提取数据(基因)特征模板方法与应用模板的方法和系统技术方案
Method and system for extracting data (gene) feature template method and application template
Extraction of data association eigenvalue method pattern or template: A: the data resources to determine the language processing, POS tagging, tagging nouns, verbs and sentences; syntax analysis, annotation of each sentence subject, predicate and object; two: extracting sentence collection overlap labeled as subject and noun phrases labeled as predicate and verb overlap, overlapping phrases, marked as object and noun phrases, respectively set nouns as subjects, set as the predicate verb, and noun as the object set, and they were in the sentence subject predicate predicate / object corresponding correlation relationship, the cumulative three respectively. Statistical subject nouns, verbs and verb, marked as a measure of the subject noun set: verb / predicate verb set set: The characteristics of object noun phrase weight containing correlation value is n: noun verb word frequency ratio: v = V: verb noun word frequency ratio: 2n.
【技术实现步骤摘要】
提取数据(基因)特征模板方法与应用模板的方法和系统
本专利技术涉及数据挖掘、文本挖掘、自然语言处理、人工智能等领域，特别涉及到一种基于自然语言处理、文本挖掘制作使用数据关联特征模式或模板的方法，以及利用应用该模板的智能商业、智能社交的方法和系统。
技术介绍
“数据是爆炸了，信息却很贫乏”。简单的说，数据就是符号。数据本身没有任何意义，数据的含义就是语义(semantic)。只有被赋予含义的数据才能够被使用，这时候数据就转化为了信息，数据的含义就是语义。语义是用来联系计算机表示和现实世界的途径。网络资源环境本身也向语义化、结构化和智能化方向发展。人类发展到今天大量信息用电子文档的方式进行存储且近一二十年来这些电子文档的数量呈现出爆炸式的增长。据美林公司(MerrillLynch)和高德纳公司(Gartner)联合进行的一项调查表明，85％的企业数据或多或少是以无序的方式收集储存的。同时，调查声称这些杂乱无章的数据每18个月增长一倍。文本是最基本、最常用的信息载体，包含着人类知识积累加工进步过程以及涉及人们日常社会活动、政务活动、公共服务、商业活动、社交活动的核心价值...
【技术保护点】
一种基于自然语言处理技术，提取制作数据关联特征值模式或模板的方法，其特征在于制作动词‑名词(价值)链数据关联模式或模板执行如下步骤：(a)步骤一：对(主体的)数据资源的文本数据进行判定语种预处理，词性标注，标注出每个句子的名词、动词；并对文本数据进行语法分析，标注出每个句子的主语、谓语、宾语；其中，可以将被动语态主语标注为宾语；其中，进行主语名词或宾语名词的指代消解处理；(b)步骤二：提取句子集合中重叠标注为主语和名词的词组，提取句子集合中重叠标注为谓语和动词的词组，提取重叠标注为宾语和名词的词组，分别获得作为主语的名词集合，作为谓语的动词集合，和作为宾语的名词集合，以及他...
【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言处理技术，提取制作数据关联特征值模式或模板的方法，其特征在于制作动词-名词(价值)链数据关联模式或模板执行如下步骤：(a)步骤一：对(主体的)数据资源的文本数据进行判定语种预处理，词性标注，标注出每个句子的名词、动词；并对文本数据进行语法分析，标注出每个句子的主语、谓语、宾语；其中，可以将被动语态主语标注为宾语；其中，进行主语名词或宾语名词的指代消解处理；(b)步骤二：提取句子集合中重叠标注为主语和名词的词组，提取句子集合中重叠标注为谓语和动词的词组，提取重叠标注为宾语和名词的词组，分别获得作为主语的名词集合，作为谓语的动词集合，和作为宾语的名词集合，以及他们分别在句子中的主语-谓语/谓语-宾语对应的关联特征关系，主语名词集合∶谓语动词集合/谓语动词集合∶宾语名词集合，即，名词∶动词/动词∶名词的词组组合以及他们之间的主语-谓语/谓语-宾语(一对一)关联特征关系；(c)步骤三：分别统计主语名词、谓语动词和宾语动词的累计词频，标注出来作为度量主语名词集合∶谓语动词集合/谓语动词集合∶宾语名词集合含有(一对一)关联关系的词组权重特征值大小，即，主语名词词频n∶谓语动词词频v/谓语动词词频v∶宾语名词词频n2(词频v，n，n2是正整数)，获得关联关系权重的所述(主体的)数据资源的：名词∶动词≈词频比n∶v集合以及动词∶名词≈词频比v∶2n集合，集合中选取高频的词频词组成为动词-名词(价值)链数据关联模式或模板(词组集合)。