基于行业大数据模型训练自动生成指定格式的行业规划方法与流程

本发明涉及大数据，特别涉及基于行业大数据模型训练自动生成指定格式的行业规划方法。

背景技术：

1、大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、随着时代发展，大数据走进生活方方面面，而对于大数据模型规划，并且针对指定行业的格式规划具有以下缺陷：一、数据质量问题：自动化生成的大数据模型可能面临数据质量问题，由于数据源的多样性和复杂性，自动收集和处理的数据可能存在不准确、不完整或不一致的情况，这些问题可能导致模型训练结果的不准确，从而影响生成的专利内容的可靠性和有效性；

3、二、缺乏创新性和灵活性：自动化生成的大数据模型可能缺乏创新性和灵活性。它们通常基于预先设定的算法和规则进行工作，可能无法适应新的技术趋势或市场变化，此外，自动化生成的专利可能缺乏独特的创意和灵感，难以在竞争激烈的市场中脱颖而出。

4、因此，本技术提供了基于行业大数据模型训练自动生成指定格式的行业规划方法来满足需求。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是提供基于行业大数据模型训练自动生成指定格式的行业规划方法以解决现有的针对数据质量和灵活性缺乏的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、基于行业大数据模型训练自动生成指定格式的行业规划方法，包括：行业大数据模型训练模组和大数据行业规划方案模组，所述行业大数据模型训练模组包括：创新应用场景、大数据规划流程与大数据驱动流程，指定格式输出、多数据融合处理与智能优化算法，以及模型扩展与定型和实时更新与调整；

4、所述大数据行业规划方案模组包括：数据收集与预处理，模型设计与训练，模型评估与优化，自动生成行业规划方案，方案评估与调整，实施与监控，持续更新与迭代；

5、所述创新应用场景规划包括新兴行业领域规划，行业规划自动生成；

6、所述大数据规划流程包括整合规划效率和准确性；

7、所述大数据规划流程包括整合规划规律和趋势和拓展应用范围和价值；

8、所述指定格式输出包括：设置格式自动生成和输出，设置技术融合，标注统一训练；

9、所述多数据融合处理包括：消除数据冗余和噪音，提高数据质量；

10、所述智能优化算法包括：数据处理技术，标准归一化；所述智能优化算法适用为粒子群优化算法求解优化问题，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)维上在第(t+1)次迭代时的速度；

12、(\omega)是惯性权重，用于控制粒子的速度变化；

13、(c_1)和(c_2)是学习因子，通常取正数；

14、(r_1)和(r_2)是两个在([0,1])范围内的随机数；

15、(p_{i,j})是粒子(i)在第(j)维上的历史最优位置；

16、(p_{g,j})是整个粒子群在第(j)维上的全局最优位置；

17、(x_{i,j}(t))是粒子(i)在第(j)维上在第(t)次迭代时的位置；

18、所述模型扩展与定型包括：规划方案并不断优化调整，算法最优解；

19、所述实时更新与调整：模型发展最近动态实时更新和根据事实策划方案为行业提出指导。

20、优选地，所述创新应用场景分布新兴行业领域规划的独特性：在大数据处理、分析或应用过程中，采用了独特的技术手段、算法或方法，能够显著提高数据处理效率、准确性或提供新的洞察；大数据与特定领域的结合：将大数据技术应用于某个特定领域，通过深入理解和利用该领域的知识，开发出能够解决该领域特有问题的大数据技术解决方案；大数据可视化与交互：通过独特的数据可视化技术或交互方式，使得大数据的分析结果能够以更直观、更易于理解的方式呈现给用户，从而提高数据的使用价值和用户体验；大数据安全与隐私保护：在大数据的收集、存储、分析和使用过程中，采用了创新的隐私保护技术或安全策略，确保数据的安全性和隐私性，同时满足合规要求；实时大数据处理：针对需要实时响应的场景，通过优化数据处理流程、采用分布式计算等技术，实现了对大数据的实时处理和分析，从而提供了更及时、更准确的决策支持。

21、优选地，所述大数据规划流程为：独特的需求分析方法：能够针对特定行业或领域，提出独特的需求分析方法和模型，从而更准确地把握业务问题和需求；创新的技术选型策略：能够根据项目的特点和需求，提出创新的技术选型策略，选择最适合的技术栈和工具，先进的数据对接和分析方法，能够提出先进的数据对接和分析方法；

22、所述大数据驱动流程为：独特的数据收集和处理方法：能够提出独特的数据收集和处理方法，确保数据的准确性和完整性，先进的数据挖掘算法和模型：能够提出先进的数据挖掘算法和模型，从大数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，为决策和行动提供有力支持；可以将学习技术应用于大数据分析中，实现自动化学习和决策。

23、优选地，所述指定格式输出：使用mapreduce编程模型通过reducer的context.write方法指定输出的键值对类型，决定文件的存储格式；文件的存储格式，文本、csv、json、equencefile，通常由hadoop的outputformat类决定；实现自定义的outputformat来定义输出格式；常见的hadoop输出格式包括textoutputformat(文本格式)、sequencefileoutputformat(sequencefile格式)。

24、优选地，所述多数据融合处理的融合方式为：数据组合：通过简单地将各方数据组合在一起；数据整合：需要多方的数据共同存在实现产品价值，数据的融合产生的是化学反应，有价值产生；数据聚合：这是数据融合的最高层次，由双方数据聚合孵化产生出新的产品或新模式；

25、且分为以下三种融合方式：一、基于阶段的融合方法：在数据挖掘任务的不同阶段使用不同的数据集，基于特征的融合方法：利用深度神经网络对从不同数据集中提取的原始特征进行了新的表示，然后将新的特征表示输入到另一个模型中进行分类或预测，

