【技术实现步骤摘要】
大数据的筛选方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种大数据的筛选方法及装置。
技术介绍
大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。特别是针对企业挑选供应商的大数据应用场景，对大数据的处理精准度要求比较严格，目前，常用的方法是从堆积成山的纸制文档中寻找所需内容，消耗时间过长，并且对用户标签数据提取不精准，因此不能实现精准匹配，进而用户基于已匹配的数据对上下游供应商选择仍然存在一定的困难。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种大数据的筛选方法及装置，主要目的在于解决从堆积成山的纸制文档中寻找所需内容，消耗时间过长，并且对用户标签数据提取不精准，因此不能实现精准匹配的问题。为了解决上述问题，本专利技术实施例主要提供如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种大数据的筛选方法，其特征在于，包括：根据多维度组合数据训练得到企业评...
【技术保护点】
1.一种大数据的筛选方法，其特征在于，包括：/n根据多维度组合数据训练得到企业评价模型，所述多维度组合数据包含：企业运营效率、企业发展能力、企业贡献度、遵纪守法以及风险控制，单一维度下的数据还包含一个或多个数据；/n接收输入的第一搜索关键词，并根据所述第一搜索关键词在所述企业评价模型中依次根据多维度组合进行评分，得到评估值；/n根据所述评估值的大小将数据筛选结果进行展示，并将超过预设评估阈值的评估值所对应的企业确定为目标企业对象。/n
【技术特征摘要】
1.一种大数据的筛选方法，其特征在于，包括：
根据多维度组合数据训练得到企业评价模型，所述多维度组合数据包含：企业运营效率、企业发展能力、企业贡献度、遵纪守法以及风险控制，单一维度下的数据还包含一个或多个数据；
接收输入的第一搜索关键词，并根据所述第一搜索关键词在所述企业评价模型中依次根据多维度组合进行评分，得到评估值；
根据所述评估值的大小将数据筛选结果进行展示，并将超过预设评估阈值的评估值所对应的企业确定为目标企业对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述企业评价模型中查找与所述第一搜索关键词相似的第二搜索关键词；
将触发的针对所述第二搜索关键词的搜索结果，作为所述第一搜索关键词的搜索结果进行推送。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多维度组合数据训练得到企业评价模型包括：
将企业基本信息进行分类并进行数据格式化处理；
基于格式化处理后的数据，以及预设算法对多维度组合数据进行训练。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述评估值的大小将数据筛选结果进行展示包括：
分别获取评估值对应的企业对象的多维度数据；
以列表形式比对展示多个企业对象的多维度数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
分别对所述多维度组合数据下的单一数据进行实时监控；
若确定存在更新，则基于更新后的数据对所述企业评价模型进行更新。
6.一种大数据的筛选装置，其特征在于，包括：
训练单元，用于根据多维度组合数据训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：周传刚，
申请(专利权)人：北京火眼神算数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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