2.根据权利要求1所述的基于自然语言处理技术，制作动词-名词(价值)链数据关联模式或模板的方法，其特征在于：其中，步骤四：合并名词∶动词的(一对一)关联词组和动诃∶名词的(一对一)关联词组前后同名重复的名词词组和词频：......∶动词∶相同名词相同名词∶动词∶......连接同名名词两词组成多环节关联词组链条，得到...∶动词∶(合并相同)名词∶动词∶(合并相同)名词∶动词∶...的多环节词组链条，从而将部分一对一的词组链条(集合)串联形成以动词/名词词组交替为链接节点的...∶动词∶名词∶动词∶名词∶...多环节多维度的动词/名词交替词组链条，甚至可能形成首尾相互链接的闭环的动词/名词交替词组的多环节闭环关联词组链；合并主语名词和宾语名词的词频n+n2，获得交替循环往复的...∶动词∶名词∶...链接关联词组权重的...∶动词∶名词∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶...动词-名词(价值)链数据关联模式或模板(词组集合，词频v，n，n2是正整数)，也就是说，动词-名词(价值)链数据关联模式或模板(词组集合)，既可以是一对一的词组链条(名词∶动词≈词频比n∶v或动词∶名词≈词频比v∶n2)也可以是多环节的词组链条(...∶动词∶名词∶动词...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...)两种形式。3.根据权利要求1或2所述的基于自然语言处理技术，制作获取动词-名词(价值)链数据关联模式或模板的方法，其特征在于：其中，可以利用语料库、数字字典、知识本体库等自然语言处理辅助工具综合分析，进行针对每个句子的谓语动词的副词标注，提取副词时候还累计统计其词频，得到：副词∶动词∶名词的关联权重的副词∶动词∶名词≈词频比a∶v∶n2或名词∶副词∶动词≈词频比n∶a∶v的动词-名词(价值)链数据关联模式或模板(词频v，n，n2是正整数a是自然数可以为0)；或者获得多环节的词组链条：交替循环往复...∶副词∶动词∶名词∶副词∶...词组的关联权重的...∶副词∶动词∶名词∶...≈词频比...∶a∶v∶(n+n2)∶a∶...的动词-名词(价值)链数据关联模式或模板(词频v，n，n2是正整数a是自然数并可以为0)；其中，副词可以为空。4.一种动词-名词(价值)链数据关联模式或模板(词组集合)的比对方法，其特征在于执行如下步骤：(a)步骤一：两个不同(主体的)数据资源制作的动词-名词(价值)链数据关联模式或模板(词组链集合)，相互进行词组的比对，(b)步骤二：如果比对结果得到：相同动词、相同名词、相同动词及相同名词、相同名词及相同动词、或相同的动词/名词交替多环节词组链条，其中，如果有副词还可以加入相同副词的比对，即，相同名词、相同副词及相同动词，相同副词、相同动词及相同名词，进入下一步；(c)步骤三：相同词组进行词频比的比对；(d)步骤四：输出结果：一，词频比相等的结果：相同动词及相同名词∶词频比v∶n2相等，模板成功匹配；相同名词及相同动词∶词频比n∶v相等，模板成功匹配；相同动词/名词交替多环节词组：词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...，1(n、n2)分量全相等；2(n+n2)总量相等；模板成功匹配；二，词频比不等的结果：相同动词：显示相关高频名词排序；相同名词：显示相关高频动词排序；相同动词及相同名词：两个模板名词词频分别在动词词频的比重与他们词频比成反比例关系，显示词频比差异值；相同名词及相同动词：两个模板名词词频在动词词频的比重与他们词频比成正比例关系，显示词频比差异值；相同动词/名词交替多环节词组：名词、动词词频比差异值；其中，可以从单位(部门)数据资源制作的动词-名词(价值)链数据关联模板中，选定词频高的名词词组(集合)，比对从个人群体样本数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板(集合)；匹配成功的相同名词所在动词-名词(价值)链数据关联模板可以作为所述单位(部门)的(高频)名词为主题的单位供给与个人群体需求之间的匹配关系的动词-名词(价值)链数据关联模板；其中，从单位(部门)数据资源制作的动词-名词(价值)链数据关联模板，选定词频高的名词词组，比对从众多单位集合的办公综合样本数据资源或者从所有数据资源制作获取的动词-名词(价值)链数据关联模板，可以得到所述单位(部门)在办公综合样本数据资源整体或所有数据资源整体的(高频)名词-动词动作(价值)链环节上的动词词频程度中的相对比较的差异值定位情况和态势。5.一种使用动词-名词(价值)链数据关联模板制作类别模板，以及类别模板的比对方法，其特征在于，一，类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)的提取制作执行如下步骤：(a)步骤一：借助语料库、知识本体库等自然语言处理工具，对一个(主体)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板(集合)中，所有名词词组进行分类/聚类，并对同类名词所在模板位置左右相邻各保留至少一个词组(即相邻动词)的原则，选取一部分(包括同类名词)组成的动词-名词(价值)链数据关联模板片断，划分出同类别的动词-名词(价值)链片断(集合)，组成分类/聚类模板，即，每个类别模板可能包括较少词组链条的动词-名词(价值)链片断(集合)，并对类别命名：类别名称a{...