基于深度学习的商业趋势预测方法、装置和电子设备

技术领域

本申请涉及商业发展领域，具体涉及一种基于深度学习的商业趋势预测方法、装置和电子设备。

背景技术

一般情况下，企业可以通过定期进行市场调研，收集并分析市场上的商业产品和趋势，了解消费者需求和竞争态势获取当前的商业产品和商业趋势；也可以通过对市场数据、销售数据、用户行为数据等进行分析，挖掘商业产品和趋势的关键指标和规律获取当前的商业产品和商业趋势；还可以通过跟踪和分析竞争对手的产品发布、市场策略和业绩情况，了解其在市场上的表现和趋势获取当前的商业产品和商业趋势。然而，对上述获取商业产品和商业趋势的分析，可能因缺乏专业的数据分析人员而无法对数据进行有效分析和提取有价值的商业信息。

发明内容

本申请提供了一种基于深度学习的商业趋势预测方法、装置和电子设备，无需专业数据分析人员，也能够对数据进行有效分析和提取有价值的商业信息，提供准确和全面的商业洞察。

第一方面，本申请提供了一种基于深度学习的商业趋势预测方法，所述方法包括：

获取待预测商业信息和与所述待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱；

根据所述待预测商业信息得到多个商业产品数据；

利用预训练的自然语言模型对所述商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词；

将各个所述业务关键词与所述产业知识链图谱进行对比，得到所述待预测商业信息对应的关联信息，其中，所述关联信息包括产业链节点和市场态势；

根据所述产业链节点、所述市场态势和各个所述业务关键词，生成商业趋势分析报告。

上述技术方案中，获取待预测商业信息和与待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱，有利于后续通过该待预测商业信息获取分析数据，以及通过该产业知识链图谱进行数据分析；根据待预测商业信息得到多个商业产品数据，能够提高数据收集的效率；利用预训练的自然语言模型对商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词，通过自然语言模型能够准确和全面的提取有价值信息，无需人工参与；将各个业务关键词与产业知识链图谱进行对比，得到待预测商业信息对应的关联信息，其中，关联信息包括产业链节点和市场态势；根据产业链节点、市场态势和各个业务关键词，生成商业趋势分析报告，该商业趋势分析报告能够为趋势分析提供参考和支持，帮助了解市场和行业动态。与现有技术中缺乏专业团队而导致的数据分析不全面相比，本申请实施例能够通过自然语言模型进行数据分析，无需人工参与，能够对数据进行有效分析和提取有价值的商业信息，并根据产品知识链图谱，能够提供准确和全面的商业洞察。

在本申请的一些实施例中，所述利用预训练的自然语言模型对所述商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词，包括：

对各个所述商业产品数据进行数据清洗，得到多个清洗业务数据；

利用所述预训练的自然语言模型对所述清洗业务数据进行分析，得到多个所述业务关键词。

上述技术方案中，首先对数据进行清洗，避免数据冗余，保证数据的准确性与完整性。再利用自然语言模型对清洗后的数据进行分析，能够提高准确性，通过利用自然语言模型还能够准确提取有效信息。

在本申请的一些实施例中，所述业务关键词包括业务实体关键词和情感分析关键词；

所述利用所述预训练的自然语言模型对所述清洗业务数据进行分析，得到多个所述业务关键词，包括：

利用所述预训练的自然语言模型对所述清洗业务数据进行特征提取，得到商业业务特征集；

对所述商业业务特征集进行情感分析，得到多个所述情感分析关键词；

对所述商业业务特征集进行转换，得到所述商业业务特征集对应的多个所述业务实体关键词。

上述技术方案中，通过自然语言模型能够在无人参与的情况下，提取数据特征，并进行情感分析，得到业务实体关键词和情感分析关键词，有利于后续根据业务实体关键词和情感分析关键词能够准确预测商业发展趋势。

在本申请的一些实施例中，所述将各个所述业务关键词与所述产业知识链图谱进行对比，得到所述待预测商业信息对应的关联信息，包括：

识别各个所述业务关键词在所述产业知识链图谱的位置，得到识别结果；

根据所述识别结果，计算各个所述业务关键词在所述产业知识链图谱的关联性，得到所述待预测商业信息对应的所述关联信息。

上述技术方案中，将业务关键词与产业知识链图谱建立联系，通过识别业务关键词在产业知识链图谱的位置，并依此得到关联信息，方便后续对趋势进行分析预测。

在本申请的一些实施例中，在所述获取待预测商业信息和与所述待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱之前，所述方法还包括：

