数据分析方法以及数据分析设备技术

本发明专利技术公开了一种数据分析方法，包括：构建基于有序多叉树的推荐数据集合，所述有序多叉树的每一个节点代表一个推荐数据，连接各节点的分支的权值代表不同推荐数据之间的相关性；接收来自用户的第一选择数据；确定所述第一选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及以所述第一选择数据所在的位置为父节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据。本发明专利技术还公开了一种数据分析设备。

【技术实现步骤摘要】
数据分析方法以及数据分析设备
本专利技术涉及计算机数据分析领域，特别地，涉及生成推荐数据以便对用户进行引导的数据分析方法以及数据分析设备。
技术介绍
现有的数据分析设备在进行预测分析时大多基于贝叶斯网络模型来构建一个贝叶斯网络，以形成有向图。但是，贝叶斯网络的建造是一个复杂的任务，需要知识工程师和领域专家的参与。由于其构造和分析过程都十分复杂，很容易导致出错。隐含马尔可夫模型可以认为是一个贝叶斯网络模型的特例，其在构建方面比较简单和方便，不需要有知识工程师和领域专家的参与。而且其最终构建结果是一个链表，从程序处理角度而言比较方便和快捷。但是，由于隐含马尔可夫模型是一个很粗略的简化，所以在对预测分析准确性要求较高的场合较少采用隐含马尔可夫模型。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术从隐含马尔可夫模型进行出发，并综合贝叶斯网络模型的特性，提出一个全新的基于有序多叉树的数据分析方法和数据分析设备。根据本专利技术的一个方面，提供了一种数据分析方法，包括：构建基于有序多叉树的推荐数据集合，所述有序多叉树的每一个节点代表一个推荐数据，连接各节点的分支的权值代表不同推荐数据之间的相关性；接收来自用户的第一选择数据；确定所述第一选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及以所述第一选择数据所在的位置为父节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据。上述数据分析方法还可包括：接收来自所述用户的第二选择数据；确定所述第二选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及以所述第一选择数据所在的位置为父节点，并以所述第二选择数据所在的位置为子节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据。在上述数据分析方法中，在向所述用户输出一个或多个推荐数据之前，比较该一个或多个推荐数据与所述第一选择数据之间的相关性。在上述数据分析方法中，在向所述用户输出一个或多个推荐数据之前，比较该一个或多个推荐数据与所述第一选择数据、所述第二选择数据之间的相关性。在上述数据分析方法中，所述构建基于有序多叉树的推荐数据集合包括：收集用户历史选择数据；对所述用户历史选择数据进行规整；对规整后的所述用户历史选择数据进行排序；以及根据经过规整、排序后的用户历史选择数据，生成基于有序多叉树的推荐数据集合。在上述数据分析方法中，所述构建基于有序多叉树的推荐数据集合还包括：从所述用户历史选择数据选择一个或多个数据；以所述一个或多个数据为路径，对已生成的基于有序多叉树的推荐数据集合进行遍历；以及根据遍历的结果来调整所述有序多叉树中各分支的权值。有必要指出的是，上面提及的数据分析方法都可应用于客户购物篮分析。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种数据分析设备，包括：构建装置，用于构建基于有序多叉树的推荐数据集合，所述有序多叉树的每一个节点代表一个推荐数据，连接各节点的分支的权值代表不同推荐数据之间的相关性；第一接收装置，用于接收来自用户的第一选择数据；第一确定装置，用于确定所述第一选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及第一分析装置，用于以所述第一选择数据所在的位置为父节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据。上述数据分析设备还可包括：第二接收装置，用于接收来自所述用户的第二选择数据；第二确定装置，用于确定所述第二选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及第二分析装置，用于以所述第一选择数据所在的位置为父节点，并以所述第二选择数据所在的位置为子节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据。在上述数据分析设备中，所述第一分析装置还包括第一比较单元，所述第一比较单元用于比较该一个或多个推荐数据与所述第一选择数据之间的相关性。在上述数据分析设备中，所述第二分析装置还包括第二比较单元，所述第二比较单元用于比较该一个或多个推荐数据与所述第一选择数据、所述第二选择数据之间的相关性。在上述数据分析设备中，所述构建装置包括：收集单元，用于收集用户历史选择数据；规整单元，用于对所述用户历史选择数据进行规整；排序单元，用于对规整后的所述用户历史选择数据进行排序；以及生成单元，用于根据经过规整、排序后的用户历史选择数据，生成基于有序多叉树的推荐数据集合。在上述数据分析设备中，所述构建装置还包括：选择单元，用于从所述用户历史选择数据选择一个或多个数据；遍历单元，用于以所述一个或多个数据为路径，对已生成的基于有序多叉树的推荐数据集合进行遍历；以及调整单元，用于根据遍历的结果来调整所述有序多叉树中各分支的权值。有必要指出的是，上面提及的数据分析设备都可应用于客户购物篮分析。本专利技术的专利技术人依据隐含马尔可夫模型的基本思想，并融合贝叶斯网络模型，提出一个全新的基于有序多叉树的数据分析方法和数据分析设备。该数据分析方法和数据分析设备在计算复杂度和准确度两者之间做了很好的平衡，有效地改善计算机系统内部性能。附图说明在参照附图阅读了本专利技术的具体实施方式以后，本领域技术人员将会更清楚地了解本专利技术的各个方面。本领域技术人员应当理解的是：这些附图仅仅用于配合具体实施方式说明本专利技术的技术方案，而并非意在对本专利技术的保护范围构成限制。图1是根据本专利技术的一个实施例的数据分析方法的示意图；图2是根据本专利技术的一个实施例的数据分析设备的示意图；图3至图5是根据本专利技术的一个实施例的数据分析方法的逻辑示意图。具体实施方式下面介绍的是本专利技术的多个可能实施例中的一些，旨在提供对本专利技术的基本了解，并不旨在确认本专利技术的关键或决定性的要素或限定所要保护的范围。容易理解，根据本专利技术的技术方案，在不变更本专利技术的实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的其它实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本专利技术的技术方案的示例性说明，而不应当视为本专利技术的全部或者视为对本专利技术技术方案的限定或限制。参考图1，它示出了一种数据分析方法，包括：步骤110，构建基于有序多叉树的推荐数据集合，所述有序多叉树的每一个节点代表一个推荐数据，连接各节点的分支的权值代表不同推荐数据之间的相关性；步骤120，接收来自用户的第一选择数据；步骤130，确定所述第一选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及步骤140，以所述第一选择数据所在的位置为父节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据。在一个具体的实施方式中，构建基于有序多叉树的推荐数据集合可包括以下步骤：收集用户历史选择数据；对用户历史选择数据进行规整；对规整后的用户历史选择数据进行排序；以及根据经过规整、排序后的用户历史选择数据，生成基于有序多叉树的推荐数据集合。在生成基于有序多叉树的推荐数据集合之后，还可以对生成的推荐数据集合进行修正。在一个具体的实施方式中，构建基于有序多叉树的推荐数据集合还可包括：从用户历史选择数据选择一个或多个数据；以该一个或多个数据为路径，对已生成的基于有序多叉树的推荐数据集合进行遍历；以及根据遍历的结果来调整有序多叉树中各分支的权值。在一个优选的实施例中，在向用户输出一个或多个推荐数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据分析方法，包括：构建基于有序多叉树的推荐数据集合，所述有序多叉树的每一个节点代表一个推荐数据，连接各节点的分支的权值代表不同推荐数据之间的相关性；接收来自用户的第一选择数据；确定所述第一选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及以所述第一选择数据所在的位置为父节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据，其中，所述构建基于有序多叉树的推荐数据集合包括：收集用户历史选择数据；对所述用户历史选择数据进行规整；对规整后的所述用户历史选择数据进行排序；以及根据经过规整、排序后的用户历史选择数据，生成基于有序多叉树的推荐数据集合。

