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申请/专利权人：贵州商学院

摘要：本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于数据分级流通的数据管理平台及数据管理方法，包括：获取多个已分级文本数据以及数据等级；通过分词器对待处理已分级文本数据进行分词，获取多个关键词，并将所述多个关键词转换为多个关键词向量；通过预设的关键词关联性获取公式以及所述多个关键词向量，获取所述多个关键词与所述数据等级的关键词关联性；根据所述关键词关联性以及所述待处理关键词在所述待处理已分级文本数据中的词频获取代表词集合；获取所述代表词的文本数据向量矩阵；获取所述多个已分级文本数据对应的多个文本数据向量矩阵；通过多个已降维文本数据向量矩阵构建随机森林；通过所述随机森林对待分级文本数据进行数据分级。

主权项：1.一种基于数据分级流通的数据管理方法，其特征在于，所述数据管理方法包括：获取多个已分级文本数据，以及所述多个已分级文本数据分别对应的数据等级，其中，一个已分级文本数据对应一个数据等级；通过分词器对待处理已分级文本数据进行分词，获取多个关键词，并将所述多个关键词转换为多个关键词向量，其中，一个已分级文本数据被分为一个或多个关键词，相同的关键词在不同的已分类文本数据中对应不同的关键词向量，所述待处理已分级文本数据为所述多个已分级文本数据中的一个；通过预设的关键词关联性获取公式以及所述多个关键词向量，获取所述多个关键词与所述数据等级的关键词关联性，其中，每个关键词与每个数据等级对应一个关键词关联性；根据所述关键词关联性以及待处理关键词在所述待处理已分级文本数据中的词频获取代表词集合，其中，所述代表词集合包含一个或多个代表词，每个数据等级对应一个代表词集合；获取所述代表词的代表词向量，并根据所述代表词向量获取所述待处理已分级文本数据的文本数据向量矩阵；根据所述文本数据向量矩阵的获取流程，获取所述多个已分级文本数据对应的多个文本数据向量矩阵；通过主成分分析法PCA对所述多个文本数据向量矩阵进行降维，获取多个已降维文本数据向量矩阵，通过所述多个已降维文本数据向量矩阵构建随机森林；通过所述随机森林对待分级文本数据进行数据分级；所述关键词关联性获取公式为，其中，为第个文本数据中第个关键词与数据等级为的文本数据之间的关键词关联性，表示数据等级的已分级文本数据的数量，5表示所有的已分级文本数据中逆文档频率最高的5个关键词，表示计算两个词向量的余弦相似度，表示第个已分级文本数据中的第个关键词的关键词向量，表示第l个已分级文本数据中的第个关键词的关键词向量；所述根据所述关键词关联性以及所述待处理关键词在所述待处理已分级文本数据中的词频获取代表词集合，包括：从所述关键词中任意选择k个待计算关键词，并将所述待计算关键词对应的待计算关键词向量输入预设的代表词关联性获取公式，获取待比较代表词关联性，所述k为一个或多个；比较多个所述待比较代表词关联性，获取第一代表词关联性，所述第一代表词关联性为代表词关联性数值最高的待比较代表词关联性；根据预设的代表词关联性修正公式、所述代表词的词频以及所述第一代表词关联性获取第二代表词关联性；根据遗传算法获取所述第二代表词关联性对应的代表词，所述代表词为一个或多个。

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