获取商业业务数据集，所述商业业务数据集包括多个商业业务数据和各个所述商业业务数据对应的数据标签；

利用预设的初始自然语言模型对所述商业业务数据进行特征提取，得到业务数据特征集；

对所述业务数据特征集和所述数据标签进行损失计算，得到损失函数的值；

利用所述损失函数的值对所述初始自然语言模型进行参数调整，在满足预设的调整条件的情况下，得到所述预训练的自然语言模型。

上述技术方案中，通过采用大量数据对初始自然语言模型进行训练，得到预训练的自然语言模型，该预训练的自然语言模型能够对数据进行准确地分析和挖掘，有利于后续进行趋势预测。

在本申请的一些实施例中，所述根据所述待预测商业信息得到多个商业产品数据，包括：

根据所述待预测商业信息，通过预设的数据采集工具采集商业产品和趋势信息，得到多个所述商业产品数据，和/或，

根据所述待预测商业信息，通过预设的爬虫算法抓取商业产品和趋势信息，得到多个所述商业产品数据。

上述技术方案中，通过预设的数据采集工具采集数据和预设的爬虫算法抓取数据能够自动获取数据，提高数据收集和处理的效率。

在本申请的一些实施例中，所述对各个所述商业产品数据进行数据清洗，得到多个清洗业务数据，包括：

对各个所述商业产品数据进行去重复值处理，得到多个无重复业务数据；

对各个所述无重复业务数据进行异常值处理，得到多个所述清洗业务数据。

上述技术方案中，对商业产品数据进行去重复值处理，能够避免数据冗余，再对数据进行异常值处理，保证了数据的准确性和完整性。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于深度学习的商业趋势预测装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取待预测商业信息和与所述待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱；

数据处理模块，用于根据所述待预测商业信息得到多个商业产品数据；

第一数据分析模块，用于利用预训练的自然语言模型对所述商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词；

第二数据分析模块，用于将各个所述业务关键词与所述产业知识链图谱进行对比，得到所述待预测商业信息对应的关联信息，其中，所述关联信息包括产业链节点和市场态势；

报告生成模块，用于根据所述产业链节点、所述市场态势和各个所述业务关键词，生成商业趋势分析报告。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和网络接口用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行上述第一方面提供的任意一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行上述第一方面提供的任意一项所述的方法。

综上所述，本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、由于采用了自然语言模型对商业产品数据进行分析，得到业务关键词，并将业务关键词与产业知识链图谱进行对比，得到关联信息的技术手段，所以，有效解决了相关技术中缺乏专业团队而导致的数据分析不全面的问题，本申请实施例能够通过自然语言模型对数据进行有效分析和提取有价值的商业信息，无需人工参与，并根据产品知识链图谱，能够提供准确和全面的商业洞察。

2、通过预设的数据采集工具采集数据和预设的爬虫算法抓取数据能够自动获取数据，提高数据收集和数据处理的效率。

3、对数据进行清洗处理，能够避免数据冗余，确保数据的准确性和完整性。

4、将业务关键词与产业知识链图谱进行对比，不仅能够得到关联信息，还能够利用业务关键词对产业知识链图谱进行更新，以便后续提供更全面的趋势分析。

附图说明

图1是本申请一个实施例提供的基于深度学习的商业趋势预测方法的流程示意图；

图2是图1中步骤S200的一个子步骤流程示意图；

图3是图1中步骤S300的一个子步骤流程示意图；

图4是图3中步骤S310的一个子步骤流程示意图；

图5是图3中步骤S320的一个子步骤流程示意图；

图6是图1中步骤S400的一个子步骤流程示意图；

图7是本申请另一个实施例提供的基于深度学习的商业趋势预测方法的流程示意图；

图8是本申请一个实施例提供的基于深度学习的商业趋势预测装置的结构示意图；

图9是本申请一个实施例的提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本申请实施例的描述中，“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

