【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息挖掘，具体为一种基于人工智能的电子名片关联数据分析系统及方法。
技术介绍
1、随着计算机和网络技术的发展，早期的名片管理软件出现，主要功能为信息存储和简单的分类。电子名片相比较传统的纸质名片更加便捷，传播范围更广，逐渐电子名片被广泛引用，而随着各种现代化计算机技术的发展，对电子名片的研究起着关键的推动作用。其中数据挖掘技术的成熟使得企业开始探索如何从客户数据中提取价值，社交网络分析逐渐成为研究热点；社交媒体平台的兴起促进了电子名片的使用，用户信息和网络关系的扩展成为关键研究方向，大数据技术的发展使得能够处理海量电子名片数据，云计算的应用使得数据存储和分析变得灵活高效。但是在对电子名片进行数据挖掘时，由于数据量较大，往往只会根据用户自身的条件数据等进行挖掘，没有考虑到用户自身的情感喜好，挖掘的客户可能大数据条件匹配但是用户并不喜欢；并且在挖掘潜在客户的关键在于对社会关系网络的准确构建，现存构建方式均采用为电子名片大数据，构建的社会关系网络没有体现用户的主观意识，并不完善；综上极大的影响用户的使用体验；因此如何构建个性化的挖掘方式至关重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的电子名片关联数据分析系统及方法，以解决现有技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，所述方法包括以下步骤：
4、s100、用户在软件中填写自身的信息构成属于自己
5、进一步的，构建电子名片数据库的具体步骤为：
6、s101、在云端中收集所有用户的电子名片，设收集的所有用户电子名片的格式为{g1、g2、g3、...、gp}，g1、g2、g3、...、gp表示收集的所有用户电子名片中第1、2、3、...、p种格式，p为正整数；计算收集的云端中每种电子名片的个数，选择个数最多的作为电子名片的标准格式gb；提取不同格式的电子名片中的用户信息，设收集的电子名片中包含的用户信息为{x1、x2、x3、...、xn}，
7、x1、x2、x3、...、xn表示用户电子名片中包含的第1、2、3、...、n种用户信息，n为正整数；将提取的不同格式的用户信息根据标准格式重新填写，将收集的云端中的所有用户的电子名片进行标准化处理；
8、s102、在将所有用户的电子名片进行标准化后，将电子名片中的每种用户信息利用编码器转化为向量数据xi，对电子名片中的每种用户信息的向量数据进行归一化，公式为：
9、
10、公式中，xi'表示归一化后的向量数据，xi表示用户信息的向量数据，m表示转化后用户信息向量数据的维度；利用归一化后的用户信息的向量数据构建电子名片数据库。
11、对收集的云端中所有电子名片进行标准化和归一化使得电子名片中的信息格式统一，在整合多个来源的电子名片数据时，这种一致性能够让数据快速、准确地被合并和存储，减少了因格式差异而导致的数据错误和重复录入问题；并且保证了电子名片中重要信息的准确传递。
12、s200、收集历史中所有用户之间的交流数据，利用交流数据和电子名片中的用户信息构建每个用户的社会关系，将所有用户的社会关系进行综合，生成用户的社会关系网络；
13、进一步的，生成用户社会关系网络的具体步骤为：
14、s201、收集历史中所有用户之间的交流数据，将每一个用户作为一个节点，提取收集的交流数据中的交流端为{(a，b)1、(a，b)2、(a，b)3、...、(a，b)m}，
15、(a，b)1、(a，b)2、(a，b)3、...、(a，b)m表示收集的历史中第1、2、3、...、m个交流数据中的交流端，利用每个交流数据中的交流端构成一个关系边，最终构成m个关系边，利用用户节点和关系边生成显性社会关系网络；
16、s202、提取所有用户的电子名片中的每种用户信息，将每一个用户作为一个节点，利用提取的电子名片中每种用户信息进行对比，将两个用户的电子名片进行对比，将两个电子名片中包含的所有用户信息进行遍历对比，当x∩x'存在时，判断对应两个用户存在联系，生成一个关系边；当遍历所有用户信息后，x∩x'不存在时，判断对应两个用户不存在联系；x和x’分别表示两个用户的电子名片中包含的相同种类的用户信息；利用遍历对比的方式对所有用户的电子名片进行对比，将存在联系可以生成关系边的设为1，不存在联系无法生成关系边的设为0，构建所有用户的关系边矩阵为：
17、
18、矩阵中，每一行和每一列均表示用户节点，1/0表示两个用户节点是否生成关系边的判断结果；经过判断所有用户生成的关系边输出关系边矩阵；利用每个用户节点和关系边矩阵构建生成隐性社会关系网络；将显性社会关系网络和隐性社会关系网络结合构建所有用户的社会关系网络。
