本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)，特別涉及基于行業(yè)大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練自動(dòng)生成指定格式的行業(yè)規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、大數(shù)據(jù)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

2、隨著時(shí)代發(fā)展，大數(shù)據(jù)走進(jìn)生活方方面面，而對(duì)于大數(shù)據(jù)模型規(guī)劃，并且針對(duì)指定行業(yè)的格式規(guī)劃具有以下缺陷：一、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：自動(dòng)化生成的大數(shù)據(jù)模型可能面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，由于數(shù)據(jù)源的多樣性和復(fù)雜性，自動(dòng)收集和處理的數(shù)據(jù)可能存在不準(zhǔn)確、不完整或不一致的情況，這些問題可能導(dǎo)致模型訓(xùn)練結(jié)果的不準(zhǔn)確，從而影響生成的專利內(nèi)容的可靠性和有效性；

3、二、缺乏創(chuàng)新性和靈活性：自動(dòng)化生成的大數(shù)據(jù)模型可能缺乏創(chuàng)新性和靈活性。它們通常基于預(yù)先設(shè)定的算法和規(guī)則進(jìn)行工作，可能無法適應(yīng)新的技術(shù)趨勢或市場變化，此外，自動(dòng)化生成的專利可能缺乏獨(dú)特的創(chuàng)意和靈感，難以在競爭激烈的市場中脫穎而出。

4、因此，本技術(shù)提供了基于行業(yè)大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練自動(dòng)生成指定格式的行業(yè)規(guī)劃方法來滿足需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供基于行業(yè)大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練自動(dòng)生成指定格式的行業(yè)規(guī)劃方法以解決現(xiàn)有的針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和靈活性缺乏的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、基于行業(yè)大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練自動(dòng)生成指定格式的行業(yè)規(guī)劃方法，包括：行業(yè)大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練模組和大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)劃方案模組，所述行業(yè)大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練模組包括：創(chuàng)新應(yīng)用場景、大數(shù)據(jù)規(guī)劃流程與大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)流程，指定格式輸出、多數(shù)據(jù)融合處理與智能優(yōu)化算法，以及模型擴(kuò)展與定型和實(shí)時(shí)更新與調(diào)整；

4、所述大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)劃方案模組包括：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練，模型評(píng)估與優(yōu)化，自動(dòng)生成行業(yè)規(guī)劃方案，方案評(píng)估與調(diào)整，實(shí)施與監(jiān)控，持續(xù)更新與迭代；

5、所述創(chuàng)新應(yīng)用場景規(guī)劃包括新興行業(yè)領(lǐng)域規(guī)劃，行業(yè)規(guī)劃自動(dòng)生成；

6、所述大數(shù)據(jù)規(guī)劃流程包括整合規(guī)劃效率和準(zhǔn)確性；

7、所述大數(shù)據(jù)規(guī)劃流程包括整合規(guī)劃規(guī)律和趨勢和拓展應(yīng)用范圍和價(jià)值；

8、所述指定格式輸出包括：設(shè)置格式自動(dòng)生成和輸出，設(shè)置技術(shù)融合，標(biāo)注統(tǒng)一訓(xùn)練；

9、所述多數(shù)據(jù)融合處理包括：消除數(shù)據(jù)冗余和噪音，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；

10、所述智能優(yōu)化算法包括：數(shù)據(jù)處理技術(shù)，標(biāo)準(zhǔn)歸一化；所述智能優(yōu)化算法適用為粒子群優(yōu)化算法求解優(yōu)化問題，例如：(v_{i,j}(t+1)＝\omegav_{i,j}(t)+c_1r_1(p_{i,j}-x_{i,j}(t))+c_2r_2(p_{g,j}-x_{i,j}(t)))；

11、其中，(v_{i,j}(t+1))是粒子(i)在第(j)維上在第(t+1)次迭代時(shí)的速度；

12、(\omega)是慣性權(quán)重，用于控制粒子的速度變化；

13、(c_1)和(c_2)是學(xué)習(xí)因子，通常取正數(shù)；

14、(r_1)和(r_2)是兩個(gè)在([0,1])范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)；