相关技术中，企业可以通过定期进行市场调研，收集并分析市场上的商业产品和趋势，了解消费者需求和竞争态势，然而，可能会存在市场数据和竞争对手数据的获取存在难度，信息收集和整理成本较高的问题。另外，产品趋势发展较快，预先存储的产业链知识图谱可能无法及时更新，进而无法准确反映产业内新兴产品和变化趋势。

基于此，本申请实施例提供一种基于深度学习的商业趋势预测方法、装置和电子设备，该基于深度学习的商业趋势预测方法通过获取待预测商业信息和与待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱，有利于后续通过该待预测商业信息获取分析数据，以及通过该产业知识链图谱进行数据分析；根据待预测商业信息得到多个商业产品数据，能够提高数据收集的效率；利用预训练的自然语言模型对商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词，通过自然语言模型能够准确和全面的提取有价值信息，无需人工参与；将各个业务关键词与产业知识链图谱进行对比，得到待预测商业信息对应的关联信息，其中，关联信息包括产业链节点和市场态势；根据产业链节点、市场态势和各个业务关键词，生成商业趋势分析报告，该商业趋势分析报告能够为趋势分析提供参考和支持，帮助了解市场和行业动态。与现有技术中缺乏专业团队而导致的数据分析不全面相比，本申请实施例能够通过自然语言模型进行数据分析，无需人工参与，能够对数据进行有效分析和提取有价值的商业信息，并根据产品知识链图谱，能够提供准确和全面的商业洞察。

需要说明的是，该基于深度学习的商业趋势预测方法应用于预测产品或者企业的发展趋势，也可以应用于对企业的行业和市场动态。本申请实施例通过进行商业趋势预测，能够及时获取企业业务相关信息，从而把握市场动态、了解竞争态势，以更好地制定商业策略和发展规划。

下面结合附图，对本申请实施例提供的技术方案作出进一步说明。

参照图1，图1是本申请实施例提供的基于深度学习的商业趋势预测方法的流程示意图。该基于深度学习的商业趋势预测方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300、步骤S400和步骤S500。

步骤S100，获取待预测商业信息和与待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱。

在一实施例中，待预测商业信息可以通过响应于用户检索输入的关键词获取得到，也可以定期通过预设的文件读取接口获取预存的待预测商业信息，得到待预测商业信息，有利于后续根据待预测商业信息得到分析数据。根据获取的待预测商业信息，获取待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱，有利于后续根据产业知识链图谱得到商业发展趋势。

步骤S200，根据待预测商业信息得到多个商业产品数据。

在一实施例中，待预测商业信息可以为一个企业或者制造商，根据该企业或者制造商的主要经营项目业务，可以获取多篇与该企业业务相关的新闻数据，得到多个商业产品数据。有利于后续利用该商业产品数据进行趋势预测。示例性地，待预测商业信息为一家电子消费品制造商，根据该待预测商业信息获取多篇与其业务相关的新闻，有利于后续对新闻进行处理，预测发展趋势。

如图2所示，根据待预测商业信息得到多个商业产品数据，包括但不限于有以下步骤：

步骤S210，根据待预测商业信息，通过预设的数据采集工具采集商业产品和趋势信息，得到多个商业产品数据。

在本申请一个可能的实施例中，预设的数据采集工具可以为第三方网络数据采集工具，可以为八爪鱼、后羿采集器和火车采集器等。根据获取的待预测商业信息，通过预设的网络数据采集工具采集待预测商业信息对应的商业产品和趋势信息，得到多个商业产品数据，有利于后续利用商业产品数据进行商业趋势预测。

步骤S220，根据待预测商业信息，通过预设的爬虫算法抓取商业产品和趋势信息，得到多个商业产品数据。

在本申请一个可能的实施例中，预设的爬虫算法为专业人员编写的数据抓取算法，通过预设的爬虫算法抓取待预测商业信息对应的商业产品和趋势信息，得到多个商业产品数据，有利于后续利用商业产品数据进行商业趋势预测。示例性地，待预测商品为电子消费品制造商，通过网络数据采集工具或者爬虫算法获取多篇与该电子消费品制造商相关的新闻，得到多个商业产品数据，有利于后续对商业产品数据进行分析，进而进行商业趋势预测。

