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公开(公告)号：CN111814667A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010649661.2
申请日：2020-07-08
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种智能路况识别方法，属于智能驾驶技术领域，该方法采集车辆瞬时速度、采集路况的图像信息和深度距离信息，利用所述采集的信息构建卷积神经网络训练和验证集，用所述训练和验证集训练卷积神经网络模型，持续优化参数，将不断优化的神经网络参数模型应用于自动驾驶的加减速，从实时深度图像识别中自适应控制车辆的加减速。本发明基于深度图像的卷积神经网络技术，能够从路况识别和加减速方面为自动驾驶提供一种优化解决思路，有效提升自动驾驶的速度控制精度和安全性。
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公开(公告)号：CN106874495A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710099871.7
申请日：2017-02-23
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/955
摘要： 本发明提供一种基于机器学习建模抽取网页结构的方法，涉及数据采集、数据结构分析、机器学习技术，本发明包括机器学习的网页抽取设计模式和存储录制规则；其中，网页抽取设计模式是推荐网页字段抽取方案，主动学习网页字段抽取方法；存储录制规则是将录制规则通过rest服务接收，并设置一组识别标签。解决了网页爬取，分析者需要自己分析查看网页源码、自己手动编写抽取规则、规则不能重复使用等问题。
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公开(公告)号：CN106570053A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610840743.9
申请日：2016-09-22
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/3349 , G06F16/35 , G06F16/951
摘要： 本发明公开了一种网络数据采集验证方法，其实现过程为：首先采集网络数据，然后对采集数据中的互联网站点进行信息分类，按类别随机抽样；统计出所选类别内的网络数据量，再通过数据库操作脚本对库中存储的所采数据进行检索，统计出所选类别的采集量；将二者进行对比校验，得出所采数据的覆盖率，这里的覆盖率=所采数据量/实际数据量，以验证是否漏采。该网络数据采集验证方法与现有技术相比，结合了统计学的抽样调查理论，科学而合理的使所采集的大量数据得到了验证，同时也为后续的数据分析与挖掘工作提供了便利，实用性强，适用范围广泛，易于推广。
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公开(公告)号：CN107463711B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710723820.7
申请日：2017-08-22
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/22
摘要： 本发明提供了一种数据的标签匹配方法及装置，该方法包括：构建样本标签表，所述样本标签表中包括至少一个样本标签，以及各个所述样本标签的层级关系，各个所述样本标签均对应同一个标签类型；根据所述至少一个样本标签的标签类型，从预先获取的数据中提取出与所述标签类型相对应的目标字段，所述目标字段中包括至少一个关键词；针对每一个所述样本标签，均执行：确定所述目标字段中是否存在与所述样本标签相对应的目标关键词，如果是，将所述样本标签确定为参考标签；根据确定出的参考标签以及各个所述样本标签的层级关系，从所述至少一个样本标签中，确定与所述目标字段对应的数据相对应的至少一个匹配标签。本方案能提高标签匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN106991000A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710165240.0
申请日：2017-03-20
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法，属于数据分析技术领域。阶梯瀑布图可以展示出某个时间线上累计值和变化值的增减情况；根据图的高度，可以清晰了解累计值的变化趋势；根据增减类型区分，可以清晰了解每个时间区间的增减值；首先，图的option中包含的legend属性设置为包含data的对象；其次option中包含的xAxis属性的data属性设置为变化的时间线组成的数组；最后option中包含的series属性设置为包含三个元素的数组，分别为辅助、支出和收入。本发明能够计算出echarts工具正确展示的数据，清晰的展示出资产、销售额等数据的变化情况和累计数据和的情况。
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公开(公告)号：CN111694720B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010541730.8
申请日：2020-06-15
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
摘要： 本发明公开一种自动监控数据采集进度的方法，涉及数据处理技术领域，其实现包括：在分析库创建监控表，采集模块每完成一次采集工作都会生成一条采集数据并自动写入监控表；基于监控表的采集数据，在分析库创建配置表；在配置表中，针对监控表的每一条采集数据，配置待监控采集数据的日期差上限Δ，其中日期差上限Δ根据作业系统或作业表设定不同的工作模式；启动监控模块，监控模块自动获取监控表和配置表的数据，通过计算每条采集数据的时长，与对应的日期差上限Δ进行比较，得到采集进度的反馈结果。本方法能对数据采集进度进行自动化监控，能及时收到数据采集完成和异常情况，以将数据及时从作业库采集到分析库。
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公开(公告)号：CN111814667B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010649661.2
申请日：2020-07-08
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种智能路况识别方法，属于智能驾驶技术领域，该方法采集车辆瞬时速度、采集路况的图像信息和深度距离信息，利用所述采集的信息构建卷积神经网络训练和验证集，用所述训练和验证集训练卷积神经网络模型，持续优化参数，将不断优化的神经网络参数模型应用于自动驾驶的加减速，从实时深度图像识别中自适应控制车辆的加减速。本发明基于深度图像的卷积神经网络技术，能够从路况识别和加减速方面为自动驾驶提供一种优化解决思路，有效提升自动驾驶的速度控制精度和安全性。
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公开(公告)号：CN111695017A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010540470.2
申请日：2020-06-15
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06Q50/00 , G06N3/04
摘要： 本发明公开一种基于产品评论分析用户情感倾向的方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，本方法的实现包括：定义爬虫工具，爬取产品评论，得到初始数据集；对初始数据集进行预处理；利用Text-Rank算法对预处理后数据集进行关键词提取，并标记关键词的情感倾向；定义Bayesian LSTM训练模型和停止模型训练的训练停止函数，用大部分关键词训练Bayesian LSTM训练模型，得到情感倾向分析结果；将小部分关键词输入模型得到情感倾向分析结果，并与人为计算小部分关键词的情感倾向进行相似度比较，在相似度超过设定阈值时，模型通过验证并作为情感倾向预测模型，将剩余小部分关键词输入预测模型，预测分析产品评论的情感倾向。本发明通过获取产品评论得出用户对产品的情感倾向。
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公开(公告)号：CN107463711A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710723820.7
申请日：2017-08-22
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明提供了一种数据的标签匹配方法及装置，该方法包括：构建样本标签表，所述样本标签表中包括至少一个样本标签，以及各个所述样本标签的层级关系，各个所述样本标签均对应同一个标签类型；根据所述至少一个样本标签的标签类型，从预先获取的数据中提取出与所述标签类型相对应的目标字段，所述目标字段中包括至少一个关键词；针对每一个所述样本标签，均执行：确定所述目标字段中是否存在与所述样本标签相对应的目标关键词，如果是，将所述样本标签确定为参考标签；根据确定出的参考标签以及各个所述样本标签的层级关系，从所述至少一个样本标签中，确定与所述目标字段对应的数据相对应的至少一个匹配标签。本方案能提高标签匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN112966962A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110312245.8
申请日：2021-03-24
申请人： 山东浪潮云服务信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种电商企业评优方法，属于网络零售数据应用技术领域，该方法通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，形成电商企业发展的综合评价分析指标体系，其实现过程包括：1)、确定评价的层次化指标；2)、收集数据并对不同计量单位的指标标准化处理；3)、确定指标体系中各指标的权重；4)、对经处理后的指标进行汇总，计算出综合评价指数或综合评价分值；5)、根据综合评价指数或综合评价分值对参评企业进行排序。本发明通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为行业部委或地方监管机构提供电商企业的第一手资料，从而为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持。
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