数据降维方法、画像构建方法及系统、可读存储介质
专利汇可以提供数据降维方法、画像构建方法及系统、可读存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供的数据 降维 方法、画像构建方法及系统、可读存储介质，其中的数据降维方法中，采用如下步骤：（1）确定映射关系；（2）定义核函数和核矩阵；（3）构造拉格朗日函数；（4）计算比例系数；（5）得到降维时的投影向量，从而实现数据降维；（6）得降维后的数据样本和；（7）计算样本中和的关联程度；（8）计算任意 节点 的传播能 力 ；（9）计算节点的度，并构建了复杂网络。本发明采用了将复杂网络（CN）与核典型关联分析（KCCA）的方式，融合了二者的优势，弥补了各自的不足之处，采用数据降维等 大数据 分析方法，剔除了冗余数据，并着重考虑了系统间的关联性。采用本发明提供的以上技术方案，建立企业安全生产画像构建方法是有效的，为我国各企业调整产业结构、强化监管工作重点提供了准确的分析依据。，下面是数据降维方法、画像构建方法及系统、可读存储介质专利的具体信息内容。
1.一种数据降维方法，利用KCCA算法对数据样本进行降维处理，其特征在于，包括如下步骤：
选择用于实现画像构建的数据样本，所述数据样本隶属于不同系统；
确定画像构建维度，构建样本矩阵，所述样本矩阵中的行数等于数据样本的数量，所述样本矩阵的列数等于维度数量；
选择任意两个样本矩阵，确定二者的映射关系；
根据所述映射关系得到样本矩阵的核函数和核矩阵；
根据所述核函数和核矩阵构造拉格朗日函数；
根据所述拉格朗日系数得到降维时的投影向量，得到降维后的数据样本。
2.根据权利要求1所述的数据降维方法，其特征在于，所述选择任意两个样本矩阵，确定二者的映射关系的步骤中，通过以下方法计算映射关系：
ΦX(X)＝(ΦX(X1)，...，ΦX(XN))；
ΦY(Y)＝(ΦY(Y1)，…，ΦY(YN))；
其中，X、Y为两组样本矩阵，Xp×N＝(X1，...XN)，Yq×N＝(Y1，...，YN)；
ΦX、ΦY表示作用于X、Y上的变换，变换后为n×N维矩阵；
p表示样本X中的数据样本量；q表示样本Y中的数据样本量；N表示维度的数量。
3.根据权利要求2所述的数据降维方法，其特征在于，所述根据所述映射关系得到样本矩阵的核函数和核矩阵的步骤中，通过以下方法计算核函数和核矩阵：
核函数K(X，Y)为高斯函数，其表示为：
KX(i，j)＝KX(Xi，Xj)＝ΦX(Xi)TΦX(Xj)；
KY(i，j)＝KY(Yi，Yj)＝ΦY(Yi)TΦY(Yj)；
其中，X、Y为输入样本对，ΦX、ΦY表示作用于X、Y上的变换。
4.根据权利要求3所述的数据降维方法，其特征在于，根据所述核函数和核矩阵构造拉格朗日函数的步骤中，通过如下方式构造拉格朗日函数：
式中，α、β为样本对X、Y的比例系数，λα、λβ为拉格朗日系数，KX、KY为核矩阵；
其中，比例系数α、β的计算方式如下：
令λα＝λβ＝λ代入上式，可得到求解广义特征值的形式，具体如下：
以上求得比例系数α、β。
5.根据权利要求4所述的数据降维方法，其特征在于，根据所述拉格朗日函数求得的比例系数的步骤中，通过如下方式得到降维后的数据样本：
X′＝(α1，α2，...，αk)TXK(X，Y)
Y′＝(β1，β2，...，βk)TYK(X，Y)
以上求得降维后的数据样本X′和Y′，实现KCCA方法的数据降维。
6.一种画像构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
通过分析降维后的数据样本之间的关联性建立复杂网络模型，所述复杂网络模型为CN模型；计算数据样本中X′和Y′的关联程度，所述关联程度由相关系数衡量：
式中， 和 分别表示X′和Y′的均值；
根据p的大小，筛选出关联程度高于设定值的样本点作为复杂网络中的构造节点I(i1，i2，...，ij)，计算任意节点ij的传播能力：
N(ij)是节点ij的最近邻居节点集， 是节点ij的聚类系数；
根据传播能力的大小选择数据作为中心节点，计算中心节点的度，所述中心节点的度为与中心节点有连接的节点的数量：
构建CN网络，完成CN-KCCA模型的构建并得到画像结果。
7.一种可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序指令，计算机读取所述程序指令后执行权利要求1-5任一项所述的数据降维方法。
8.一种可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序指令，计算机读取所述存储指令后执行权利要求6所述的画像构建方法。
9.一种数据降维系统，其特征在于，包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序指令，至少一个处理器读取所述程序指令后执行权利要求1-5任一项所述的数据降维方法。
10.一种画像构建系统，其特征在于，包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序指令，至少一个处理器读取所述程序指令后执行权利要求6所述的画像构建方法。
数据降维方法、画像构建方法及系统、可读存储介质
技术领域
背景技术
建时，不用考虑用户之间的关联性信息以及安全生产等因素，因此不涉及多个个体的问题，而且这种画像构建更偏重应用推荐方面，不用考虑后续的安全生产状态监管问题。而在刻
画规模以上企业安全生产画像时，往往需要考虑企业自身各项基本指标和其他一些外部影
响因素，尤其是和安全生产相关的指标，这些指标和因素并不相互孤立，而是存在一种催
生、转换、抵制等多种关系，这些关系会构成一个复杂网络。由于是对规模以上的企业构建画像，所以每个安全生产影响因素数据巨大，而这些因素都在不同程度上反映了所研究问
题的某些信息，但实际上所得数据反映的信息在一定程度上存在重复和冗余，因此需要提
供一种画像方法以解决上述问题。
发明内容
画像构建方法。
调整产业结构、强化监管工作重点提供了准确的分析依据。
附图说明
具体实施方式
本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。其中，术语“第一位置”和“第二位置”为两个不同的位置。
北京建筑第八工程局有限公司 29
中建一局集团建设发展有限公司 25
北京八达岭金宸建筑有限公司 24
北京城建集团有限责任公司 24
中石化第四建设有限公司 23
北京市中良实业总公司 21
中建三局集团有限公司 20
北京市建雄建筑集团有限公司 19
北京市农达丰农生产资料有限公司(本部) 19
现有技术相比，本方案将复杂网络与核典型关联分析相结合，融合了二者的优势，弥补了各自的不足之处，综合采用关联规则挖掘、降维等大数据分析方法，剔除了冗余数据，并着重考虑了系统间的关联性。
环境的安全隐患排查，检查次数相对较多。而库房、配电室等可能存在大型设备或者危险设备的区域，可能会有专人值守或轮流看守的情况，检查次数相对较少一些。
监管工作重点提供了准确的分析依据。
述的数据降维方法或画像构建方法。
而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和
范围。
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