CN117455059A - 一种基于数据采集的行业趋势评估*** - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于数据采集的行业趋势评估***，其通过利用行业发展历史数据、行业发展外部因素，并构建智能化的预测模型来识别和预测行业中的趋势以分析市场需求的变化，为用户提供对未来可能发生的变化和趋势的预测。
Description
技术领域
本申请涉及智能评估领域，且更为具体地，涉及一种基于数据采集的行业趋势评估***。
背景技术
随着互联网技术的发展，数据采集和分析的能力不断提高，为各个行业提供了更多的信息和洞察力。在竞争激烈的市场环境中，及时识别和预测行业中的趋势变化，对于企业制定战略和决策具有重要意义。
然而，传统的行业趋势评估方法往往依赖于专家的经验和判断，缺乏客观的数据支持，难以适应复杂多变的市场需求。
因此，如何构建一种基于数据采集的行业趋势评估***，是一个具有实际价值和挑战性的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于数据采集的行业趋势评估***，其通过利用行业发展历史数据、行业发展外部因素，并构建智能化的预测模型来识别和预测行业中的趋势以分析市场需求的变化，为用户提供对未来可能发生的变化和趋势的预测。
根据本申请的一个方面，提供了一种基于数据采集的行业趋势评估***，其包括：
信息采集模块，用于采集待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素，其中，所述行业发展历史数据包括预定时间段内的市场规模分析报告、销售额趋势分析报告和用户评价分析报告，所述行业发展外部因素包括所述预定时间段内的政策法规和经济分析报告；
数据处理模块，用于对所述待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素进行数据预处理与数据结构化处理以得到市场规模编码向量、销售额编码向量、用户评价编码向量、政策法规编码向量和经济分析编码向量；
联合分析模块，用于对所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量、所述用户评价编码向量、所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量进行联合分析以得到行业内外发展联合特征矩阵；以及
等级生成模块，用于基于所述行业内外发展联合特征矩阵，确定所述待评估行业的市场需求变化的程度等级。
与现有技术相比，本申请提供的一种基于数据采集的行业趋势评估***，其通过利用行业发展历史数据、行业发展外部因素，并构建智能化的预测模型来识别和预测行业中的趋势以分析市场需求的变化，为用户提供对未来可能发生的变化和趋势的预测。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1为根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***的框图；
图2为根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***的***架构图；
图3为根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***中信息采集模块的框图；
图4为根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***中联合分析模块的框图；
图5为根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***中等级生成模块的框图。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
虽然本申请对根据本申请的实施例的***中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述***和方法的不同方面可以使用不同模块。
本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的***所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
传统的行业趋势评估方法往往依赖于专家的经验和判断，缺乏客观的数据支持，难以适应复杂多变的市场需求。因此，如何构建一种基于数据采集的行业趋势评估***，是一个具有实际价值和挑战性的问题。