15、(p_{i,j})是粒子(i)在第(j)維上的歷史最優(yōu)位置；

16、(p_{g,j})是整個(gè)粒子群在第(j)維上的全局最優(yōu)位置；

17、(x_{i,j}(t))是粒子(i)在第(j)維上在第(t)次迭代時(shí)的位置；

18、所述模型擴(kuò)展與定型包括：規(guī)劃方案并不斷優(yōu)化調(diào)整，算法最優(yōu)解；

19、所述實(shí)時(shí)更新與調(diào)整：模型發(fā)展最近動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)更新和根據(jù)事實(shí)策劃方案為行業(yè)提出指導(dǎo)。

20、優(yōu)選地，所述創(chuàng)新應(yīng)用場景分布新興行業(yè)領(lǐng)域規(guī)劃的獨(dú)特性：在大數(shù)據(jù)處理、分析或應(yīng)用過程中，采用了獨(dú)特的技術(shù)手段、算法或方法，能夠顯著提高數(shù)據(jù)處理效率、準(zhǔn)確性或提供新的洞察；大數(shù)據(jù)與特定領(lǐng)域的結(jié)合：將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于某個(gè)特定領(lǐng)域，通過深入理解和利用該領(lǐng)域的知識(shí)，開發(fā)出能夠解決該領(lǐng)域特有問題的大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案；大數(shù)據(jù)可視化與交互：通過獨(dú)特的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)或交互方式，使得大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果能夠以更直觀、更易于理解的方式呈現(xiàn)給用戶，從而提高數(shù)據(jù)的使用價(jià)值和用戶體驗(yàn)；大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：在大數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、分析和使用過程中，采用了創(chuàng)新的隱私保護(hù)技術(shù)或安全策略，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，同時(shí)滿足合規(guī)要求；實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理：針對(duì)需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的場景，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程、采用分布式計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析，從而提供了更及時(shí)、更準(zhǔn)確的決策支持。

21、優(yōu)選地，所述大數(shù)據(jù)規(guī)劃流程為：獨(dú)特的需求分析方法：能夠針對(duì)特定行業(yè)或領(lǐng)域，提出獨(dú)特的需求分析方法和模型，從而更準(zhǔn)確地把握業(yè)務(wù)問題和需求；創(chuàng)新的技術(shù)選型策略：能夠根據(jù)項(xiàng)目的特點(diǎn)和需求，提出創(chuàng)新的技術(shù)選型策略，選擇最適合的技術(shù)棧和工具，先進(jìn)的數(shù)據(jù)對(duì)接和分析方法，能夠提出先進(jìn)的數(shù)據(jù)對(duì)接和分析方法；

22、所述大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)流程為：獨(dú)特的數(shù)據(jù)收集和處理方法：能夠提出獨(dú)特的數(shù)據(jù)收集和處理方法，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法和模型：能夠提出先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法和模型，從大數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、規(guī)律和知識(shí)，為決策和行動(dòng)提供有力支持；可以將學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化學(xué)習(xí)和決策。

23、優(yōu)選地，所述指定格式輸出：使用mapreduce編程模型通過reducer的context.write方法指定輸出的鍵值對(duì)類型，決定文件的存儲(chǔ)格式；文件的存儲(chǔ)格式，文本、csv、json、equencefile，通常由hadoop的outputformat類決定；實(shí)現(xiàn)自定義的outputformat來定義輸出格式；常見的hadoop輸出格式包括textoutputformat(文本格式)、sequencefileoutputformat(sequencefile格式)。

24、優(yōu)選地，所述多數(shù)據(jù)融合處理的融合方式為：數(shù)據(jù)組合：通過簡單地將各方數(shù)據(jù)組合在一起；數(shù)據(jù)整合：需要多方的數(shù)據(jù)共同存在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值，數(shù)據(jù)的融合產(chǎn)生的是化學(xué)反應(yīng)，有價(jià)值產(chǎn)生；數(shù)據(jù)聚合：這是數(shù)據(jù)融合的最高層次，由雙方數(shù)據(jù)聚合孵化產(chǎn)生出新的產(chǎn)品或新模式；

