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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115063166A(43)申请公布日2022.09.16(21)申请号202210639077.8(22)申请日2022.06.07(71)申请人黑龙江飞鹤乳业有限公司地址164899黑龙江省齐齐哈尔市克东县克东镇庆祥街1号(72)发明人邢昊魏巧思陈维强陆思宇张永久冷友斌(74)专利代理机构北京格罗巴尔知识产权代理事务所(普通合伙)11406专利代理师项军花(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书19页附图6页(54)发明名称数据处理方法及装置、电子设备和存储介质(57)摘要本公开涉及一种数据处理方法及装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:根据获取的目标对象的初始评价数据集,判断初始评价数据集是否满足预设的有效数据集条件,在初始评价数据集满足预设的有效数据集条件的情况下,剔除初始评价数据集中的异常评价数据,得到待处理的第一评价数据集,并对第一评价数据集进行多元线性回归处理,确定多元线性回归模型,显示多元线性回归模型的N个权值的占比。本公开实施例可综合考虑目标对象的多种感官属性喜好度,使得到的多元线性回归模型更精准也更加符合真实业务需求。CN115063166ACN115063166A权利要求书1/2页1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:获取目标对象的初始评价数据集,所述初始评价数据集包括多个用户的评价数据,每个评价数据包括所述用户对所述目标对象的综合喜好度,以及对所述目标对象的N个感官属性喜好度,每个感官属性喜好度对应于用户对目标对象的一种类型的感官属性的喜好程度,N为大于0的整数;判断所述初始评价数据集是否满足预设的有效数据集条件;在所述初始评价数据集满足预设的有效数据集条件的情况下,剔除所述初始评价数据集中的异常评价数据,得到待处理的第一评价数据集;对所述第一评价数据集进行多元线性回归处理,确定多元线性回归模型,所述多元线性回归模型用于表示所述综合喜好度与所述N个感官属性喜好度之间的关系,所述多元线性回归模型包括与所述N个感官属性喜好度分别对应的N个权值;显示所述多元线性回归模型的所述N个权值的占比。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一评价数据集进行多元线性回归处理,确定多元线性回归模型,包括:根据所述第一评价数据集,构建M个第二评价数据集,所述第二评价数据集包括训练集和验证集;分别对所述M个第二评价数据集的训练集进行多元线性回归处理,确定M个初始多元线性回归模型;根据M个第二评价数据集的验证集,分对M个初始多元线性回归模型进行验证处理,确定每个初始多元线性回归模型的误差;在M个所述误差的均值小于第一预设阈值的情况下,根据M个初始多元线性回归模型,确定所述多元线性回归模型,所述多元线性回归模型的N个权值为对应的所述M个初始多元线性回归模型的N个权值的均值。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一评价数据集,构建M个第二评价数据集,所述第二评价数据集包括训练集和验证集,包括:针对任一第二评价数据集,从所述第一评价数据集中随机选取预设比例的评价数据作为所述第二评价数据集的训练集,并将剩余部分作为所述第二评价数据集的验证集。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述判断所述初始评价数据集是否满足预设的有效数据集条件之前,所述方法还包括:分别对所述N个感官属性喜好度与所述综合喜好度进行相关性分析,确定所述N个感官属性喜好度对应的N个相关系数;所述判断所述初始评价数据集是否满足预设的有效数据集条件,包括:在所述N个相关系数均大于第二预设阈值的情况下,所述初始评价数据集满足预设的有效数据集条件。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述剔除所述初始评价数据集中的异常评价数据,得到待处理的第一评价数据集,包括:遍历所述初始评价数据集中的评价数据,在所述评价数据的N个感官属性喜好度均小于第三预设阈值,且综合喜好度大于第四预设阈值,2CN115063166A权利要求书2/2页或者,在所述评价数据的N个感官属性喜好度均大于所述第三预设阈值,且综合喜好度小于所述第四预设阈值的情况下,将所述评价数据确定为异常评价数据;从所述初始评价数据集中剔除所述异常评价数据,得到待处理的所述第一评价数据集。6.根据权利要求1‑5中任一项所述的方法,其特征在于,所述显示所述多元线性回归模型的所述N个权值的占比,包括:以预设显示形式显示所述多元线性回归模型的所述N个权值的占比,所述预设显示形式包括图片形式、视频形式、表格形式、仪表盘形式中的至少一种。7.根据权利要求1‑6中任一项所述的方法,其特征在于,所述目标对象包括食品,所述感官属性喜好度的类别包括乳香味、甜感、回味度、顺滑度中的至少一种。8.一种数据处理