[发明专利]一种大数据分析的原创艺术品定价评估系统处理方法在审

专利信息
申请号: 201710721858.0 申请日: 2017-08-22
公开(公告)号: CN107346501A 公开(公告)日: 2017-11-14
发明(设计)人: 刘江桥;陈娟娟;王静明;李树海 申请(专利权)人: 上海科驰企业管理有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;B41J2/32;B41J29/377
代理公司: 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙)11548 代理人: 李静
地址: 201100 上海市闵行区*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 数据 分析 原创 艺术品 定价 评估 系统 处理 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及原创艺术品领域,具体为一种大数据分析的原创艺术品定价评估系统处理方法。

背景技术

原创艺术品,一般指原创的造型艺术的作品。一般的原创艺术品可视为含有两个成分:一是作品上的线、形、色、光、音、调的配合,寻常称为'形式的成分'或'直接的成分';一是题材,寻常称为'表现的成分'或'联想的成分,然而,对于普通消费者来说,如何为心仪的原创艺术品评估定价是件很头疼的事,这也成为制约原创艺术品交易的一个瓶颈。然而,经过调查发现,现在的原创艺术品评估定价基本上是由相关人员凭经验来决定,难免会出现误差;所得到的评估价格也会偏离原创艺术品的实际价值;同时现有方式中,再原创艺术品评估定价后其表现形式比较单一。

所以,如何设计一种大数据分析的原创艺术品定价评估系统处理方法,成为我们当前要解决的问题。

发明内容

本发明提供一种大数据分析的原创艺术品定价评估系统处理方法,采用嵌入式和触摸屏技术,为操作人员提供更人性化的操作环境,简化了操作步骤,提高了使用效率,改变了传统输入方式,由触摸屏控制模块采集触控点坐标模拟信号,然后将触控点坐标转化为数字信号发送到主控制器,主控制器接收触控坐标后,根据坐标值解析人员操作行为,然后进行相关处理;主控制器通过串口智能显示终端向触摸显示屏发送显示信息,同时便于通过语音喇叭进行定价评估提醒,以及便于通过打印机,对定价评估进行打印输出,简单方便,最后通过第一原创艺术品排放书架和第二原创艺术品排放书架,便于消费者更多的了解原创艺术品,且具有处理速度快、分析效率高等显著的优点,可以有效解决上述背景技术中的问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种大数据分析的原创艺术品定价评估系统,包括底座,所述底座的顶端设置有支撑杆,所述支撑杆的底部的两侧对称安装有第一原创艺术品排放书架,所述支撑杆的中部的两侧对称安装有第二原创艺术品排放书架,所述支撑杆的顶端安装有原创艺术品定价评估机头,所述原创艺术品定价评估机头的顶端的一侧设置有语音喇叭,所述原创艺术品定价评估机头的中部的外侧设置有触摸显示屏,所述原创艺术品定价评估机头的底端安装有打印机,所述打印机的外侧外侧设置有控制面板,所述原创艺术品定价评估机头的内部设置有原创艺术品定价评估控制系统,所述原创艺术品定价评估控制系统的输出端与语音喇叭的输入端电性连接。

一种大数据分析的原创艺术品定价评估系统处理方法,包括如下步骤:

1)在一条数据记录中包含第一信息和第二信息,其中第二信息为第一信息的一度关联信息;在第二数据记录中包括第二信息和第三信息,其中第三信息是第二信息的一度关联信息;

2)以所述第一信息为起点,通过云计算平台下的分布式处理框架将所述第三信息抽象成第一信息的二度关联信息,并且抽象出所述第一信息经所述第二信息到所述第三信息的关联路径;

3)依次类推,抽象出以第一信息为起点的N度关联信息以及对应的关联路径,其中N≥1。

根据上述技术方案,所述原创艺术品定价评估控制系统包括:主控制器、信号处理电路以及A/D模数转换电路;所述信号处理电路与原创艺术品检测单元连接;同时,信号处理电路还与A/D模数转换电路连接,A/D模数转换电路连接主控制器;所述原创艺术品定价评估控制系统还包括触摸屏控制模块和串口智能显示终端;主控制器与串口智能显示终端连接;同时,串口智能显示终端与触摸显示屏连接;触摸显示屏通过触摸屏控制模块与主控制器连接;所述原创艺术品定价评估控制系统还包括:用于数据存储的数据存储单元和语音转化模块,数据存储单元连接主控制器;语音转化模块与语音喇叭连接。

根据上述技术方案,所述主控制器包括用于完成关键信息抽取的数据分析和提取模块;用于对关键信息进行预处理的数据预处理模块;用于将预处理后的数据抽象为网络图模型的网络构建模块;用于对网络图模型进行划分并进一步分析运算的运算发现模块;用于输出发现结果的结果输出模块。

根据上述技术方案,所述主控制器大数据分析方法包括如下步骤:步骤1:通过数据分析和提取模块提取关键信息,所述关键信息为个体之间的通话记录数据;步骤2:通过数据预处理模块将步骤1所获得的关键信息进行预处理;步骤3:构建网络图模型,将每个个体抽象为网络图模型中的一个节点,将个体之间的联系抽象为网络图中的边,使用步骤1中提取的数据,用矩阵的形式存储网络图模型;步骤4:设置分析参数以及运算阈值,分析参数包括个体的数量,运算阈值用于限定输出个体数量;步骤5:运行发现算法,对网络图模进行划分并进一步分析运算;步骤6:输出运算结果。

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