一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，包括获取品牌数据和品牌历史数据，对所述品牌数据进行预处理；对所述品牌数据进行多种类别的特征提取获得特征数据，对所述特征数据进行聚类分析获取诊断数据，对所述特征数据进行相关性分析获取评估数据；构建计算模型，根据所述品牌历史数据训练并测试模型，将所述诊断数据输入所述计算模型获得诊断结果，将所述评估数据输入所述计算模型获得评估结果；将所述诊断结果和所述评估结果结合分析，获得分析结果并输出。该方法不仅可以提高基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于大数据的品牌数据智能识别诊断系统中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据领域，尤其涉及一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统。

技术介绍

1、诊断技术在大数据领域的应用越来越广泛，可以帮助品牌管理者及时、高效地对企业品牌进行诊断和评估，实现企业品牌的及时性管理。目前，基于大数据的品牌数据智能识别诊断具有信息量庞大、数据种类多样、信息密度大等特点，品牌数据智能识别诊断方法存在较多的不确定因素，导致品牌数据智能识别诊断方法存在较大的不确定性。虽然已经专利技术了一些诊断系统的品牌数据智能识别诊断方法，但是仍不能有效解决品牌数据智能识别诊断方法的不确定问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是要提供一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统。

2、为达到上述目的，本专利技术是按照以下技术方案实施的：

3、本专利技术包括以下步骤：

4、a获取品牌数据和品牌历史数据，对所述品牌数据进行预处理，所述品牌数据包括文本数据和数值数据；

5、b构建特征提取模型，对所述文本数据进行第一类别的特征提取，获得第一特征数据；对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，步骤A中所述预处理包括对所述文本数据进行文本清洗、去除停用词、去除标点符号、去除噪声和词形还原；对所述数值数据进行数据清洗、缺失值处理、去除异常值和去错误值。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，构建所述特征提取模型的方法，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，对所述文本数据进行第一类别的特...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，步骤a中所述预处理包括对所述文本数据进行文本清洗、去除停用词、去除标点符号、去除噪声和词形还原；对所述数值数据进行数据清洗、缺失值处理、去除异常值和去错误值。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，构建所述特征提取模型的方法，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的品牌数据智能识别诊断方法及系统，其特征在于，对所述文本数据进行第一类别的特征提取，获得第一特征数据；对所述数值数据进行第二类别的特征提取，获得第二特征数据的方法，包括：

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘娟，霍梦佳，崔运鹏，黄杰，王诗睿，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业信息研究所，
类型：发明
国别省市：