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龙图腾网恭喜威海双子星软件科技有限公司申请的专利基于大数据的业务订单分析预测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118820985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411312071.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于大数据的业务订单分析预测系统是由王峰设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的业务订单分析预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的业务订单分析预测系统，涉及数据分析技术领域，本发明包括分类模块、确定模块及分析模块；分类模块用于根据文本分析方法对业务订单进行分类，具体步骤如下：首先获取业务订单文本信息，对业务订单文本信息进行数据预处理，以消除噪声并标准化数据格式；再从预处理后的业务订单文本信息中提取关键词或短语作为特征；本发明，通过综合使用多种机器学习算法和文本分析技术，系统能够从大量业务订单数据中提取关键特征，并据此建立准确的分类模型和趋势预测模型。这种多模型融合的方法有助于提高对业务订单趋势的预测精度。

本发明授权基于大数据的业务订单分析预测系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的业务订单分析预测系统，其特征在于，包括：分类模块，用于根据文本分析方法对业务订单进行分类，具体步骤如下：首先获取业务订单文本信息，对业务订单文本信息进行数据预处理除噪声并标准化数据格式；再从预处理后的业务订单文本信息中提取关键词或短语作为特征：词频统计：统计每个词或短语在文本中出现的频率；词频-逆文档频率：使用词频-逆文档频率方法来评估单词对于一个文本集合中的其中一份文档的重要性；N元模型：提取N个连续单词的组合，更好捕捉词序信息；然后使用朴素贝叶斯、支持向量机及深度学习三种机器学习算法训练分类模型；再将训练好的模型应用于经由预处理后业务订单文本信息中，根据业务订单文本信息中的关键词对订单进行分类：通过设置一个阈值，当模型的预测概率超过这个阈值时，订单被分到相应的类别；当订单属于多个类别，使用多标签分类方法；再对分类模型的性能进行评估，并根据反馈进行优化；确定模块，用于对用户的分析需求业务订单类型进行确定，具体过程如下：在完成对业务订单的分类后获取用户的业务订单查询需求，并根据用户的查询需求提取关键特征，并从每个已完成分类的业务订单中提取相对应的特征；然后通过词频、词频-逆文档频率或其他文本向量化方法将用户需求的特征和每个分类的业务订单特征转换为数值型特征向量，并将用户需求的特征和分类后的业务订单特征分别标定为A和B；再使用三种相似度计算方法计算用户需求特征向量与每个分类业务订单特征向量之间的相似度；然后对以上三种相似度计算方法进行综合分析，具体的：将每种相似度得分标准化到[0,1]范围内，再根据业务需求或特征的重要性，为每种相似度方法分配不同的权重，使用加权平均或简单平均来计算最终的综合相似度得分，将三种相似度计算方法的权重分别设为w1、w2、w3，得分分别为S1、S2、S3，综合相似度得分通过以下公式计算：；将用户需求的特征和分类后不同的业务订单特征分别进行相似度计算得到不同的综合相似度得分，并将得到的不同的综合相似度得分按照大小进行排序，选取最大的综合相似度得分，并以此对应的分类后的业务订单类型作为用户业务订单查询需求的类型；分析模块，用于对用户需要查询的业务订单趋势进行分析。

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