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[发明专利]基于自然语言处理的物品应用分析方法及系统-CN202010518566.9有效
发明人：崔亿萍 -专利权人： 北京启云数联科技有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体提供了一种基于自然语言处理的物品应用分析方法及系统，旨在解决如何准确且高效地对海量繁杂的用户交流数据进行物品应用分析，以确定目标物品的应用状态的技术问题。为此目的，根据本发明一个实施例的方法，首先对交流数据中的每句对话信息进行对话序号以及唯一标识符设置；然后对每句对话信息进行数据清洗，随后根据对话序号与唯一标识符将数据清洗后的对话信息重新组合还原成交流数据；最后根据神经网络分类模型对还原后的交流数据进行目标物品推荐类别识别，根据识别结果输出目标物品的应用状态。通过上述步骤，能够从关于物品的交流数据中准确且快速地识别出当前物品的推荐类别，进而得出物品的应用状态。
基于自然语言处理物品应用分析方法系统

[发明专利]基于医药大数据的医药对象关系分析的方法及系统-CN202010495127.0有效
发明人：沈灵仙 -专利权人： 北京启云数联科技有限公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理技术领域，具体提供了一种基于医药大数据的医药对象关系分析的方法及系统，旨在解决如何基于海量医药大数据更准确地进行对象关系分析的问题。本发明首先对采集到的药品相关的内部数据和外部数据进行处理形成标签化数据，该标签化数据包括每个标签类型各自对应的对象以及每个对象的对象标签和相关联的属性数据；然后通过大数据分析获取每个属性数据的类别标签以及不同对象之间的对象关系类型；最后根据大数据分析结果从医药对象学术关系分析和药品价值分析等多维度对不同对象之间的对象关系类型和关联程度等进行全面分析，克服了现有技术中无法同时准确分析出不同对象之间的关联关系、关联程度以及关联类型的问题。
基于医药数据对象关系分析方法系统

[发明专利]基于医药大数据的药品应用分析的方法、系统及装置-CN202010495118.1有效
发明人：沈灵仙 -专利权人： 北京启云数联科技有限公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理技术领域，具体提供了一种基于医药大数据的药品应用分析的方法、系统及装置，旨在解决如何基于海量医药大数据更准确地进行药品应用分析的问题。本发明首先对采集到的药品相关的内部数据和外部数据进行处理形成标签化数据，该标签化数据包括每个标签类型各自对应的对象以及每个对象的对象标签和相关联的属性数据；然后通过大数据分析获取每个属性数据的类别标签、推荐标签以及一个或多个对象的各个属性数据识别词间关联关系；最后根据大数据分析结果从药品价值以及药品推荐等多维度对药品应用状态进行全面分析，克服了现有技术中仅根据药品供应量和供应地区等数据进行药品应用分析，导致的药品应用分析的准确性较低的问题。
基于医药数据药品应用分析方法系统装置

[发明专利]业务对象推荐方法、系统及装置-CN202010388412.2在审
发明人：张明;毛长汇;马堃;赵倍仪;张磊 -专利权人： 北京启云数联科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体提供了一种业务对象推荐方法、系统及装置，旨在解决如何基于物品大数据信息更精准地定位目标业务对象，进而为目标业务对象提供准确的推荐信息的技术问题。为此目的，本发明是根据目标物品类型的历史业务数据获取目标业务对象，在获取到目标业务对象之后，基于预设的分类模型并根据目标业务对象中的每个子对象以及相应的子对象特征，分析每个子对象是否为潜在推荐子对象。在上述目标业务对象的获取步骤以及潜在推荐子对象的分析步骤中，分别通过对目标业务对象的大数据分析以及对子对象的大数据分析来实现，基于大数据分析结果能够更加准确与快速地定位目标业务对象以及目标业务对象内的子对象。
业务对象推荐方法系统装置

[发明专利]数据纠错方法、装置及系统-CN202010531752.6在审
发明人：毛长汇 -专利权人： 北京启云数联科技有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06F40/226 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体提供了一种数据纠错方法、装置及系统，旨在解决如何准确且高效地对海量繁杂的互联网数据进行数据纠错的技术问题。为此目的，根据本发明一个实施例的数据纠错方法是基于预设的Drools规则引擎和/或预设的LSTM神经网络模型算法对海量繁杂的互联网数据如从互联网获取到的目标对象的对象属性信息进行高效且准确的数据纠错。基于Drools规则引擎具备的易于调整以及易于管理等优点，本实施例可以灵活地设置纠错规则，随时调整纠错规则中的数据，从而满足不同用户不同的数据纠错需求。基于预设的LSTM神经网络模型算法进行数据纠错，不仅能够模拟人工审核方式，还克服了人工审核方式存在的耗时长、效率低的缺陷。
数据纠错方法装置系统