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...动词-名词(价值)链片断(词频v，n，n2是正整数)}其中，同样方法，也可以用动词词组相同相近的同义词近义词，划分同类动词的类别模板：(b)步骤二：分类相同的动词-名词(价值)链片断集合，以原始词组(片断所有动词、名词)作为一部分线索，组合线索(第一)集合，以同类名词左右各保留至少一个动词词组的(相同)原则获取和匹配动词-名词(价值)链片断排序规则作为一部分规则，组合规则(第二)集合，同类名词的动词-名词(价值)链片断的词频比作为一部分统计特征值，组合特征值(第三)集合，简化表示和详细展开分别为：类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)＝类别模板{数据线索(...动词1、同类名词1、动词1、动词2、同类名词2、动词2...)+处理规则：词组链片断排序规则(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...)+特征值集合(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...词组链片断词频比(词频v，n，n2是正整数))}其中，还可以设定其他分类规则，与动词-名词(价值)链数据关联模板分类规则一起，组成类别模板规则；其中，可以针对单位(部门)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板制作单位(部门)类别模板；其中，可以针对个人群体数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板提取制作个人群体类别模板；其中，可以针对办公综合样本数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板提取制作办公综合类别模板；二，类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)的比对执行如下步骤：原类别模板{数据线索(...动词1、同类名词1、动词1、动词2、同类名词2、动词2...)+处理规则：词组链片断(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...)+特征值集合(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...词组链片断词频比(词频v，n，n2是正整数))}比对的对象类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)；(a)步骤一：按照原类别模板相同的规则，从要比对的对象类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)的数据线索中，提取原类别模板数据线索中的同名词组；如果没有提取到完全相同的同名词组，返回开始；如果提取到上述全部同名词组，数据线索(...动词1、同类名词1、动词1、动词2、同类名词2、动词2...)数据线索匹配成功，进入下一步；(b)步骤二：按照原类别模板同样分类/聚类规则进行分类，获得相同分类词组链片断排序规则：对要比对的对象(主体)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板(集合)中，所有名词词组进行分类/聚类，并对同类名词所在模板位置左右相邻各保留相同个词组原则，选取相同一部分动词-名词(价值)链片断，划分出同类别的动词-名词(价值)链片断集合，组成分类/聚类模板，对类别命名，得到：对象类别名称A的词组排序处理规则(词组链片断){...∶动词11∶同类名词11∶动词11∶...；...∶动词22∶同类名词22∶动词22∶...；...词组链片断}比对原类别名称a的词组片断排序处理规则(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...；...数据关联模板词组链片断)中的词组链片断排序；如果处理规则的词组链片断排序...∶动词11∶同类名词11∶动词11∶...与...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...匹配一致；...∶动词22∶同类名词22∶动词22∶...与...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...匹配一致；...以此类推处理规则词组链片断排序都匹配一致，进入下一步；如果词组链片断排序处理规则不匹配，则返回开始；(c)步骤三：按照原类别模板相同的处理规则，比对两个类别模板中同类的包括相同名称和相同词组链片断排序的的词频比：比对对象类别模板特征值集合{...∶动词11∶同类名词11∶动词11∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词22∶同类名词22∶动词22∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...词频比(词频v，n，n2是正整数)}与原类别模板特征值集合{...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...词频比(词频v，n，n2是正整数)}进行比对；如果：...