申请/专利权人：江苏南通鑫业网络科技有限公司

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743887A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/241;G06F18/2136;G06F18/21;G06F18/22;G06F16/9536;G06F16/28

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种信息系统集成服务展示的集成分类方法及系统，用于企业服务领域，该方法包括以下步骤：收集企业信息系统中的初始数据，并制定自适应修正机制；预先制定预分类规则；从初始数据中提取部分数据作为样本数据，得到集成分类器；利用集成分类器对初始数据进行分类；将唯一的标识符标签映射到低维空间，获得稀疏标签；基于用户、项目与标签矩阵，产生个性化推荐结果，并与预分类规则进行匹配；抽取部分新样本数据，验证修正后的规则；对分类结果进行验证，若分类结果不佳，则启动自适应规则修正机制。本发明自适应规则修正机制实现了对规则的闭环式迭代优化，当分类效果不佳时，自动收集反例样本、分析错误原因、调整规则。

主权项：1.一种信息系统集成服务展示的集成分类方法，其特征在于，该集成分类方法包括以下步骤：S1、收集企业信息系统中的初始数据，并制定自适应修正机制；S2、预先制定预分类规则，并按预分类规则对初始数据进行初步分类；S3、从初始数据中提取部分数据作为样本数据，并使用样本数据训练预先构建的分类模型，得到集成分类器；S4、利用集成分类器对初始数据进行分类，并为每一条分类数据生成唯一的标识符标签；S5、将唯一的标识符标签映射到低维空间，获得稀疏标签，并根据稀疏标签构建用户、项目与标签矩阵；S6、基于用户、项目与标签矩阵，应用协同过滤算法进行协同推荐，产生个性化推荐结果，并与预分类规则进行匹配，根据匹配结果修正预分类规则；S7、抽取部分新样本数据，验证修正后的规则，根据验证的结果修正分类规则，利用集成分类器和修正后的规则对全部数据进行分类；S8、对分类结果进行验证，若分类结果不佳，则启动自适应规则修正机制，并运用自适应规则修正机制收集错误数据并分析产生新规则；所述将唯一的标识符标签映射到低维空间，获得稀疏标签，并根据稀疏标签构建用户与项目矩阵包括以下步骤：S51、从关系数据库中获取标识符标签与分类的数据对；S52、对获取的数据进行预处理，并将标识符标签转化为高维标识符标签；S53、使用随机映射算法，将高维标识符标签映射到低维空间，得到低维稀疏标签数据；S54、根据低维稀疏标签数据，建立用户、项目与标签矩阵，并针对用户、项目与标签矩阵进行协同过滤计算；所述使用随机映射算法，将高维标识符标签映射到低维空间，得到低维稀疏标签数据包括以下步骤：S531、定义高维标识符标签的高维空间，所述高维空间中维度代表数据标识符标签的位置；S532、对每个高维标识符标签生成对应的高维单位向量，向量下标对应标签值，标签值为1的维度代表标签值所在的维度位置；S533、生成随机正交矩阵，矩阵的列数等于高维空间的维度；S534、将每个标识符标签对应的高维单位向量与随机正交矩阵进行矩阵乘法运算；S535、将矩阵乘法结果定义为标识符标签对应的低维稀疏标签数据，其中非零元素表示原标签值；S536、对所有标识符标签重复执行S532-S535的步骤，得到所有标签的低维稀疏标签数据。

全文数据：

权利要求：

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