在本申请的技术方案中，提出了一种基于数据采集的行业趋势评估***。图1为根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***的框图。图2为根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***的***架构图。如图1和图2所示，根据本申请的实施例的基于数据采集的行业趋势评估***300，包括：信息采集模块310，用于采集待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素，其中，所述行业发展历史数据包括预定时间段内的市场规模分析报告、销售额趋势分析报告和用户评价分析报告，所述行业发展外部因素包括所述预定时间段内的政策法规和经济分析报告；数据处理模块320，用于对所述待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素进行数据预处理与数据结构化处理以得到市场规模编码向量、销售额编码向量、用户评价编码向量、政策法规编码向量和经济分析编码向量；联合分析模块330，用于对所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量、所述用户评价编码向量、所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量进行联合分析以得到行业内外发展联合特征矩阵；以及，等级生成模块340，用于基于所述行业内外发展联合特征矩阵，确定所述待评估行业的市场需求变化的程度等级。
特别地，所述信息采集模块310，用于采集待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素，其中，所述行业发展历史数据包括预定时间段内的市场规模分析报告、销售额趋势分析报告和用户评价分析报告，所述行业发展外部因素包括所述预定时间段内的政策法规和经济分析报告。特别地，在本申请的一个具体示例中，如图3所示，所述信息采集模块310，包括：信息收集单元311，用于采集预定时间段内的初始市场规模分析报告、初始销售额趋势分析报告和初始用户评价分析报告，以及，所述预定时间段内的初始政策法规和初始经济分析报告；以及，信息预处理单元312，用于对所述初始市场规模分析报告、所述初始销售额趋势分析报告、所述初始用户评价分析报告、所述初始政策法规和所述初始经济分析报告进行垃圾信息去除与非重点信息去除处理以得到所述市场规模分析报告、所述销售额趋势分析报告、所述用户评价分析报告、所述政策法规和所述经济分析报告。
具体地，所述信息收集单元311，用于采集预定时间段内的初始市场规模分析报告、初始销售额趋势分析报告和初始用户评价分析报告，以及，所述预定时间段内的初始政策法规和初始经济分析报告。其中，初始市场规模分析报告是一份关于特定行业或市场在特定时间段内的市场规模的报告。该报告提供了关于市场的整体价值、规模和潜力的数据和洞察。初始销售额趋势分析报告是一份关于特定行业或市场在一定时间段内销售额的分析报告。该报告提供了关于销售额的数据和趋势分析，以帮助了解市场的销售表现和变化趋势。初始用户评价分析报告是一份关于特定产品、服务或品牌的用户评价数据的分析报告。该报告旨在评估用户对产品或服务的满意度、意见和反馈，以帮助了解用户对于特定产品或服务的看法和体验。初始政策法规是指特定行业或领域在一定时间段内实施的政府政策和法律法规。这些政策和法规旨在规范和指导相关行业的运作，促进行业的发展、监管和合规。初始经济分析报告是一份关于特定行业或经济领域的经济数据和趋势的分析报告。该报告旨在提供对该行业或领域的经济状况、发展趋势和影响因素的理解和评估。
具体地，所述信息预处理单元312，用于对所述初始市场规模分析报告、所述初始销售额趋势分析报告、所述初始用户评价分析报告、所述初始政策法规和所述初始经济分析报告进行垃圾信息去除与非重点信息去除处理以得到所述市场规模分析报告、所述销售额趋势分析报告、所述用户评价分析报告、所述政策法规和所述经济分析报告。应可以理解，对所述初始市场规模分析报告、所述初始销售额趋势分析报告、所述初始用户评价分析报告、所述初始政策法规和所述初始经济分析报告进行垃圾信息去除与非重点信息去除处理可以更准确地获取报告中的关键信息，并更好地理解和利用这些报告的作用。
相应的，在一种可能的实现方式中，可通过以下步骤对所述初始市场规模分析报告、所述初始销售额趋势分析报告、所述初始用户评价分析报告、所述初始政策法规和所述初始经济分析报告进行垃圾信息去除与非重点信息去除处理以得到所述市场规模分析报告、所述销售额趋势分析报告、所述用户评价分析报告、所述政策法规和所述经济分析报告，例如：首先，对于每个报告，我们需要进行垃圾信息的去除。垃圾信息可以包括广告、无关信息、重复信息等。可以使用文本处理技术，如自然语言处理和机器学习算法来进行垃圾信息的识别和过滤；接下来，进行非重点信息的去除处理。非重点信息是指与所需报告的主题和目标不直接相关的内容。可以通过设定关键词、主题词或者使用关联性算法来筛选出与报告主题相关的关键信息；对于市场规模分析报告，需要保留与市场规模相关的数据、趋势和预测信息。可以通过数据分析和统计方法来提取和计算市场规模，并分析市场的增长趋势；对于销售额趋势分析报告，需要保留与销售额相关的数据、趋势和分析结果。可以使用时间序列分析方法来分析销售额的变化趋势，并提取关键的趋势特征；对于用户评价分析报告，需要保留与用户评价相关的数据、情感分析结果和用户反馈。可以使用情感分析技术来识别用户评价的情感倾向，并提取关键词和主题；对于政策法规和经济分析报告，需要保留与政策法规和经济因素相关的信息和分析结果。可以使用文本挖掘和关键词提取技术来识别和提取与政策法规和经济分析相关的关键信息。
