[发明专利]一种基于大数据挖掘的公共政策分析模型部署方法及其系统

权利要求书

1.一种基于大数据挖掘的公共政策分析模型部署方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、通过WebService、RestFul或前置机方式与外部源系统对接采集数据；

S2、使用自动化建表工具建表并生成HTML5页面录入数据；

S3、建立基础库、业务库、标准库；

S4、对数据进行版本管理，每次修改都保留版本，为数据渐进式自我完善和修正提供基础；

S5、使用机器学习图论推理算法Graph Inference进行标签自动学习，对基础库、业务库、标准库的数据进行标签标记，完成数据渐进式自我完善和修正；

S6、使用数据挖掘朴素贝叶斯模型Naive Bayesian Model，简称NBC，对数据进行问题结果推算，得到问题；

S7、对得到的问题利用Spark计算引擎或数据挖掘算法进行数据计算，得到解决方案；

S8、利用可视化工具对得到的解决方案进行数据可视化呈现，建立分析模型；

所述步骤S2进一步包括：

S2.1、系统采集建表条件；

S2.2、将采集的条件翻译成DDL语言并建表；

S2.3、将采集的条件通过Java语言转换成HTML5页面；

S2.4、通过生成的HTML5页面录入数据；

所述步骤S5进一步包括：

S5.1、选择进行标签自动学习的数据库类型，包括基础库、业务库、标准库；

S5.2、设置或自定义添加配置项；

S5.3、选择启用的算法；

S5.4、根据配置项利用算法进行标签自动学习；

S5.5、根据标签自动学习情况建立自然人或法人数据画像属性；

S5.6、构建自然人或法人数据画像；

S5.7、对数据进行标签标记；

所述步骤S6进一步包括：

S6.1、设置或自定义添加配置项；

S6.2、选择启用的算法；

S6.3、根据配置项利用算法进行问题数据推算；

S6.4、得到问题；

所述步骤S7进一步包括：

S7.1、根据得到的问题设置或自定义添加配置项；

S7.2、选择启用的算法；

S7.3、根据配置项利用算法进行解决方案推算；

S7.4、得到解决方案。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的公共政策分析模型部署方法，其特征在于：所述步骤S7中“数据挖掘算法”还包括：利用最大期望EM算法以及Adaboost迭代算法对得到的问题进行数据计算，得到多个解决方案。

3.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的公共政策分析模型部署方法，其特征在于：所述步骤S8中“可视化工具”还包括：利用Echarts工具、GIS工具、报表工具或电子地图对方案进行数据可视化呈现，建立分析模型。