步骤S300，利用预训练的自然语言模型对商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词。

在一实施例中，根据上述步骤S200得到的多个商业产品数据，利用预设的自然语言模型对商业产品数据进行分析，识别出新闻中的产品名称、公司名称、市场竞争和新品发布等关键词，得到多个业务关键词。有利于后续根据得到的业务关键词进行与产业知识链图谱的匹配，进而得到市场动态。

如图3所示，利用预训练的自然语言模型对商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词，包括但不限于有以下步骤：

步骤S310，对各个商业产品数据进行数据清洗，得到多个清洗业务数据。

在本申请一个可能的实施例中，在进行数据分析之前，先对各个商业产品数据进行数据清洗，得到多个清洗后的业务数据，能够避免数据冗余，保证数据的准确性和完整性。

如图4所示，对各个商业产品数据进行数据清洗，得到多个清洗业务数据，包括但不限于有以下步骤：

步骤S311，对各个商业产品数据进行去重复值处理，得到多个无重复业务数据。

在本申请一个可能的实施例中，对于采集或者抓取的商业产品数据，可能会出现有重复值的现象，因此首先对各个商业产品数据进行去重复值处理，得到多个无重复业务数据，能够避免数据冗余。示例性地，可以采用合并重复数据，删除重复行或者列等方式，使得数据只出现一次即可。

步骤S312，对各个无重复业务数据进行异常值处理，得到多个清洗业务数据。

在本申请一个可能的实施例中，对各个无重复业务数据进行异常值处理，可以采用删除异常值、统计方法或者插值方法进行处理，得到多个清洗业务数据。有利于后续对得到的清洗业务数据进行数据分析，得到业务关键词，并且通过对业务进行清洗，能够提高数据分析的准确性。

需要说明的是，还可以对清洗业务数据进行数据类型转换，对于不同的数据类型，进行相应地转换以满足模型输入数据格式。还可以对数据进行标准化处理，对于不同度量单位或评估标准的数据，通过max-min标准化处理后能够提高模型对数据分析的准确性。

步骤S320，利用预训练的自然语言模型对清洗业务数据进行分析，得到多个业务关键词。

在本申请一个可能的实施例中，预训练的自然语言模型可以为双向长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)模型，也可以为带有注意力机制的长短时记忆网络模型，还可以是长短时记忆网络模型的其他变形，这里不作赘述。利用预训练的自然语言模型对清洗业务数据进行分析，得到多个业务关键词，有利于后续分析得到业务关键词对应的市场动态，并且通过对处理后的清洗业务数据进行分析，能够提高结果准确率。

在一实施例中，业务关键词包括业务实体关键词和情感分析关键词，如图5所示，利用预训练的自然语言模型对清洗业务数据进行分析，得到多个业务关键词，包括但不限于有以下步骤：

步骤S321，利用预训练的自然语言模型对清洗业务数据进行特征提取，得到商业业务特征集。

在本申请一个可能的实施例中，首先利用预训练的自然语言模型对清洗业务数据进行特征提取，得到商业业务特征集，该商业业务特征集为提取得到的商业业务特征的集合，有利于后续根据商业业务特征集得到业务实体关键词和情感分析关键词。

步骤S322，对商业业务特征集进行情感分析，得到多个情感分析关键词。

在本申请一个可能的实施例中，根据步骤S322得到的商业业务特征集，通过预训练的自然语言模型对商业业务特征集进行情感分析，得到多个情感分析关键词。该情感分析关键词能够反映出消费者对于商品的喜好程度，是商业趋势预测的一个重要评判指标，示例性地，对于以提升客户体验度为目标的企业，研究消费者喜好能够更好地做好商业发展规划。

步骤S323，对商业业务特征集进行转换，得到商业业务特征集对应的多个业务实体关键词。

在本申请一个可能的实施例中，根据步骤S321得到的商业业务特征集，按照预设的转换规则对商业特征集进行转换，得到商业业务特征集对应的多个业务实体关键词。有利于后续根据实体业务关键词得到与各个实体业务关键词对应的发展动态。示例性地，实体业务关键词可以为的产品名称、公司名称、新产品发布、市场竞争等。