值得一提的是，在本申请的其他具体示例中，还可以通过其他方式采集待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素，其中，所述行业发展历史数据包括预定时间段内的市场规模分析报告、销售额趋势分析报告和用户评价分析报告，所述行业发展外部因素包括所述预定时间段内的政策法规和经济分析报告，例如：首先，确定要评估的具体行业。例如，假设你要评估电子商务行业的发展情况；确定要采集数据的时间段；行业发展历史数据：市场规模分析报告：搜索和收集过去几年内该行业的市场规模分析报告。这些报告通常提供关于行业整体规模、增长率、市场份额和细分市场的数据。可以查找行业研究报告、市场调研公司的报告以及相关行业协会的数据；销售额趋势分析报告：收集有关该行业销售额的趋势分析报告。这些报告可以提供销售额的年度或季度数据，帮助了解行业的增长趋势和销售额的波动情况。可以查找行业报告、公司财报、市场研究数据等来源；用户评价分析报告：收集有关用户评价的分析报告。这可以包括消费者调研、用户满意度调查、社交媒体分析等。通过分析用户评价，可以了解用户对该行业产品或服务的看法、需求和意见；行业发展外部因素：政策法规：收集预定时间段内与该行业相关的政策法规文件。这可以包括国家、地区或行业的法律法规、政府政策、政策文件等。这些文件可以影响行业的发展方向、市场准入条件、竞争环境等；经济分析报告：搜索和收集预定时间段内的经济分析报告，了解该行业所处的经济环境。这可以包括宏观经济指标、行业增长预测、消费者信心指数等。经济分析报告可以提供关于行业增长的背景信息和趋势预测；数据整理与分析：对采集到的行业发展历史数据和外部因素进行整理和分析。这包括数据清洗、数据可视化、趋势分析、关联分析等。通过分析这些数据，可以获得关于行业发展的洞察和趋势，为行业评估提供依据。
特别地，所述数据处理模块320，用于对所述待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素进行数据预处理与数据结构化处理以得到市场规模编码向量、销售额编码向量、用户评价编码向量、政策法规编码向量和经济分析编码向量。也就是，将非规则化的数据结构，例如文本数据，转化为结构化的向量表示。应可以理解，历史数据和外部因素数据可能存在缺失值、异常值、重复值等问题。数据预处理可以对这些问题进行处理，清洗数据并去除噪声，确保数据的准确性和完整性。此外，历史数据和外部因素数据可能来自不同的数据源，格式和结构可能不一致。数据预处理可以将这些数据整合到一个统一的数据集中，并进行对齐，使得不同数据之间可以进行关联和分析。
相应的，在一种可能的实现方式中，可通过以下步骤对所述待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素进行数据预处理与数据结构化处理以得到市场规模编码向量、销售额编码向量、用户评价编码向量、政策法规编码向量和经济分析编码向量，例如：收集待评估行业的历史数据和相关的外部因素数据；对收集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复值等数据质量问题。可以使用数据清洗工具和算法来识别和处理这些问题；将不同数据源的数据整合到一个统一的数据集中，并进行对齐。确保数据的格式和结构一致，方便后续的处理和分析；从历史数据和外部因素数据中提取关键特征。例如，从历史销售数据中提取销售额，从用户评价数据中提取情感倾向，从政策法规数据中提取关键词等。将这些特征转化为编码向量，可以使用不同的编码方法，如独热编码、标签编码等；对预处理后的数据进行可视化和探索性分析。使用数据可视化工具和技术，如图表、统计指标等，来展示数据的趋势、关联性和规律。这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和趋势。
特别地，所述联合分析模块330，用于对所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量、所述用户评价编码向量、所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量进行联合分析以得到行业内外发展联合特征矩阵。也就是，综合考虑与分析行业发展历史数据和行业发展外部因素，以捕捉待评估行业的变化趋势与市场需求的演变。应可以理解，行业发展历史数据提供了过去一段时间内行业的市场规模、销售额和用户评价等信息，可以揭示行业的发展轨迹和趋势。通过对历史数据的分析，可以识别出行业的周期性变化、季节性趋势以及长期发展趋势，从而预测未来的发展方向。然而，行业发展不仅受到内部因素的影响，还受到外部因素的影响。行业发展外部因素包括政策法规、经济状况、竞争格局等。这些因素对行业的发展产生重要影响，可以促进或阻碍行业的增长。通过对外部因素的分析，可以了解行业所处的宏观环境和市场动态，进而预测行业的发展趋势。这样，综合考虑行业发展历史数据和行业发展外部因素可以更全面地了解行业的背景和演变过程。特别地，在本申请的一个具体示例中，如图4所示，所述联合分析模块330，包括：发展历史上下文编码单元331，用于将所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量和所述用户评价编码向量级联为发展历史输入向量后通过基于转换器的发展历史上下文编码器以得到行业发展历史上下文关联特征向量；发展外部因素上下文编码单元332，用于将所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量拼接为发展外部因素输入向量后通过基于转换器的发展外部因素上下文编码器以得到行业发展外部因素上下文关联特征向量；以及，语义关联单元333，用于对所述行业发展历史上下文关联特征向量和所述行业发展外部因素上下文关联特征向量进行语义关联编码以得到所述行业内外发展联合特征矩阵。