25、且分為以下三種融合方式：一、基于階段的融合方法：在數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的不同階段使用不同的數(shù)據(jù)集，基于特征的融合方法：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)從不同數(shù)據(jù)集中提取的原始特征進(jìn)行了新的表示，然后將新的特征表示輸入到另一個(gè)模型中進(jìn)行分類或預(yù)測，

26、二、基于語義的融合方法：根據(jù)語義的不同將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，具體方法包括基于多視角的方法、基于相似性的方法、基于概率依賴的方法和基于遷移學(xué)習(xí)的方法。

27、優(yōu)選地，所述模型擴(kuò)展與定型步驟為：

28、數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)：大數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展與定型的基礎(chǔ)，建立高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，從各種數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)，并將其存儲(chǔ)在可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)中；

29、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：大數(shù)據(jù)通常包含大量的噪聲和不完整的數(shù)據(jù)，因此在應(yīng)用大模型之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，這個(gè)過程可能包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型等；

30、模型選擇與優(yōu)化：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)類型，選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型；然后，通過調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，優(yōu)化模型的性能；

31、模型訓(xùn)練：使用經(jīng)過清洗和預(yù)處理的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

32、模型評(píng)估：通過交叉驗(yàn)證、混淆矩陣、roc曲線等指標(biāo)對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估，優(yōu)化步驟；

33、模型擴(kuò)展：模型的性能滿足要求，對(duì)模型進(jìn)行擴(kuò)展，這可以通過增加模型的復(fù)雜度、引入新的特征、集成多個(gè)模型等方式實(shí)現(xiàn)；

34、模型定型：定型并部署到生產(chǎn)環(huán)境中，涉及將模型集成到企業(yè)的應(yīng)用系統(tǒng)中，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的決策支持和業(yè)務(wù)優(yōu)化。

35、優(yōu)選地，所述實(shí)時(shí)更新與調(diào)整實(shí)現(xiàn)方式為：

36、數(shù)據(jù)源連接：首先，需要確保與各種數(shù)據(jù)源的穩(wěn)定連接，以便能夠?qū)崟r(shí)獲取新的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)捕獲：一旦與數(shù)據(jù)源建立連接，就需要捕獲新的數(shù)據(jù)；使用websockets建立持久性連接、長連接、eventsource等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)；

37、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：新捕獲的數(shù)據(jù)可能需要進(jìn)行清洗和預(yù)處理，以去除噪聲、處理缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性；

38、實(shí)時(shí)更新：觸發(fā)器：在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置觸發(fā)器，當(dāng)某個(gè)特定的事件發(fā)生時(shí)，自動(dòng)執(zhí)行相應(yīng)的操作來更新數(shù)據(jù)；

39、定時(shí)任務(wù)：設(shè)置定時(shí)任務(wù)，定時(shí)執(zhí)行數(shù)據(jù)更新操作，如每隔一段時(shí)間就執(zhí)行一次；

40、消息隊(duì)列：將數(shù)據(jù)更新請求發(fā)送到消息隊(duì)列中，數(shù)據(jù)庫通過監(jiān)聽消息隊(duì)列，接收到新的消息后及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)更新操作；

41、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步工具：使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步工具將數(shù)據(jù)從一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)同步到另一個(gè)數(shù)據(jù)庫；

42、模型調(diào)整：當(dāng)新的數(shù)據(jù)被捕獲并處理后，需要根據(jù)這些數(shù)據(jù)對(duì)已有的大數(shù)10據(jù)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化；

43、性能監(jiān)控與優(yōu)化：實(shí)時(shí)更新和調(diào)整大數(shù)據(jù)模型可能會(huì)對(duì)系統(tǒng)的性能產(chǎn)生影響，依據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的性能，如處理速度、響應(yīng)時(shí)間，并根據(jù)需要進(jìn)行優(yōu)化；

44、安全性考慮：實(shí)時(shí)更新和調(diào)整大數(shù)據(jù)模型的過程中，考慮數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，需要確保只有授權(quán)的用戶才能訪問和修改數(shù)據(jù)，并采取措施防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。

