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申请/专利权人：深圳市中港星互联网科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于企业数据提供健康度解决方案的产品推荐方法，包括：获取当前企业数据中数据的每项数据的波动程度以及每个对比企业数据中数据的每项数据的波动程度，进而得到当前企业数据中数据的每项数据的最终波动程度；获取当前企业数据的整体波动程度以及每个其他企业数据的整体波动程度，对每个其他企业数据以及当前企业数据进行聚类，得到若干聚类簇；获取当前商品的泛用性以及特化性，进而得到当前商品的推荐度，获取每个商品的推荐度；根据每个商品的推荐度，对当前企业进行商品推荐；本发明旨在对当前企业进行准确的商品推荐。

主权项：1.一种基于企业数据提供健康度解决方案的产品推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集当前企业数据，其他企业数据以及对比企业数据，所述当前企业数据，其他企业数据以及对比企业数据中每个数据中均包含若干项数据；根据当前企业数据中每个数据的每项数据的值，获取当前企业数据中数据的每项数据的波动程度；获取每个对比企业数据中数据的每项数据的波动程度；根据每个对比企业数据中数据的每项数据的波动程度以及当前企业数据中数据的每项数据的波动程度，获取当前企业数据中数据的每项数据的最终波动程度；将当前企业数据中数据的所有项数据的最终波动程度的均值作为当前企业数据的整体波动程度；获取每个其他企业数据的整体波动程度，所述其他企业数据的整体波动程度与当前企业数据的整体波动程度的获取方式相类同；预设种子点个数和漂移带宽半径，根据预设种子点个数和漂移带宽半径，每个其他企业数据的整体波动程度以及当前企业数据的整体波动程度，对所有其他企业数据以及当前企业数据进行聚类，在聚类过程中获取每个种子点的初始均值漂移向量、获取每个种子点在漂移带宽半径内的数据密度以及整体数据密度；根据每个种子点在漂移带宽半径内的数据密度以及整体数据密度对每个种子点的初始均值漂移向量进行修正，获取每个种子点的均值漂移向量；根据每个种子点的均值漂移向量完成聚类，得到若干聚类簇；根据每个聚类簇中企业数据的个数以及企业数据的整体波动程度，获取当前商品的泛用性；根据每个聚类簇中企业数据的个数以及企业数据的整体波动程度，获取当前商品的特化性；根据当前商品的泛用性、当前商品的特化性以及当前企业数据的整体波动程度，获取当前商品的推荐度；根据当前商品的推荐度，对当前企业进行商品推荐；所述采集当前企业数据，其他企业数据以及对比企业数据，包括的具体步骤如下：将任意一个企业记为当前企业，获取当前企业在当前时间点以及当前时间点之前的每个月的数据，作为当前企业数据的各个数据；预设企业个数M，将企业市值最接近当前企业的M家企业记为对比企业，获取任意一个对比企业在当前时间点以及当前时间点之前的每个月的数据，作为该对比企业数据的各个数据，获取每个对比企业数据的各个数据；所述企业市值为当前企业数据中的各个数据中的其中一项数据；将任意一个商品记为当前商品，将当前商品在当前时间点之间的购买记录中的各个企业记为其他企业，获取任意一个其他企业在当前时间点以及当前时间点之前的每个月的数据，作为该其他企业数据的各个数据，获取每个其他企业数据的各个数据；所述根据当前企业数据中每个数据的每项数据的值，获取当前企业数据中数据的每项数据的波动程度，包括的具体步骤如下： 式中，Fn代表当前企业数据中数据的第n项数据的波动程度；ai，n代表当前企业数据中第i个数据的第n项数据的值；代表当前企业数据中所有数据的第n项数据的值的均值；U代表当前企业数据中数据的个数；si代表当前企业数据中第i个数据的采集时间；s0代表当前时间；||代表绝对值符号；所述根据每个对比企业数据中数据的每项数据的波动程度以及当前企业数据中数据的每项数据的波动程度，获取当前企业数据中数据的每项数据的最终波动程度，包括的具体步骤如下： 式中，F′n代表当前企业数据中数据的第n项数据的最终波动程度；Fn代表当前企业数据中数据的第n项数据的波动程度；代表所有对比企业数据中数据的第n项数据的波动程度的均值；sigmoid代表激活函数；||代表绝对值符号；所述获取每个种子点在漂移带宽半径内的数据密度以及整体数据密度，包括的具体步骤如下： 式中，r代表预设漂移带宽半径，NHj代表第j个种子点在漂移带宽半径内数据的个数；ρj代表第j个种子点在漂移带宽半径内的数据密度；ρ0＝NW式中，ρ0代表整体数据密度；NW代表其他企业数据以及当前企业数据的个数之和；所述根据每个种子点在漂移带宽半径内的数据密度以及整体数据密度对每个种子点的初始均值漂移向量进行修正，获取每个种子点的均值漂移向量，包括的具体步骤如下： 式中，A′j代表第j个种子点的均值漂移向量；Aj代表第j个种子点的初始均值漂移向量；ρj代表第j个种子点在漂移带宽半径内的数据密度；ρ0代表整体数据密度；所述根据每个聚类簇中企业数据的个数以及企业数据的整体波动程度，获取当前商品的泛用性，包括的具体步骤如下： 式中，H代表当前商品的泛用性；MF代表聚类簇的个数；Nm代表第m个聚类簇中企业数据的个数；MDm代表第m个聚类簇中企业数据的整体波动程度的极差；ln代表以自然常数为底数的对数函数；tanh代表双曲正切函数；exp代表以自然常数为底数的指数函数；所述根据每个聚类簇中企业数据的个数以及企业数据的整体波动程度，获取当前商品的特化性，包括的具体步骤如下： 式中，E代表当前商品的特化性；MF代表聚类簇的个数；Nm代表第m个聚类簇中企业数据的个数；MDm代表第m个聚类簇中企业数据的整体波动程度的极差；Nmax代表所有聚类簇中企业数据的个数最大值；tanh代表双曲正切函数；exp代表以自然常数为底数的指数函数；所述根据当前商品的泛用性、当前商品的特化性以及当前企业数据的整体波动程度，获取当前商品的推荐度，包括的具体步骤如下： 式中，S代表当前商品的推荐度；代表当前企业数据的整体波动程度；E代表当前商品的特化性；H代表当前商品的泛用性；HD代表当前企业数据中数据的所有项数据的最终波动程度的极差；norm代表线性归一化函数。

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