一种多元关联关系的分析方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种多元关联关系的分析方法及装置，该方法包括：创建元组集，所述元组集包括N个元组，每个所述元组包括至少一个元素，N为大于1的正整数；根据第M‑1个元组中的元素与第M个元组中的元素之间的对应关系，建立所述第M‑1个元组与第M个元组的映射关系，其中，M＝2，3,……，N；根据所述映射关系，生成关联表达式列表；根据所述关联表达式列表进行关联关系分析。元组的数量、每个元组的元素以及不同元组的元素对应关系可根据实际的业务场景进行设置，生成适应于当前的业务场景的关联表达式列表，并且利用关联表达式的语义能准确的定位数据库中有使用价值的关联结果，提高关联分析的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种多元关联关系的分析方法及装置
本申请涉及数据挖掘的
，尤其涉及一种多元关联关系的分析方法及装置。
技术介绍
在运营企业细分市场、力求提供差别服务的时代，运营企业需面对日益增加的市场竞争压力，能否拥有一套迅速灵敏、功能强大的数据挖掘系统，有针对性地制定战略，适时推出各种营销策略，显得越来越重要。关联分析是数据挖掘重要的手段之一，用来发现数据库中不同数据之间的相关性。现有的关联分析方法大多是基于机器学习算法，如Apriori算法和FPGrowth算法等，分析挖掘频繁项集，进而发现不同数据之间的相关性。但是，现有的关联分析方法所发现的数据之间的相关性，会因外在因素变化而失效，例如在银行业务办理中，某种信用卡的A型分期付款业务，比较受储户欢迎，但是A型分期付款业务已取消，现有的关联分析方法还是会挖掘出这种已失效的相关性。除此之外，距离当前时间越接近的数据的相关性越重要，例如，一银行上周推出某种信用卡的B型分期付款业务，深受储户欢迎，但是现有的关联分析方法会因支持度不足而无法发现。因此，现有的关联分析方法不能准确的定位有使用价值的关联结果，不利于决策者制定相应的营销策略。
技术实现思路
本申请提供了一种多元关联关系的分析方法及装置，以解决现有的关联分析方法不能准确的定位有使用价值的关联结果，不利于决策者制定相应的营销策略的问题。第一方面，本申请提供了一种多元关联关系的分析方法，包括：创建元组集，所述元组集包括N个元组，每个所述元组包括至少一个元素，N为大于1的正整数；根据第M-1个元组中的元素与第M个元组中的元素之间的对应关系，建立所述第M-1个元组与所述第M个元组的映射关系，其中，M＝2，3,……，N；根据所述映射关系，生成关联表达式列表；根据所述关联表达式列表进行关联关系分析。第二方面，本申请还提供了一种多元关联关系的分析装置，包括：创建模块，用于创建元组集，所述元组集包括N个元组，每个所述元组包括至少一个元素，N为大于1的正整数；映射建立模块，根据第M-1个元组中的元素与第M个元组中的元素之间的对应关系，建立所述第M-1个元组与所述第M个元组的映射关系，其中，M＝2，3,……，N；生成模块，用于根据所述映射关系，生成关联表达式列表；关联关系分析模块，用于根据所述关联表达式列表进行关联关系分析。由以上技术方案可知，本申请提供了一种多元关联关系的分析方法及装置，元组的数量、每个元组的元素以及不同元组的元素对应关系可根据实际的业务场景进行设置，生成适应于当前的业务场景的关联表达式列表，并且利用关联表达式所表现的语义能准确的定位数据库中有使用价值的关联结果，提高关联分析的有效性，有利于决策者制定相应的营销策略。而且相比于现有的机器学习算法，利用频繁集进行迭代组合而逐条建立关联表达式而言，本申请通过多元组模型可同时生成多条关联表达式，并对文本信息进行关联关系分析，从而得到多个关联分析结果，提高关联分析的运算效率。附图说明为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请提供的一种多元关联关系的分析方法一个实施例的流程图；图2为本申请提供的一种多元关联关系的分析方法另一个实施例的流程图；图3为图2中步骤S207的流程图；图4为图3中步骤S301的流程图；图5为本申请实施例提供的一种多元关联关系模型的示意图；图6为本申请提供的一种多元关联关系的分析装置的结构示意图；图7为生成模块的结构示意图；图8为关联关系分析模块的结构示意图；图9为分析子模块的结构示意图；图10为匹配单元的结构示意图。具体实施方式下面结合说明书附图，对本申请实施例提供的一种多元关联关系的分析方法及装置的具体实施方式进行说明。参见图1，本申请实施例提供了一种多元关联关系的分析方法，包括如下步骤：步骤S101：创建元组集，所述元组集包括N个元组，每个所述元组包括至少一个元素，N为大于1的正整数。元组集内的元组可是仅含有一个元素，也可以是由多个元素构成。多元组定义为元组集中含有相应数量的元组。元组可根据元素的类型划分，如含有产品种类的元组、含有业务种类的元组和口碑评价的元组等等。以三元组构成的元组集为例，即元组集中含有三个元组，第一个元组是元素仅为“信用卡”，第二个元组是由元素为“贷款年限”、“还款额度”和“还款期限”构成，第三个元组是由元素为“较高”和“太低”构成。步骤S102：根据第M-1个元组中的元素与第M个元组中的元素之间的对应关系，建立所述第M-1个元组与所述第M个元组的映射关系，其中，M＝2，3,……，N。步骤S103：根据所述映射关系，生成关联表达式列表。步骤S104：根据所述关联表达式列表进行关联关系分析。