具体地，所述发展历史上下文编码单元331，用于将所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量和所述用户评价编码向量级联为发展历史输入向量后通过基于转换器的发展历史上下文编码器以得到行业发展历史上下文关联特征向量。在本申请的技术方案中，首先，将所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量和所述用户评价编码向量级联为发展历史输入向量；具体地，以如下级联公式来融合所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量和所述用户评价编码向量以得到所述发展历史输入向量；其中，所述公式为：其中，/>表示所述市场规模编码向量，/>表示所述销售额编码向量，/>表示所述用户评价编码向量，/>表示级联函数， />表示所述发展历史输入向量。接着，将所述发展历史输入向量通过基于转换器的发展历史上下文编码器以得到行业发展历史上下文关联特征向量。通过基于转换器的发展历史上下文编码器，可以将发展历史输入向量转化为行业发展历史上下文关联特征向量。这些特征向量可以用于进一步的数据分析、模型建立和预测任务，以更好地理解行业发展的动态和趋势。
值得注意的是，上下文编码器是一种用于将输入序列转化为上下文相关表示的模型组件。它的主要作用是捕捉输入序列中元素之间的关联和上下文信息。在自然语言处理和序列建模任务中，上下文编码器通常用于处理文本、句子或序列数据。其中，最常用的上下文编码器是基于神经网络的模型，如循环神经网络和转换器。循环神经网络是一种经典的上下文编码器，它通过逐步处理序列中的元素，并在每个时间步将上一个时间步的隐藏状态作为上下文信息传递给当前时间步。这种递归的结构使得循环神经网络能够捕捉序列中的长期依赖关系。转换器是一种基于自注意力机制的上下文编码器，它在不依赖于序列顺序的情况下，通过对输入序列中的元素进行自注意力计算，捕捉元素之间的关联和上下文信息。转换器在处理长序列时具有较好的并行计算能力，因此在许多自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。
具体地，所述发展外部因素上下文编码单元332，用于将所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量拼接为发展外部因素输入向量后通过基于转换器的发展外部因素上下文编码器以得到行业发展外部因素上下文关联特征向量。应可以理解，通过基于转换器的发展外部因素上下文编码器，可以将发展外部因素输入向量转化为行业发展外部因素上下文关联特征向量。这些特征向量可以用于分析行业发展与政策法规、经济分析之间的关系，探索外部因素对行业发展的影响，并为后续的数据分析、预测和决策提供更准确和全面的信息。
相应的，在一种可能的实现方式中，可通过以下步骤将所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量拼接为发展外部因素输入向量后通过基于转换器的发展外部因素上下文编码器以得到行业发展外部因素上下文关联特征向量，例如：首先，将政策法规编码向量和经济分析编码向量进行拼接，以得到发展外部因素输入向量。其中，拼接可以是简单的向量连接，将两个向量按照维度进行拼接；构建基于转换器的模型，如Transformer，作为发展外部因素上下文编码器；其中，所述Transformer通常由多个自注意力层和前馈神经网络层组成；将发展外部因素输入向量输入到发展外部因素上下文编码器的第一个自注意力层；自注意力层通过计算输入向量中元素之间的关联权重，对每个位置的向量进行加权聚合，得到上下文相关的表示；这种加权聚合可以通过计算注意力权重，将每个位置的向量与其他位置的向量进行加权组合；在自注意力计算之后，通过前馈神经网络对编码后的向量进行进一步的非线性变换和特征提取；前馈神经网络通常由多个全连接层和激活函数组成，可以引入更复杂的非线性关系；通过堆叠多个自注意力层和前馈神经网络层来增加模型的深度和表达能力；每个自注意力层和前馈神经网络层的输出作为下一层的输入，逐层进行计算和特征提取；经过多个自注意力层和前馈神经网络层的处理，最终得到行业发展外部因素上下文关联特征向量；这些特征向量包含了发展外部因素之间的关联信息，并且被编码为具有更高级别表示能力的向量。