45、優(yōu)選地，所述大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)劃方案步驟：

46、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：行業(yè)數(shù)據(jù)收集：收集與特定行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)；

47、數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)和不一致的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)整合：將來自不同來源的數(shù)據(jù)整合到一個(gè)統(tǒng)一的格式中，以便于后續(xù)的分析和模型訓(xùn)練；

48、特征工程：特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取有意義的特征，這些特征應(yīng)能夠反映行業(yè)的關(guān)鍵屬性、趨勢和變化；

49、特征轉(zhuǎn)換：對(duì)提取的特征進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等，以便于模型訓(xùn)練；

50、模型選擇與訓(xùn)練：模型選擇：根據(jù)問題的性質(zhì)和數(shù)據(jù)的特性選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；

51、模型訓(xùn)練：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，通過調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)來優(yōu)化模型的性能；

52、行業(yè)規(guī)劃生成：文本模板設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)符合指定格式的文本模板，模板應(yīng)包含行業(yè)規(guī)劃的關(guān)鍵要素，如目標(biāo)、策略、行動(dòng)計(jì)劃；

53、內(nèi)容生成：根據(jù)模型的輸出結(jié)果和文本模板，自動(dòng)生成行業(yè)規(guī)劃的內(nèi)容，這可以通過自然語言處理(nlp)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，如文本生成、文本摘要；

54、后處理與優(yōu)化：內(nèi)容審核：對(duì)自動(dòng)生成的行業(yè)規(guī)劃進(jìn)行內(nèi)容審核，確保規(guī)劃的準(zhǔn)確性和合理性；

55、人工調(diào)整：根據(jù)需要對(duì)自動(dòng)生成的規(guī)劃進(jìn)行人工調(diào)整和優(yōu)化，以滿足特定的需求和要求；

56、迭代與優(yōu)化：

57、模型迭代：根據(jù)生成的行業(yè)規(guī)劃的效果和用戶反饋，不斷迭代和優(yōu)化模型，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力；

58、流程優(yōu)化：對(duì)整個(gè)流程進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高數(shù)據(jù)收集、處理和生成的效率和準(zhǔn)確性。

59、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，至少具有如下有益效果：

60、上述方案中，通過設(shè)置行業(yè)大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練模組和大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)劃方案模組具有處理效率高：自動(dòng)化生成的大數(shù)據(jù)模型能夠快速地處理和分析大量的行業(yè)數(shù)據(jù)，節(jié)省了大量的人力和時(shí)間成本，可以使得企業(yè)能夠更快地響應(yīng)市場變化，做出更及時(shí)的決策；準(zhǔn)確性高：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，自動(dòng)化生成的模型能夠準(zhǔn)確地識(shí)別行業(yè)趨勢、預(yù)測市場需求，從而幫助企業(yè)制定更合理的戰(zhàn)略和計(jì)劃；這有助于提高企業(yè)的競爭力和市場占有率，可擴(kuò)展性強(qiáng)：大數(shù)據(jù)模型自動(dòng)化生成系統(tǒng)通常具有良好的可擴(kuò)展性，能夠根據(jù)不同的行業(yè)特點(diǎn)和需求進(jìn)行定制和調(diào)整。這使得系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，滿足企業(yè)不斷變化的需求；創(chuàng)新性強(qiáng)：自動(dòng)化生成的模型能夠基于大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律和趨勢，從而為企業(yè)帶來創(chuàng)新性的想法和解決方案；這有助于企業(yè)打破傳統(tǒng)思維模式，開創(chuàng)新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域；降低人為錯(cuò)誤：相比人工分析，自動(dòng)化生成的模型能夠減少人為錯(cuò)誤和主觀偏見的影響；它通過算法和模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行客觀分析，從而得出更準(zhǔn)確的結(jié)論和建議；持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化：大數(shù)據(jù)模型自動(dòng)化生成系統(tǒng)通常具備自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力；它們能夠不斷地從新的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)模型性能，從而保持模型的先進(jìn)性和準(zhǔn)確性。