【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于市场运营，具体涉及一种市场运营经济性分析的方法。
技术介绍
1、市场运营是对于市场的运作、管理，通过一定的营销策略和手段，实现产品的销售与盈利，而市场经济运行分析是市场经济决策的重要基础，以计划指标、核算数据和调查信息为基础，运用统计分析、会计分析和综合分析等方法，旨在找出市场经济运行的运行特点、存在的问题、解决问题的途径以及未来市场发展趋势。
2、目前对市场运行经济性的分析方法存在如下缺陷：
3、1、数据收集过程需要大量的人工和时间，容易受到人为错误和主观偏见的影响，即使目前采用了自动化程序以及设备进行采集，但仍受到人为因素影响较大；
4、2、对收集到的数据进行预处理和清洗的过程缺乏自动化和标准化，导致数据的准确性和一致性受到影响；
5、3、定量分析方法相对简单，无法充分利用大规模数据和复杂模式的潜力；
6、4、市场运营建议和策略缺乏个性化和实时性，无法满足不同市场环境和需求的变化。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种市场运营经济性分析的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的现有分析方法整体自动化、智能化以及标准化程度低，并存在无法对大规模数据进行分析和缺乏个性化的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种市场运营经济性分析的方法，具体包括如下步骤：
3、步骤一：通过网络爬虫技术自动收集市场运营数据，包括社交媒体评论、新闻报道和市场调研报告；
4、
5、步骤三：基于深度学习模型，对情感分析和主题提取的结果进行聚类和分类，以识别交易中心市场趋势和潜在机会；
6、步骤四：运用经济学模型和数据挖掘技术，对聚类和分类的结果进行定量分析，以评估市场运营的经济性和风险；
7、步骤五：根据定量分析的结果，生成智能化的市场运营建议和策略；
8、步骤六：实施建议和策略，并利用反馈机制不断优化和调整市场运营策略。
9、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤二中的自然语言处理算法的公式包括：
10、递归神经网络，公式为：h_t＝f(w*x_t+u*h_{t-1})；其中，h_t表示当前时间步的隐藏状态，x_t表示输入，w和u是权重矩阵，f是激活函数；
11、术语频率-反向文档频率，公式为：tf-idf＝tf*idf；
12、其中，tf(词频)表示单词在文档中出现的频率，idf(逆文档频率)表示单词在整个语料库中的重要性。
13、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤二中的自然语言处理算法包括词嵌入模型和情感识别模型；其中词嵌入模型旨在将单词映射到低维向量空间，以捕捉单词之间的语义关系，该词嵌入模型包括word2vec和glove，word2vec模型使用神经网络来学习单词的分布式表示，通过训练神经网络来预测上下文或目标单词，从而学习到单词的向量表示，而glove模型则通过对全局词共现矩阵进行因式分解来学习单词的向量表示，通过全局统计信息和局部上下文信息来生成词嵌入；
14、所述情感识别模型用于识别文本中的情感倾向，具体包括卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)；
15、所述词嵌入模型与情感识别模型的构建步骤如下：
16、s1、数据准备：收集和预处理用于训练和评估模型的文本数据；
17、s2、构建模型架构：选择神经网络架构，并设置相应的层数、节点数和激活函数等；
18、s3、模型训练：使用标注好的数据对模型进行训练，通过反向传播算法来更新模型的权重和偏置；
19、s4、模型评估：使用独立的测试数据集来评估模型的性能，包括准确率、召回率、f1分数等指标；
20、s5、模型优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化，如调整超参数、增加正则化等，以提高模型的性能和泛化能力。
21、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤三中的聚类和分类算法包括k均值聚类和支持向量机分类；其中k均值聚类算法步骤包括：
22、a、随机选择k个初始聚类中心；
23、b、将每个样本分配到与其最近的聚类中心所代表的簇；
24、c、更新聚类中心，将其设置为簇中所有样本的平均值；
25、d、重复步骤b和c，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数；
26、支持向量机分类算法步骤包括：
27、a、将样本映射到高维特征空间，通过核函数来实现；
28、b、在特征空间中找到一个最优的超平面，以最大化不同类别样本之间的间隔；
29、c、将新样本映射到特征空间，并根据其所在的一侧来进行分类。
30、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤三中的深度学习模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络。
31、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤四中的经济学模型包括供需模型和成本效益分析模型。
32、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤五中的智能化市场运营建议和策略通过机器学习算法不断优化和个性化，其中机器学习算法包括监督学习算法、无监督学习算法、强化学习算法、半监督学习算法、迁移学习算法。
33、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤六中的反馈机制通过用户反馈和市场数据的实时更新进行调整和改进，其中反馈机制可以分为正反馈和负反馈两种类型。
34、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
35、1、自动化的数据收集过程可以大大减少人工努力和时间成本，并减少人为错误和主观偏见的影响，同时数据的收集时间缩短，对经济性分析提供了数据保障；
36、2、采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和清洗，可以提高数据的准确性和一致性，并实现更高效的数据处理；
37、3、引入更复杂的定量分析方法，聚类、分类和经济学模型，可以更全面地评估市场运营的经济性和风险，并提供更准确的建议和策略；
38、4、通过机器学习和实时数据更新，可以实现智能化的市场运营建议和策略，个性化地满足不同市场环境和需求的变化；
39、综上所述，改进后的方法可以提高市场运营经济性分析的效率、准确性和实用性，为决策者提供更全面、个性化和实时的市场运营建议和策略，从而帮助企业更好地应对市场挑战，提高竞争力和业绩。
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1.一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤二中的自然语言处理算法的公式包括：
3.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤二中的自然语言处理算法包括词嵌入模型和情感识别模型；其中词嵌入模型旨在将单词映射到低维向量空间，以捕捉单词之间的语义关系，该词嵌入模型包括Word2Vec和GloVe，Word2Vec模型使用神经网络来学习单词的分布式表示，通过训练神经网络来预测上下文或目标单词，从而学习到单词的向量表示，而GloVe模型则通过对全局词共现矩阵进行因式分解来学习单词的向量表示，通过全局统计信息和局部上下文信息来生成词嵌入；
4.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤三中的聚类和分类算法包括K均值聚类和支持向量机分类；其中K均值聚类算法步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤三中的深度学习模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络。p>
6.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤四中的经济学模型包括供需模型和成本效益分析模型。
7.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤五中的智能化市场运营建议和策略通过机器学习算法不断优化和个性化，其中机器学习算法包括监督学习算法、无监督学习算法、强化学习算法、半监督学习算法、迁移学习算法。
8.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤六中的反馈机制通过用户反馈和市场数据的实时更新进行调整和改进，其中反馈机制可以分为正反馈和负反馈两种类型。
...【技术特征摘要】
1.一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤二中的自然语言处理算法的公式包括：
3.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤二中的自然语言处理算法包括词嵌入模型和情感识别模型；其中词嵌入模型旨在将单词映射到低维向量空间，以捕捉单词之间的语义关系，该词嵌入模型包括word2vec和glove，word2vec模型使用神经网络来学习单词的分布式表示，通过训练神经网络来预测上下文或目标单词，从而学习到单词的向量表示，而glove模型则通过对全局词共现矩阵进行因式分解来学习单词的向量表示，通过全局统计信息和局部上下文信息来生成词嵌入；
4.根据权利要求1所述的一种市场运营经济性分析的方法，其特征在于：所述步骤三中的聚类和分...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟声，王鑫根，张廷营，陈晓东，黄筱婷，任龙霞，杨塑，张舸，代红阳，张志翔，龙翔，
申请(专利权)人：广州电力交易中心有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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