具体地，所述语义关联单元333，用于对所述行业发展历史上下文关联特征向量和所述行业发展外部因素上下文关联特征向量进行语义关联编码以得到所述行业内外发展联合特征矩阵。应可以理解，对所述行业发展历史上下文关联特征向量和所述行业发展外部因素上下文关联特征向量进行语义关联编码能够将行业内部的发展历史信息和外部因素的关联信息结合起来，可以提供更全面、更准确的特征表示，有助于更好地理解和分析行业的发展情况。具体地，以如下公式对所述行业发展历史上下文关联特征向量和所述行业发展外部因素上下文关联特征向量进行语义关联编码以得到所述行业内外发展联合特征矩阵；其中，所述公式为：，其中/>表示所述行业发展历史上下文关联特征向量，/>表示所述行业发展历史上下文关联特征向量的转置向量，/>表示所述行业发展外部因素上下文关联特征向量，/>表示所述行业内外发展联合特征矩阵，/>表示向量相乘。
值得一提的是，在本申请的其他具体示例中，还可以通过其他方式对所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量、所述用户评价编码向量、所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量进行联合分析以得到行业内外发展联合特征矩阵，例如：收集和整理市场规模编码向量、销售额编码向量、用户评价编码向量、政策法规编码向量和经济分析编码向量数据，确保数据格式和结构的一致性；根据分析目标和问题需求，从上述编码向量中选择与行业内外发展相关的特征。可以使用领域知识、统计分析和机器学习方法来进行特征选择；将所选特征进行融合，生成行业内外发展联合特征矩阵。可以使用特征合并、特征拼接等方法将不同特征进行整合；对联合特征矩阵进行数据标准化，以消除不同特征之间的量纲差异。常用的标准化方法包括均值方差标准化、最大最小值标准化等；对标准化后的联合特征矩阵进行数据分析。可以使用统计分析方法、机器学习算法等进行分析，探索行业内外发展的关联和趋势；根据数据分析的结果，解释行业内外发展的联合特征矩阵所反映的情况。可以通过可视化、统计指标等方式将分析结果进行展示和解释。
特别地，所述等级生成模块340，用于基于所述行业内外发展联合特征矩阵，确定所述待评估行业的市场需求变化的程度等级。特别地，在本申请的一个具体示例中，如图5所示，所述等级生成模块340，包括：优化单元341，用于将所述行业内外发展联合特征矩阵展开以得到行业内外发展联合特征向量，并对行业内外发展联合特征向量的各个特征值进行优化以得到优化行业内外发展联合特征向量；以及，分类结果生成单元342，用于将所述优化行业内外发展联合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待评估行业的市场需求变化的程度等级标签。
具体地，所述优化单元341，用于将所述行业内外发展联合特征矩阵展开以得到行业内外发展联合特征向量，并对行业内外发展联合特征向量的各个特征值进行优化以得到优化行业内外发展联合特征向量。特别地，在本申请的技术方案中，所述行业发展历史上下文关联特征向量和所述行业发展外部因素上下文关联特征向量分别表达所述待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素数据的上下文关联语义特征，但是，考虑到各项数据之间的相关性差异，在对所述行业发展历史上下文关联特征向量和所述行业发展外部因素上下文关联特征向量进行语义关联编码进行全语义空间关联编码时，如果所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量、所述用户评价编码向量、所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量各自的上下文关联语义特征作为前景对象特征，则计算全语义空间关联编码在引入语义关联分布表示的同时，也会引入背景分布噪声，并且，所述行业内外发展联合特征矩阵在进行向量-矩阵间高秩分布表示的同时，也会由于语义特征相关性对应的高维特征的语义空间对应性异质分布而引起所述行业内外发展联合特征矩阵的整体特征分布的跨语义空间关联特征分布的分布稀疏化，从而导致将所述行业内外发展联合特征矩阵通过分类器进行类概率回归映射时，所述行业内外发展联合特征矩阵的各个特征值的回归概率的概率密度分布的收敛性差，影响通过分类器得到的分类结果的准确性。因此，优选地，将所述行业内外发展联合特征矩阵展开以得到行业内外发展联合特征向量，并对行业内外发展联合特征向量的各个特征值进行优化。
具体地，所述优化单元，包括：以如下优化公式对所述行业内外发展联合特征矩阵展开后得到的行业内外发展联合特征向量的各个特征值进行优化以得到优化行业内外发展联合特征向量；
其中，所述优化公式为：其中，/>是所述行业内外发展联合特征向量，/>和/>是所述行业内外发展联合特征向量/>的第和第/>个特征值，且/>是所述行业内外发展联合特征向量的全局特征均值，/>是所述优化行业内外发展联合特征向量的第/>个特征值。