∶动词11∶同类名词11∶动词11∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...≈...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...；...∶动词22∶同类名词22∶动词22∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...≈...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶......以此类推特征值词频比都相同或约等于，即为特征值集合匹配成功，类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)中的数据线索匹配成功，处理规则的词组链片断排序一致，特征值集合的词频比相等，结果是两个类别模板匹配成功；如果：特征值词频比不等即为类别模板匹配失败；其中，如果还采用其他分类规则，按照其他规则确定匹配比对成功与否，全部匹配成功才可以为整个模板匹配成功，任何一个局部匹配失败都可导致整个模板匹配失败。6.一种使用动词-名词(价值)链数据关联模板制作定制模板的方法，其特征在于执行如下步骤：(a)步骤一：在主题(第一)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板集合中，选取高词频的名词列表(例如，名词甲、名词乙...)；(b)步骤二：用所述高频名词列表的名词，与目标(第二)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板集合中的名词匹配比对；(例如，名词甲与...∶动词丙∶名词丙∶动词甲∶名词甲∶动词丁∶名词丁∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶(n+n2)∶v∶(n+n2)∶...的名词丙、名词甲、名词丙比对；)(c)步骤三：在目标(第二)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板上匹配成功的同名名词位置(例如，同名名词甲在动词-名词(价值)链数据关联模板上...∶名词丙∶动词甲∶同名名词甲位置∶动词丁∶名词丁∶..≈词频比...∶(n+n2)∶v∶(n+n2)∶v∶(n+n2)∶...)，向左、向右或向左右两边动词/名词词交替词组链上选取至少一个动词和一个名词；所述位置(不包括同名名词)的向左、向右或向左右两边选取的动词-名词交替词组关联链条(例如，名词丙∶动词甲≈词频比(n+n2)∶v和动词丁∶名词丁≈词频比v∶(n+n2))成为主题(第一)数据资源与目标(第二)数据资源的数据关联定制模板(集合)；其中，用可以作为主题(第一)数据资源的单位(部门)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板，与可以作为目标(第二)数据资源的个人群体数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板，制作单位供给-个人群体需求定制模板；其中，用可以作为主题(第一)数据资源的单位(部门)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板，与可以作为目标(第二)数据资源的办公综合样本数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板，制作单位供给-办公综合价值链供应链定制模板；其中，用可以作为主题(第一)数据资源的个人数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板，与可以作为目标(第二)数据资源的个人群体数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板，制作个人-群体学习交往定制模板。7.一种基于个人移动设备进行数据挖掘的智能系统，包括有语料库、知识本体库等，其特征在于，个人移动设备包括有个人移动设备输出\输入同步模块，模板特征提取模块，其中：(1)个人移动设备输出\输入同步模块，用于将对个人移动设备上的输入法、摄像头、共享内存、缓存、临时文件缓存、应用程序APP记录保存到本地的临时文件、网络开放接口、导航API等输出\输入个人数据资源同步异步复制收集，提供给模板特征提取制作模块使用，其中，可以预处理对同步数据进行数据脱敏漂白或图象提取特征值；(2)模板特征提取制作模块，对个人移动设备上同步的个人数据资源进行数据挖掘，特征值提取，制作个人数据模型、模式或模板；其中，可以在个人移动设备上制作个人数据资源的数据模型、模式或模板；其中，可以制作动词-名词(价值)链数据关联模板以及类别模板；执行如下步骤制作动词-名词(价值)链数据关联模板：(a)步骤一：对文本数据进行判定语种预处理分析，词性标注，标注出来每个句子的名词、动词；并进行语法分析，标注出来每个句子的主语、谓语、宾语；其中，可以将被动语态主语标注为宾语；其中，根据数据资源的不同类型主体，进行主语名词或宾语名词的指代消解处理；(b)步骤二：提取重叠标注为主语和名词的词组，提取重叠标注为谓语和动词的词组，提取重叠标注为宾语和名词的词组，以及他们分别在各自句子中的主语-谓语和谓语-宾语对应的关联关系：分别获得作为主语的名词的词组集合，作为谓语的动词的词组集合，和作为宾语的名词的词组集合--主语名词集合∶谓语动词集合/谓语动词集合∶宾语名词集合，即，名词∶动词/动词∶名词的词组组合和他们之间的主语-谓语/谓语-宾语(一对一)关联关系；(c)步骤三：(提取时)词频统计每个词组的词频并标注出来，作为度量有一对一链条关联关系的词组权重大小的指标，名词n∶动词v和动词v∶名词n2(词频v，n，n2是正整数)；(d)步骤四：合并名词∶动词的一对一链条关联词组和动词∶名词的一对一链条关联词组前后重复的名词词组和词频，并连接两词组成多环节关联链条：......