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申请/专利权人：上海大智慧财汇数据科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于知识图谱的产业链分析方法及系统，包括：数据收集步骤：收集构建知识图谱所需的相关数据；数据预处理步骤：对收集的数据进行清洗、去重、格式化在内的预处理操作，保证数据的质量和一致性；知识抽取步骤：利用自然语言处理技术，从预处理后的数据中自动抽取出产业链相关的实体和关系；知识图谱构建步骤：将抽取出的实体和关系构建成知识图谱，形成产业链的知识库；可视化分析步骤：利用图形化工具对构建好的知识图谱进行可视化展示，支持用户进行交互式的产业链分析和探索，并进行实时数据处理，动态更新知识图谱。本发明能够解决在处理复杂产业链数据时所面临的数据整合困难、分析时效性低、准确性不足的问题。

主权项：1.一种基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，包括：数据收集步骤：收集构建知识图谱所需的相关数据；数据预处理步骤：对收集的数据进行清洗、去重、格式化在内的预处理操作，保证数据的质量和一致性；知识抽取步骤：利用自然语言处理技术，从预处理后的数据中自动抽取出产业链相关的实体和关系；知识图谱构建步骤：将抽取出的实体和关系构建成知识图谱，形成产业链的知识库；可视化分析步骤：利用图形化工具对构建好的知识图谱进行可视化展示，支持用户进行交互式的产业链分析和探索，并进行实时数据处理，动态更新知识图谱；所述数据预处理步骤中数据清洗包括：1）识别缺失值：使用Pandas库中的isnull函数识别数据集中缺失值的位置，删除包含缺失值的记录，或者使用插值法、均值填充法填补缺失值；2）处理噪声数据：使用统计方法或机器学习方法识别和处理噪声数据，处理包括删除噪声数据或对其进行平滑处理；3）修正数据格式错误：使用正则表达式或字符串操作函数识别并修正数据格式错误；所述数据去重包括：1）识别重复数据：使用Pandas库中的duplicated函数识别重复记录，选择删除重复记录或保留其中一条记录；2）处理重复数据：在删除重复数据之前，对重复记录进行合并或聚合处理，以保留有用的信息，包括合并重复记录的数值列取平均值；所述数据格式化包括：1）标准化数据格式：使用正则表达式或字符串操作函数统一数据格式；2）数据标准化和归一化：使用标准化或归一化方法对数值数据进行处理，即标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布；归一化是将数据缩放到[0,1]或[1,1]范围内；3）数据类型转换：根据数据的实际情况，将数据类型转换为适当的类型。

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