具体地，针对所述行业内外发展联合特征向量在高维特征空间内的稀疏分布导致的概率空间内概率密度分布的局部概率密度不匹配，通过正则化全局自洽类编码，来模仿所述行业内外发展联合特征向量/>的高维特征在概率空间内的编码行为的全局自洽关系，以调整在高维开放空间域内的特征流形的误差景观，实现所述行业内外发展联合特征向量/>的高维特征对显式概率空间嵌入的自洽匹配式类编码，从而提升所述行业内外发展联合特征向量/>的回归概率的概率密度分布的收敛性，改进所述行业内外发展联合特征向量通过分类器得到的分类结果的准确性。
具体地，所述分类结果生成单元342，用于将所述优化行业内外发展联合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待评估行业的市场需求变化的程度等级标签。也就是，在得到所述优化行业内外发展联合特征向量后，进一步将所述优化行业内外发展联合特征向量通过分类器以得到用于表示待评估行业的市场需求变化的程度等级标签的分类结果，具体地，使用所述分类器的多个全连接层对所述优化行业内外发展联合特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
分类器是指一种机器学习模型或算法，用于将输入数据分为不同的类别或标签。分类器是监督学习的一部分，它通过学习从输入数据到输出类别的映射关系来进行分类任务。
全连接层是神经网络中常见的一种层类型。在全连接层中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，每个连接都有一个权重。这意味着全连接层中的每个神经元都接收来自上一层所有神经元的输入，并通过权重对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层。
Softmax分类函数是一种常用的激活函数，用于多分类问题。它将输入向量的每个元素转化为一个介于0和1之间的概率值，并且这些概率值的和等于1。Softmax函数常用于神经网络的输出层，特别适用于多分类问题，因为它能够将网络输出映射为各个类别的概率分布。在训练过程中，Softmax函数的输出可以用于计算损失函数，并通过反向传播算法来更新网络参数。值得注意的是，Softmax函数的输出并不会改变元素之间的相对大小关系，只是对其进行了归一化处理。因此，Softmax函数并不改变输入向量的特性，只是将其转化为概率分布形式。
值得一提的是，在本申请的其他具体示例中，还可以通过其他方式基于所述行业内外发展联合特征矩阵，确定所述待评估行业的市场需求变化的程度等级，例如：收集待评估行业的市场需求相关数据；从行业内外发展联合特征矩阵中提取与市场需求相关的特征；对提取的特征进行归一化处理，确保它们具有相同的量级和范围。常见的归一化方法包括最小-最大归一化和标准化；对归一化后的特征进行权重计算，以确定它们在市场需求变化中的重要程度。可以使用不同的方法，如主成分分析、信息增益等，来计算特征的权重；根据特征的权重，将市场需求变化的程度划分为不同的等级。可以根据具体情况确定划分的标准，例如将程度等级划分为高、中、低三个等级，或者更细分为更多等级；根据特征的权重和程度等级划分，对待评估行业的市场需求变化进行程度评估。将特征的权重与相应的程度等级相乘，然后对所有特征进行加权求和，得到最终的程度评估结果；根据程度评估结果，解释待评估行业市场需求的变化程度。可以使用定性描述或定量指标来表示变化程度，例如强劲增长、稳定增长、下降等。
如上所述，根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***300可以实现在各种无线终端中，例如具有基于数据采集的行业趋势评估算法的服务器等。在一种可能的实现方式中，根据本申请实施例的基于数据采集的行业趋势评估***300可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到无线终端中。例如，该基于数据采集的行业趋势评估***300可以是该无线终端的操作***中的一个软件模块，或者可以是针对于该无线终端所开发的一个应用程序；当然，该基于数据采集的行业趋势评估***300同样可以是该无线终端的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该基于数据采集的行业趋势评估***300与该无线终端也可以是分立的设备，并且该基于数据采集的行业趋势评估***300可以通过有线和/或无线网络连接到该无线终端，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (5)
1.一种基于数据采集的行业趋势评估***，其特征在于，包括：
信息采集模块，用于采集待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素，其中，所述行业发展历史数据包括预定时间段内的市场规模分析报告、销售额趋势分析报告和用户评价分析报告，所述行业发展外部因素包括所述预定时间段内的政策法规和经济分析报告；
数据处理模块，用于对所述待评估行业的行业发展历史数据与行业发展外部因素进行数据预处理与数据结构化处理以得到市场规模编码向量、销售额编码向量、用户评价编码向量、政策法规编码向量和经济分析编码向量；
