，所述方法包括：获取原始数据；使用五层结构模型对所述原始数据进行分类，以将所述原始数据分为核心层数据、策略层数据、操作层数据、生态层数据以及政策层数据；基于已分类的所述五层数据，提取其中的关键词；基于所述五层结构模型构建生成知识图谱；基于所述知识图谱及所述关键词，生成原始创新方案；对所述原始创新方案进行价值评估，确定最终创新方案。

进一步地，所述原始数据包括用户数据和/或企业数据。

进一步地，所述用户数据至少包括话题、评论、创意或活动中的一种；所述企业数据至少包括公告、资讯、产品、项目、培训素材或营销案例中的一种。

进一步地，所述核心层数据至少包括业务或产品数据中的一种；所述策略层数据至少包括营销方案、营销活动、业务流程或业务规则数据中的一种；所述操作层数据至少包括信息系统或信息技术数据中的一种；所述生态层数据至少包括市场动态或市场资讯数据中的一种；所述政策层数据至少包括市场准则、监管政策或法律法规数据中的一种。

进一步地，所述通过五层结构模型对所述原始数据进行分类，还包括：对所述原始数据进行分词处理，形成向量化词语；通过所述五层结构模型对所述向量化词语进行分层识别而形成五层的分类向量词语；其中，所述五层结构模型通过已标注的企业信息数据作为先验知识进行训练后而获得。

进一步地，所述提取其中的关键词，还包括：使用TextRank算法对所述分类向量词语进行处理，从而获得所述关键词。

进一步地，使用TextRank算法对所述分类向量词语进行处理后获得初始关键词；使用kmeans算法对所述初始关键词进行聚类，从而获得所述关键词。