技术摘要：
本发明公开了一种数据挖掘方法及其系统，该方法包括如下步骤：S1、基于数据挖掘要求输出对应的关键词组；S2、生成每一个关键词组的关联词组，该关联词组由关键词组、关键词相反词组、关键字相似词组、关键字关联词组构成；S3、基于关键词组、关键词相反词组、关键字相  全部
背景技术：
目前，随着计算机和网络应用的日益广泛以及不同领域的业务种类的日益丰富， 从与特定的对象相关的海量数据记录中有效地挖掘出不同类别的对象以便针对不同类别 的对象实施不同的处理方案变的越来越重要。 在现有的技术方案中，通常根据与目标对象相关联的一个或多个属性数据来对目 标对象进行分类，即基于每个目标对象的某个或某些特定的属性数据的值对目标对象进行 分类。 然而，现有的技术方案存在如下问题：由于仅仅基于单一或数个属性数据对目标 对象进行分类，故分类结果的精确度较低，并且由于需要对每个目标对象的属性数据进行 相同的评估操作，故数据挖掘的效率较低。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提供了一种数据挖掘方法及系统，实现了目标数据的高 精确度和高效率挖掘。 为实现上述目的，本发明采取的技术方案为： 一种数据挖掘方法，包括如下步骤： S1、基于数据挖掘要求输出对应的关键词组； S2、生成每一个关键词组的关联词组，该关联词组由关键词组、关键词相反词组、关键 字相似词组、关键字关联词组构成； S3、基于关键词组、关键词相反词组、关键字相似词组、关键字关联词组构建数据挖掘 模型； S4、基于Hadoop运行数据挖掘模型实现目标数据的挖掘。 进一步地，所述步骤S1中基于CCIPCA算法实现关键词组的获取。 进一步地，所述步骤S2中基于Inception  V3深度神经网络模型实现关键词组、关 键词相反词组、关键字相似词组、关键字关联词组。 进一步地，所述步骤S3分别根据关键词组、关键词相反词组、关键字相似词组、关 键字关联词组构建关键词组挖掘模型、关键词相反词组挖掘模型、关键字相似词组挖掘模 型和关键字关联词组挖掘模型。 进一步地，所述步骤S4基于Hadoop同时运行关键词组挖掘模型、关键词相反词组 挖掘模型、关键字相似词组挖掘模型和关键字关联词组挖掘模型进行目标数据的挖掘。 3 CN 111597232 A 说　明　书 2/3 页 本发明还提供了一种数据挖掘系统，包括： 关键词组生成模块，用于基于数据挖掘要求生成对应的关键词组； 关联词组生成模块，用于基于所述关键词组生成对应的关联词组，该关联词组由关键 词组、关键词相反词组、关键字相似词组、关键字关联词组构成； 数据挖掘模型构建模块，用于基于关键词组、关键词相反词组、关键字相似词组、关键 字关联词组构建数据挖掘模型； 数据挖掘模块，用于基于Hadoop运行数据挖掘模型实现目标数据的挖掘 进一步地，所述关联词组生成模块根据关键词组、关键词相反词组、关键字相似词组、 关键字关联词组构建关键词组挖掘模型、关键词相反词组挖掘模型、关键字相似词组挖掘 模型和关键字关联词组挖掘模型； 进一步地，所述数据挖掘模块基于Hadoop同时运行关键词组挖掘模型、关键词相反词 组挖掘模型、关键字相似词组挖掘模型和关键字关联词组挖掘模型进行目标数据的挖掘， 每一个数据挖掘模型挖掘出来的目标数据对应一个数据库。 本发明具有以下有益效果： 基于CCIPCA算法进行关键词组提取，基于Inception  V3深度神经网络模型实现关键词 组、关键词相反词组、关键字相似词组、关键字关联词组获取，再基于Inception  V3深度神 经网络模型实现关键词组、关键词相反词组、关键字相似词组、关键字关联词组分别构建关 键词组挖掘模型、关键词相反词组挖掘模型、关键字相似词组挖掘模型和关键字关联词组 挖掘模型，然后基于Hadoop同时运行关键词组挖掘模型、关键词相反词组挖掘模型、关键字 相似词组挖掘模型和关键字关联词组挖掘模型进行目标数据的挖掘，从而实现了目标数据 的高精确度和高效率挖掘。 附图说明 图1为本发明实施例一种数据挖掘方法的流程图。 图2为本发明实施例一种数据挖掘系统的系统框图。