[发明专利]数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括下述步骤：

从目标贸易网站获取目标城市的贸易数据、产品品类信息以及历史贸易往来数据，根据所述贸易数据和所述产品品类信息构建第一知识图谱，从所述第一知识图谱中确定所述目标城市的往来城市信息，基于所述贸易数据和所述往来城市信息构建第二知识图谱；

根据所述历史贸易往来数据和所述第一知识图谱确定所述目标城市的重点产品，通过所述第二知识图谱查找所述重点产品的依赖城市；

从所述依赖城市的所属国家的公开策略中，爬取所述依赖城市的贸易影响数据；

获取所述目标城市的历史影响数据和所述重点产品的相关产能利用率，通过所述历史贸易往来数据和所述历史影响数据训练线性回归模型得到目标预测模型，基于所述目标预测模型对所述贸易影响数据和所述相关产能利用率进行计算，得到所述目标城市的地方产能利用率。

2.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述从目标贸易网站获取目标城市的贸易数据、产品品类信息的步骤包括：

获取预设的数据爬取时段，根据所述数据爬取时段从所述目标贸易网站定时爬取所述目标城市的贸易源数据和产品源数据；

对所述贸易源数据和产品源数据进行分词处理，得到第一分词组和第二分词组；

获取预设的命名实体识别模型，根据所述命名实体识别模型对所述第一分词组和所述第二分词组进行实体识别，得到所述贸易数据和所述产品品类信息。

3.根据权利要求2所述的数据分析方法，其特征在于，所述根据所述命名实体识别模型对所述第一分词组和所述第二分词组进行实体识别，得到所述贸易数据和所述产品品类信息的步骤包括：

采集多组参考贸易数据和参考产品数据，对所述参考贸易数据和所述参考产品数据进行标签标注，得到第一参考标签和第二参考标签；

根据所述参考贸易数据、所述参考产品数据、所述第一参考标签和所述第二参考标签，对基础实体识别模型进行训练，得到所述命名实体识别模型；

分别输入所述第一分词词组和所述第二分词词组至所述命名实体识别模型，得到所述第一分词词组对应的第一标签和所述第二分词词组对应的第二标签，将所述第一标签对应的实体作为识别得到的所述贸易数据，将所述第二标签对应的实体作为识别得到的所述产品品类信息。

4.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述基于所述贸易数据和所述往来城市信息构建第二知识图谱的步骤包括：

获取所述往来城市信息中的往来城市，根据所述贸易数据确定所述目标城市和所述往来城市的贸易关系；

基于所述贸易关系、所述往来城市和所述贸易数据，构建第一子知识图谱；

获取所述往来城市对应的往来国家，基于所述往来国家、所述贸易关系和所述贸易数据，构建第二子知识图谱；

关联所述第一子知识图谱和所述第二子知识图谱，得到所述第二知识图谱。

5.根据权利要求4所述的数据分析方法，其特征在于，所述基于所述贸易关系、所述往来城市和所述贸易数据，构建第一子知识图谱的步骤包括：

基于所述贸易关系、所述往来城市和所述贸易数据构建三元组；

获取训练好的三元组评估模型，根据所述三元组评估模型对所述三元组进行置信度评估，得到所述三元组的评估值；

确定所述评估值是否大于等于预设阈值，在所述评估值大于等于所述预设阈值时，确定所述三元组验证通过，基于验证通过的三元组构建得到所述第一知识图谱。

6.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，在所述从所述依赖城市的所属国家的公开策略中，爬取所述依赖城市的贸易影响数据的步骤之后还包括：

获取所述贸易影响数据的爬取时刻和爬取来源；

将所述贸易影响数据、所述爬取时刻和所述爬取来源关联存储在预设的数据库表中。