由以上技术方案可知，本申请提供了一种多元关联关系的分析方法，元组的数量、每个元组的元素以及不同元组的元素对应关系可根据实际的业务场景进行设置，生成适应于当前的业务场景的关联表达式列表，并且利用关联表达式所表现的语义能准确的定位数据库中有使用价值的关联结果，提高关联分析的有效性，有利于决策者制定相应的营销策略；而且相比于现有的机器学习算法，利用频繁集进行迭代组合而逐条建立关联表达式而言，本申请通过多元组模型可同时建立多条关联表达式，并对文本信息进行关联关系分析，从而得到多个关联分析结果，提高关联分析的运算效率。参见图2，图2为本申请提供的一种多元关联关系的分析方法另一个实施例的流程图。本申请的另一实施例提供了一种多元关联关系的分析方法，包括：步骤S201：创建元组集，所述元组集包括N个元组，每个所述元组包括至少一个元素，N为大于1的正整数。元组集内的多个元组可按照预设的顺序排列，也可以无序排列。元组集内元组的数量以及每个元组内的元素数量可根据当前的业务场景的需要进行设置。元组集内的元素可由用户录入或导入，也可以在数据库中选取对应的元素，例如，引用现有的与元素类型对应的概念资源。步骤S202：根据第M-1个元组中的元素与第M个元组中的元素之间的对应关系，建立所述第M-1个元组与所述第M个元组的映射关系，其中，M＝2，3,……，N。用户可根据实际业务场景，在相邻的两个元组中分别选择需要建立对应关系的元素，进而建立第一个元组至第N个元组的映射关系，参见图5，以三元组构成的元组集为例，第一个元组是元素为“信用卡”和“储蓄卡”，第二个元组是由元素为“贷款年限”、“还款额度”和“利息”构成，第三个元组是由元素为“较高”、“合适”和“太低”构成。用户可在第一个元组中选取需要建立对应关系的元素，例如选择“信用卡”，在第二元组的元素会对应“信用卡”分为建立关系列队和未建立关系列队，建立关系列队由已与“信用卡”建立对应关系的元素组成，未建立关系列队由未与“信用卡”建立对应关系的元素组成，假设第二个元组中的元素“贷款年限”、“还款额度”和“还款期限”均未与“信用卡”建立对应关系，则建立关系列队为空，未建立关系列队包括“贷款年限”、“还款额度”和“利息”。用户在未建立关系列队中选取需与“信用卡”建立对应关系的元素，例如“贷款年限”和“还款额度”。响应用户的选择操作，将“信用卡”分别与“贷款年限”和“还本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多元关联关系的分析方法，其特征在于，包括：创建元组集，所述元组集包括N个元组，每个所述元组包括至少一个元素，N为大于1的正整数；根据第M‑1个元组中的元素与第M个元组中的元素之间的对应关系，建立所述第M‑1个元组与所述第M个元组的映射关系，其中，M＝2，3,……，N；根据所述映射关系，生成关联表达式列表；根据所述关联表达式列表进行关联关系分析。

【技术特征摘要】
1.一种多元关联关系的分析方法，其特征在于，包括：创建元组集，所述元组集包括N个元组，每个所述元组包括至少一个元素，N为大于1的正整数；根据第M-1个元组中的元素与第M个元组中的元素之间的对应关系，建立所述第M-1个元组与所述第M个元组的映射关系，其中，M＝2，3,……，N；根据所述映射关系，生成关联表达式列表；根据所述关联表达式列表进行关联关系分析。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述映射关系，生成关联表达式列表的步骤包括：根据所述映射关系，生成至少一个与映射关系对应的关联表达式；根据每个所述关联表达式的语义，确定每个所述关联表达式对应的情感倾向值；根据每个所述关联表达式和对应的情感倾向值，生成关联表达式列表。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联表达式列表进行关联关系分析包括：获取至少一个文本信息；将每个所述文本信息与所述关联表达式列表中的每个关联表达式相匹配，得到关联分析结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将每个所述文本信息与所述关联表达式列表中的每个关联表达式相匹配的步骤包括：将第一关联表达式中所有的概念与第一文本信息，按照预设的匹配规则进行匹配；其中，所述第一关联表达式是所述关联表达式列表中的任意一个关联表达式；所述概念是在所述第一关联表达式中，具有关联关系且分别属于所述N个元组的元素；所述第一文本信息是所有文本信息中的任意一个；如果所述第一关联表达式中所有的概念按照所述预设的匹配规则，均与第一文本信息匹配，则确定所述第一关联表达式与第一文本信息匹配。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将第一关联表达式中所有的概念与第一文本信息，按照预设的匹配规则进行匹配的步骤包括：判断第一关联表达式中的当前概念是否有对应的概念值表达式列表；如果所述当前概念有对应的概念值表达式列表，则获取所述概念值表达式列表；将所述概念值表达式列表中的每个概念值表达式与所述第一文本信息进行匹配；如果所述概念值表达式列表中任意一个概念值表达式与所述第一文本信息相匹配，则确定当前概念与所述第一文本信息匹配；如果所述当前概念没有对应的概念值表达式列表，则将所述当前概念与所述第一文本信息进行匹配，得到匹配结果。6.一种多元关联关系的分析装置，其特征在于，包括：创建模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：席丽娜，李德彦，王文军，
申请(专利权)人：北京神州泰岳软件股份有限公司，中科鼎富北京科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11