∶动词∶相同名词相同名词∶动词∶......得到...∶动词∶(合并相同)名词∶动词∶...的多环节词组链条，形成以动词-名词交替为链接词组节点，即...∶动词∶名词∶动词∶名词∶...的多环节多维度的动词/名词交替的词组链，从而将动词∶名词和名词∶动词关联词组链接循环往复串联起来，甚至形成首尾相互链接的闭环的动词/名词交替的多环节闭环关联词组链，获得交替循环往复的...∶动词∶名词∶...链接关联词组权重指标的...∶动词∶名词∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶...动词-名词(价值)链数据关联模板(词频v，n，n2是正整数)；其中，继续执行如下步骤制作获得类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)：(a)步骤一：借助语料库、知识本体库等自然语言处理工具，对个人(群体)数据资源的动词-名词(价值)链数据关联模板(集合)中，所有名词词组进行分类/聚类，并对同类名词所在模板位置左右相邻各保留至少一个词组(即相邻动词)的原则，选取一部分(包括同类名词)组成的动词-名词(价值)链数据关联模板片断，划分出同类别的动词-名词(价值)链片断(集合)，组成分类/聚类模板，并对类别命名：类别名称a{...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...动词-名词(价值)链片断(词频v，n，n2是正整数)}其中，同样方法，也可以用动词词组相同相近的同义词近义词，划分同类动词的类别模板：(b)步骤二：分类相同的动词-名词(价值)链片断集合，以原始词组(片断所有动词、名词)作为一部分线索，组成线索(第一)集合，以同类名词所在模板位置左右相邻各保留至少一个动词词组的(相同)原则获取和匹配动词-名词(价值)链片断排序规则作为一部分规则，组成规则(第二)集合，和同类名词的动词-名词(价值)链片断的词频比作为一部分统计特征值，组成特征值(第三)集合；简化表示和详细展开表示分别为：类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)＝类别模板{数据线索(...动词1、同类名词1、动词1、动词2、同类名词2、动词2...)+处理规则：词组链片断排序规则(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...)+特征值集合(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...词组链片断词频比(词频v，n，n2是正整数))}其中，还可以提取地理位置、时间等其他同类特征数据，与动词-名词(价值)链数据关联模板分类数据一起，组成如下格式更复杂的类别模板：类别模板{数据线索(...动词1、同类名词1、动词1、动词2、同类名词2、动词2...；A<北纬N1”，东经E1”>、B<北纬N2”，东经E2”>、C<北纬N3”，东经E3”>、D<北纬N4”，东经E4”>...)+处理规则：词组链片断(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...；地点排序规则A∶B∶C∶D...)+特征值集合(...∶动词1∶同类名词1∶动词1∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...∶动词2∶同类名词2∶动词2∶...≈词频比...∶v∶(n+n2)∶v∶...；...词组链片断词频比(词频v，n，n2是正整数)；地点时间特征值A：time1，B：time2，C：time3，D：time4...)}；其中，也可以用动词词组相同相近(同义词近义词)，划分出同类动词的类别模板；个人移动设备同步的个人样本数据资源，获得动词-名词(价值)链数据关联模板组成的个人类别模板(数据线索+处理规则+特征值集合)；其中，由于是第一人称，默认缺省主语名词。8.根据权利要求7所述的一种基于个人移动设备进行数据挖掘的智能系统，其特征在于，数据挖掘公共平台服务器包括有：模板特征提取模块、模板比对模块、模板库、匹配结果反馈及消息通信模块，其中，可以根据输入法、摄像头、共享内存、缓存、临时文件缓存、应用程序APP记录保存到本地的临时文件、网络开放接口、导航API等输出\输入个人数据资源与个人主体相关性不同的程度，设置提取的词频的不同权重；其中，单位的服务器或PC包括有公共数据挖掘共享伴侣模块：(1)公共数据挖掘共享伴侣模块，用于将单位(部门)的服务器或PC上的单位(部门)电子文档数据资源，特别是文本数据，以手动或自动方式汇聚共享到数据挖掘公共平台服务器，众多单位数据资源汇聚组成办公综合样本数据资源；其中，共享之前进行数据预处理，排除内容相同或内容相似且时间相同的电子文档，可以预处理对同步数据进行数据脱敏；(2)数据挖掘公共平台服务器上的模板特征提取制作模块，用于数据资源进行数据挖掘，制作数据模型、模式或模板；其中，将众多个人移动设备上同步下载的个人数据资源汇集一起形成个人群体数据进行数据挖掘...
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