19、利用历史中的所有用户的交流数据和电子名片分别构建显性社会关系网络和隐性社会关系网络，将两种社会关系网络进行结合生成综合的社会关系网络，生成的综合社会关系网络同时对用户主观查找的客户和电子名片匹配的客户之间的关系均进行连接，保证了社会关系的全面性；
20、s300、利用自然语言处理算法对每个用户历史中和不同电子名片用户交流时的语言进行分析，得到每个用户历史中和不同用户交流时的情绪特征，并结合不同电子名片中的用户信息生成每个用户的挖掘要素；
21、进一步的，结合不同电子名片中的用户信息生成每个用户的挖掘要素的具体步骤为：
22、s301、收集历史中每个用户在和其余不同用户进行交流时的交流数据，提取每次交流数据中的所有语言数据，提取语言数据中出现的所有词，分别计算每种词的重要性，公式为：
23、
24、公式中，β表示每种词的重要性，ci，k表示第i种次在第k个语言数据中的个数，表示所有词出现在第k个语言数据中总个数；n表示语言数据的总个数，di∈k表示包含第i个词的语言数据个数；经过计算得到所有词的重要性为{β1、β2、β3、...、βq}，β1、β2、β3、...、βq表示交流数据中第1、2、3、...、q种词的重要性，q为正整数；
25、s302、在计算得到交流数据中所有词的重要性后，根据情感词典对每个词进行情感赋值，将每个词的重要性和情感赋值综合分析得到每个词的情感总值，公式为：e＝βi×emi，公式中，e表示每个词的情感总值，βi表示每个词的重要性，emi表示每个词的情感赋值；在计算得到一个交流数据中所有词的情感总值后，选择情感总值最大的作为交流数据的情感特征；
26、s303、利用情感词典将所有次交流时的交流数据情感特征分为正面和负面；分别提取正面和负面情感特征的电子名片的所有交流用户之间存本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述S100中构建电子名片数据库的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述S200中生成用户社会关系网络的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述S300中结合不同电子名片中的用户信息生成每个用户的挖掘要素的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述S400中将潜在客户的电子名片向实时用户进行推荐的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述S500中使实时用户根据推荐特征对潜在客户进行挑选交流的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述S600中利用重点特征对应的电子名
8.一种基于人工智能的电子名片关联数据分析系统，其特征在于：电子名片关联数据分析系统包括数据收集模块、数据库构建模块、社会关系网络生成模块、挖掘要素模块、挖掘模块和优化模块；
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析系统，其特征在于：所述社会关系网络生成模块包括显性社会关系网络单元和隐性社会关系网络单元；
10.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析系统，其特征在于：所述挖掘模块包括挖掘单元和可视化显示单元；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述s100中构建电子名片数据库的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述s200中生成用户社会关系网络的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述s300中结合不同电子名片中的用户信息生成每个用户的挖掘要素的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数据分析方法，其特征在于：所述s400中将潜在客户的电子名片向实时用户进行推荐的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电子名片关联数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李强，陈臻，
申请(专利权)人：上海朗晖慧科技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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