步骤S400，将各个业务关键词与产业知识链图谱进行对比，得到待预测商业信息对应的关联信息，其中，关联信息包括产业链节点和市场态势。

在一实施例中，预设的产业知识链图谱是通过专家对历史数据进行分析，得到该行业的历史发展趋势，以及对当前行业发展趋势的预测走向。将各个业务关键词与产业知识链图谱进行对比，得到待预测商业信息对应的关联信息，该关联信息能够反映出待预测商业信息的市场动态和竞争态势，有利于后续制定更好的商业策略和发展规划。

如图6所示，将各个业务关键词与产业知识链图谱进行对比，得到待预测商业信息对应的关联信息，包括但不限于有以下步骤：

步骤S410，识别各个业务关键词在产业知识链图谱的位置，得到识别结果。

在本申请一个可能的实施例中，将各个业务关键词与产业知识链图谱进行对比，首先识别各个业务关键词在产业知识图谱的位置，得到识别结果，有利于后续根据识别结果计算得到关联信息。示例性地，业务关键词是否属于某个产业链节点、是否与某个技术路线相关、是否对某个市场渠道有影响等。

步骤S420，根据识别结果，计算各个业务关键词在产业知识链图谱的关联性，得到待预测商业信息对应的关联信息。

在本申请一个可能的实施例中，根据步骤S410得到的识别结果，计算各个业务关键词与产业知识链图谱的关联关系，当业务关键词与多个产业链节点相关，得到产业链节点，以及业务关键词对市场的影响，得到市场态势，以便后续根据产业链节点和市场态势生成趋势报告。示例性地，计算各个业务关键词与产业知识链图谱的关联关系为：某个业务关键词是否与多个产业链节点相关、是否对多个技术路线有影响等，同时分析关联性的强度和方向，以更好地理解业务关键词在产业链中的作用和影响。

需要说明的是，由于行业发展迅速，产业知识链图谱更新存在滞后性，预设的产业链图谱可能无法及时更新，进而无法准确反映产业内新兴产品和变化趋势。于是，根据得到的产业链节点和市场态势更新产业知识链图谱可以缓解产业链知识图谱更新滞后的问题。

步骤S500，根据产业链节点、市场态势和各个业务关键词，生成商业趋势分析报告。

在一实施例中，根据步骤S400得到的产业链节点和市场态势，以及步骤S300得到的业务实体关键词和情感分析关键词，进行商业报告生成。商业趋势分析报告包括行业概括、市场现状等，商业趋势分析报告可能指出该企业所在赛道中的新兴技术趋势、竞争对手的市场策略以及消费者的偏好变化，为该公司提供有关产品研发、市场推广和战略规划的决策支持。

示例性地，根据上述举例说明，根据电子消费品制造商获取商业产品数据，商业产品数据包括多篇与电子消费品制造商相关的新闻，对多个商业产品数据进行数据清洗，具体为对商业产品数据进行去重复值和缺失值异常处理，得到清洗后的数据，利用自然语言模型对清洗后的数据进行分析处理，从与业务相关的新闻中获取与其业务相关的业务关键词。将得到的业务实体关键词与产业知识链图谱进行对比，首先识别业务实体关键词在产业知识链图谱上的位置，得到识别结果，根据识别结果计算关联性得到关联信息，进而根据关联信息和业务关键词生成商业趋势报告，从而把握市场动态、了解竞争态势，以更好地制定商业策略和发展规划。

如图7所示，在获取待预测商业信息和与待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱之前，基于深度学习的商业趋势预测方法还包括但不限于有以下步骤：

步骤S600，获取商业业务数据集，商业业务数据集包括多个商业业务数据和各个商业业务数据对应的数据标签。

在本申请一个可能的实施例中，商业业务数据集可以为通过预设的数据采集工具或者预设的爬虫算法对数据进行采集得到，包括多个商业业务数据和各个商业业务数据对应的数据标签，其中，商业业务数据和数据标签为通过预设的数据采集工具或者预设的爬虫算法对数据进行采集后，对数据进行预处理得到的。预处理可以是通过人工手动分类和标注，也可以是通过预设的算法和人工结合进行数据标注，并将处理好的数据进行保存。随后，可以定期通过预设的文件读取接口获取预存的商业业务数据和各个商业业务数据对应的数据标签，有利于后续根据商业业务数据和各个商业业务数据对应的数据标签进行自然语言模型的训练处理。

