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申请/专利权人：北京法伯宏业科技发展有限公司
摘要：本发明涉及大数据分析处理技术领域，具体涉及一种大规模数据关键特征提取方法、电子设备及介质，包括：采集目标月份每个渠道下各类药品的日销售量；根据各类药品与其他药物在所有渠道下的日销售量的数值分布的差异情况，得到各类药品的数据波动异常值；根据各类药物的数据波动异常值得到自适应密度阈值；将自适应密度阈值代入密度聚类算法对每类药物的所有日销售量进行聚类，得到目标月份下的药物稳定特征序列。本申请提高了对药品销售稳定性特征提取的精准度。
主权项：1.一种大规模数据关键特征提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集目标月份每个渠道下各类药品的日销售量；根据各类药品在所有渠道下的日销售量的数值分布情况，得到各类药品的药品销量波动程度；获取目标月份的所有处方单；根据各类药物与其他各类药物在处方单中的共现概率，获得各类药物的关联药物；根据每类药物与其各关联药物的所有日销售量之间的变化差异以及药品销量波动程度差异，计算每类药物与其各关联药物之间的同步变化差异权重；根据各类药物其各关联药物的日销售序列之间的距离和药品销量波动程度，得到各类药物其各关联药物的关联偏差值；根据每类药物与其所有关联药物的同步变化差异权重和关联偏差值，得到数据波动异常值；根据各类药物的数据波动异常值得到自适应密度阈值；将自适应密度阈值代入密度聚类算法对每类药物的所有日销售量进行聚类，得到目标月份下的药物稳定特征序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京法伯宏业科技发展有限公司 一种大规模数据关键特征提取方法、电子设备及介质
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