26、二、基于语义的融合方法：根据语义的不同将数据进行融合，具体方法包括基于多视角的方法、基于相似性的方法、基于概率依赖的方法和基于迁移学习的方法。

27、优选地，所述模型扩展与定型步骤为：

28、数据采集与存储：大数据模型扩展与定型的基础，建立高效稳定的数据采集系统，从各种数据源中获取数据，并将其存储在可扩展的存储系统中；

29、数据清洗与预处理：大数据通常包含大量的噪声和不完整的数据，因此在应用大模型之前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性，这个过程可能包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等；

30、模型选择与优化：根据业务需求和数据类型，选择适合的机器学习算法或深度学习模型；然后，通过调整模型的参数和结构，优化模型的性能；

31、模型训练：使用经过清洗和预处理的数据对模型进行训练；

32、模型评估：通过交叉验证、混淆矩阵、roc曲线等指标对模型的性能进行评估，优化步骤；

33、模型扩展：模型的性能满足要求，对模型进行扩展，这可以通过增加模型的复杂度、引入新的特征、集成多个模型等方式实现；

34、模型定型：定型并部署到生产环境中，涉及将模型集成到企业的应用系统中，以实现自动化的决策支持和业务优化。

35、优选地，所述实时更新与调整实现方式为：

36、数据源连接：首先，需要确保与各种数据源的稳定连接，以便能够实时获取新的数据，数据捕获：一旦与数据源建立连接，就需要捕获新的数据；使用websockets建立持久性连接、长连接、eventsource等技术来实现；

37、数据清洗与预处理：新捕获的数据可能需要进行清洗和预处理，以去除噪声、处理缺失值、转换数据类型等，确保数据的质量和准确性；

38、实时更新：触发器：在数据库中设置触发器，当某个特定的事件发生时，自动执行相应的操作来更新数据；

39、定时任务：设置定时任务，定时执行数据更新操作，如每隔一段时间就执行一次；

40、消息队列：将数据更新请求发送到消息队列中，数据库通过监听消息队列，接收到新的消息后及时进行数据更新操作；

41、实时数据同步工具：使用实时数据同步工具将数据从一个数据库实时同步到另一个数据库；

42、模型调整：当新的数据被捕获并处理后，需要根据这些数据对已有的大数10据模型进行调整和优化；

43、性能监控与优化：实时更新和调整大数据模型可能会对系统的性能产生影响，依据实时监控系统的性能，如处理速度、响应时间，并根据需要进行优化；

44、安全性考虑：实时更新和调整大数据模型的过程中，考虑数据的安全性和隐私性，需要确保只有授权的用户才能访问和修改数据，并采取措施防止数据泄露和非法访问。

45、优选地，所述大数据行业规划方案步骤：

46、数据收集与预处理：行业数据收集：收集与特定行业相关的数据；

47、数据清洗：去除噪声、重复数据和不一致的数据，确保数据质量，数据整合：将来自不同来源的数据整合到一个统一的格式中，以便于后续的分析和模型训练；

48、特征工程：特征提取：从原始数据中提取有意义的特征，这些特征应能够反映行业的关键属性、趋势和变化；

49、特征转换：对提取的特征进行必要的转换，如标准化、归一化等，以便于模型训练；

50、模型选择与训练：模型选择：根据问题的性质和数据的特性选择合适的机器学习模型，如决策树、随机森林、神经网络等；

51、模型训练：使用预处理后的数据训练模型，通过调整模型的参数和结构来优化模型的性能；

52、行业规划生成：文本模板设计：设计符合指定格式的文本模板，模板应包含行业规划的关键要素，如目标、策略、行动计划；

53、内容生成：根据模型的输出结果和文本模板，自动生成行业规划的内容，这可以通过自然语言处理(nlp)技术来实现，如文本生成、文本摘要；

54、后处理与优化：内容审核：对自动生成的行业规划进行内容审核，确保规划的准确性和合理性；

55、人工调整：根据需要对自动生成的规划进行人工调整和优化，以满足特定的需求和要求；

56、迭代与优化：

57、模型迭代：根据生成的行业规划的效果和用户反馈，不断迭代和优化模型，提高模型的准确性和泛化能力；

58、流程优化：对整个流程进行优化和改进，提高数据收集、处理和生成的效率和准确性。

59、本发明与现有技术相比，至少具有如下有益效果：

60、上述方案中，通过设置行业大数据模型训练模组和大数据行业规划方案模组具有处理效率高：自动化生成的大数据模型能够快速地处理和分析大量的行业数据，节省了大量的人力和时间成本，可以使得企业能够更快地响应市场变化，做出更及时的决策；准确性高：通过机器学习算法和大数据技术，自动化生成的模型能够准确地识别行业趋势、预测市场需求，从而帮助企业制定更合理的战略和计划；这有助于提高企业的竞争力和市场占有率，可扩展性强：大数据模型自动化生成系统通常具有良好的可扩展性，能够根据不同的行业特点和需求进行定制和调整。这使得系统能够适应各种复杂的业务场景，满足企业不断变化的需求；创新性强：自动化生成的模型能够基于大量的历史数据和实时数据，发现新的规律和趋势，从而为企业带来创新性的想法和解决方案；这有助于企业打破传统思维模式，开创新的业务领域；降低人为错误：相比人工分析，自动化生成的模型能够减少人为错误和主观偏见的影响；它通过算法和模型对数据进行客观分析，从而得出更准确的结论和建议；持续学习优化：大数据模型自动化生成系统通常具备自我学习和优化的能力；它们能够不断地从新的数据中学习并改进模型性能，从而保持模型的先进性和准确性。