[发明专利]汽车维修关联配件的数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种汽车维修关联配件的数据处理方法，其特征在于，包括：

采集汽车维修数据，所述汽车维修数据至少包括：待识别汽车维修数据和训练维修数据；所述训练维修数据为完成配件采购的维修数据，由已完成汽车维修的汽车维修数据库中获得；

基于所述训练维修数据对预先建立的配件关联模型进行训练，获得标准配件关联模型；以及

基于所述标准配件关联模型对所述待识别汽车维修数据进行处理，获得关联配件数据；

其中，基于所述训练维修数据对预先建立的配件关联模型进行训练，获得标准配件关联模型，包括：

识别所述训练维修数据中的配件需求数据，基于所述配件需求数据构建训练数据集；

基于所述训练数据集，对所述预先建立的配件关联模型进行训练；

基于预设条件对配件关联模型进行校验，获得标准配件关联模型；

其中，基于所述训练数据集，对所述预先建立的配件关联模型进行训练，包括：

对所述训练数据集中的训练样本数据进行识别，识别所述训练样本数据中的配件特征数据；

基于所述训练样本数据中的配件特征数据，对所述预先建立的配件关联模型进行训练；

基于所述配件关联模型对所述训练样本数据进行处理，输出训练关联配件数据；

其中，基于预设条件对配件关联模型进行校验，获得标准配件关联模型，包括：

识别所述训练维修数据中与所述配件需求数据对应的配件订单数据，将所述配件订单数据与所述训练关联配件数据进行对比；

若对比结果满足预设条件，获得标准配件关联模型；

若对比结果不满足预设条件，对所述配件关联模型继续校验，直至满足预设条件，获得标准配件关联模型；

其中，所述预设条件为配件关联系数值，所述配件关联系数值表示同一配件在不同案件中的关联关系。

2.根据权利要求1所述的关联配件的数据处理方法，其特征在于，识别所述训练维修数据中的配件需求数据，基于所述配件需求数据构建训练数据集，包括：

识别所述训练维修数据中的配件需求数据，所述配件需求数据包括：事故案件数据、车辆结构数据和配件基本数据；

识别所述配件需求数据中的配件特征数据，所述配件特征数据包括：车辆类型、品牌、车系和车辆型号；

将所述配件需求数据基于所述配件需求数据与所述配件特征数据进行分类处理，构建训练数据集。

3.根据权利要求1所述的关联配件的数据处理方法，其特征在于，在基于所述标准配件关联模型对所述待识别汽车维修数据进行处理，获得关联配件数据之后，还包括：

基于所述关联配件数据，匹配与所述关联配件数据对应的配件采集端口。