【技术特征摘要】
1.一种数据分析方法，包括：构建基于有序多叉树的推荐数据集合，所述有序多叉树的每一个节点代表一个推荐数据，连接各节点的分支的权值代表不同推荐数据之间的相关性；接收来自用户的第一选择数据；确定所述第一选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及以所述第一选择数据所在的位置为父节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据，其中，所述构建基于有序多叉树的推荐数据集合包括：收集用户历史选择数据；对所述用户历史选择数据进行规整；对规整后的所述用户历史选择数据进行排序；以及根据经过规整、排序后的用户历史选择数据，生成基于有序多叉树的推荐数据集合。2.如权利要求1所述的数据分析方法，还包括：接收来自所述用户的第二选择数据；确定所述第二选择数据在所述有序多叉树中的位置；以及以所述第一选择数据所在的位置为父节点，并以所述第二选择数据所在的位置为子节点，在所述基于有序多叉树的推荐数据集合中进行深度和/或广度遍历，以便向所述用户输出合适的一个或多个推荐数据。3.如权利要求1所述的数据分析方法，其中，在向所述用户输出一个或多个推荐数据之前，比较该一个或多个推荐数据与所述第一选择数据之间的相关性。4.如权利要求2所述的数据分析方法，其中，在向所述用户输出一个或多个推荐数据之前，比较该一个或多个推荐数据与所述第一选择数据、所述第二选择数据之间的相关性。5.如权利要求1所述的数据分析方法，其中，所述构建基于有序多叉树的推荐数据集合还包括：从所述用户历史选择数据选择一个或多个数据；以所述一个或多个数据为路径，对已生成的基于有序多叉树的推荐数据集合进行遍历；以及根据遍历的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张飞，鲁志军，尹亚伟，华广美，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31