联合分析模块，用于对所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量、所述用户评价编码向量、所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量进行联合分析以得到行业内外发展联合特征矩阵；以及
等级生成模块，用于基于所述行业内外发展联合特征矩阵，确定所述待评估行业的市场需求变化的程度等级。
2.根据权利要求1所述的基于数据采集的行业趋势评估***，其特征在于，所述信息采集模块，包括：
信息收集单元，用于采集预定时间段内的初始市场规模分析报告、初始销售额趋势分析报告和初始用户评价分析报告，以及，所述预定时间段内的初始政策法规和初始经济分析报告；以及
信息预处理单元，用于对所述初始市场规模分析报告、所述初始销售额趋势分析报告、所述初始用户评价分析报告、所述初始政策法规和所述初始经济分析报告进行垃圾信息去除与非重点信息去除处理以得到所述市场规模分析报告、所述销售额趋势分析报告、所述用户评价分析报告、所述政策法规和所述经济分析报告。
3.根据权利要求2所述的基于数据采集的行业趋势评估***，其特征在于，所述联合分析模块，包括：
发展历史上下文编码单元，用于将所述市场规模编码向量、所述销售额编码向量和所述用户评价编码向量级联为发展历史输入向量后通过基于转换器的发展历史上下文编码器以得到行业发展历史上下文关联特征向量；
发展外部因素上下文编码单元，用于将所述政策法规编码向量和所述经济分析编码向量拼接为发展外部因素输入向量后通过基于转换器的发展外部因素上下文编码器以得到行业发展外部因素上下文关联特征向量；以及
语义关联单元，用于对所述行业发展历史上下文关联特征向量和所述行业发展外部因素上下文关联特征向量进行语义关联编码以得到所述行业内外发展联合特征矩阵。
4.根据权利要求3所述的基于数据采集的行业趋势评估***，其特征在于，所述等级生成模块，包括：
优化单元，用于将所述行业内外发展联合特征矩阵展开以得到行业内外发展联合特征向量，并对行业内外发展联合特征向量的各个特征值进行优化以得到优化行业内外发展联合特征向量；以及
分类结果生成单元，用于将所述优化行业内外发展联合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待评估行业的市场需求变化的程度等级标签。
5.根据权利要求4所述的基于数据采集的行业趋势评估***，其特征在于，所述优化单元，包括：以如下优化公式对所述行业内外发展联合特征矩阵展开后得到的行业内外发展联合特征向量的各个特征值进行优化以得到优化行业内外发展联合特征向量；
其中，所述优化公式为：其中，/>是所述行业内外发展联合特征向量，/>和/>是所述行业内外发展联合特征向量/>的第/>和第/>个特征值，且/>是所述行业内外发展联合特征向量的全局特征均值，/>是所述优化行业内外发展联合特征向量的第/>个特征值。
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
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| CN115619445A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-01-17 | 武汉纺织大学 | 一种基于改进Transformer模型的时尚趋势预测方法 |
| CN116993393A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-11-03 | 安徽省美泰科技有限公司 | 服装生产订单管理***及其方法 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115049461A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-09-13 | 杭州卓壹网络技术有限公司 | 基于多平台全域信息的电子商务信用评估方法及其*** |
| CN115098650A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-09-23 | 华扬联众数字技术股份有限公司 | 基于历史数据模型的评论信息分析方法及相关装置 |
| CN115619445A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-01-17 | 武汉纺织大学 | 一种基于改进Transformer模型的时尚趋势预测方法 |
| CN116993393A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-11-03 | 安徽省美泰科技有限公司 | 服装生产订单管理***及其方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 柳毅主编；杨洁，温廷新，刘铁桥副主编: "《机器学习与Python实践》", 31 July 2022, 西安：西安电子科学技术大学出版社, pages: 53 - 54 * |
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