步骤S700，利用预设的初始自然语言模型对商业业务数据进行特征提取，得到业务数据特征集。

在本申请一个可能的实施例中，预设的初始自然语言模型可以为双向长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)模型，也可以为带有注意力机制的长短时记忆网络模型，还可以是长短时记忆网络模型的其他变形，这里不作赘述。利用初始自然语言模型对商业业务数据进行特征提取，得到业务数据特征集，有利于后续根据业务数据特征集计算损失函数的值，进而对初始自然语言模型进行反向训练。

步骤S800，对业务数据特征集和数据标签进行损失计算，得到损失函数的值。

在本申请一个可能的实施例中，可以采用softmax损失函数对业务数据特征集和数据标签进行损失计算，也可以采用对数损失函数对业务数据特征集和数据标签进行损失计算，还可以根据需求采用其他损失函数，这里不作赘述。通过利用损失函数对业务数据特征集和数据标签进行损失计算，得到损失函数的值，有利于后续根据损失函数的值进行模型训练。

步骤S900，利用损失函数的值对初始自然语言模型进行参数调整，在满足预设的调整条件的情况下，得到预训练的自然语言模型。

在本申请一个可能的实施例中，根据步骤S800得到的损失函数的值对初始自然语言模型进行参数调整，在满足预设的调整条件的情况下，得到预训练的自然语言模型，可以利用该预训练的自然语言模型对商业产品数据进行分析，进而根据分析结果生成商业趋势分析报告。其中，预设的调整条件可以为损失函数的值收敛，也可以为设置的训练次数。在预设的调整条件为损失函数的值收敛的情况下，不断的对初始自然语言模型进行训练，当损失函数的值收敛的情况下，结束训练，得到预训练的自然语言模型。也可以为在训练次数达到设置的次数时，结束训练，得到预训练的自然语言模型。还可以为损失函数的值收敛和训练次数相结合判断训练是否结束，当在达到设置的训练次数而损失函数的值还未收敛或者未达到设置的训练次数，而损失函数的值收敛，均结束训练，还可以为其他结束训练方式，能够结束训练即可，这里不作赘述。

如图8所示，本申请实施例提供一种基于深度学习的商业趋势预测装置，该装置通过数据获取模块110获取待预测商业信息和与待预测商业信息对应的预设的产业知识链图谱，有利于后续通过该待预测商业信息获取分析数据，以及通过该产业知识链图谱进行数据分析；然后利用数据处理模块120根据待预测商业信息得到多个商业产品数据，能够提高数据收集的效率；随后，通过第一数据分析模块130利用预训练的自然语言模型对商业产品数据进行分析，得到多个业务关键词，通过自然语言模型能够准确和全面的提取有价值信息，无需人工参与；再通过第二数据分析模块140将各个业务关键词与产业知识链图谱进行对比，得到待预测商业信息对应的关联信息，其中，关联信息包括产业链节点和市场态势；最后，采用报告生成模块150根据产业链节点、市场态势和各个业务关键词，生成商业趋势分析报告，该商业趋势分析报告能够为趋势分析提供参考和支持，帮助了解市场和行业动态。通过自然语言模型进行数据分析，无需人工参与，能够对数据进行有效分析和提取有价值的商业信息，并根据产品知识链图谱，能够提供准确和全面的商业洞察。

需要说明的是，数据获取模块110与数据处理模块120连接，数据处理模块120与第一数据分析模块130连接，第一数据分析模块130与第二数据分析模块140连接，第二数据分析模块140与报告生成模块150连接，其中，第一数据分析模块130和第二数据分析模块140均用于进行数据分析处理。上述基于深度学习的商业趋势预测方法应用于基于深度学习的商业趋势预测装置100，该基于深度学习的商业趋势预测装置100能够通过自然语言模型对数据进行有效分析和提取有价值的商业信息，无需人工参与，并根据产品知识链图谱，能够提供准确和全面的商业洞察。

还需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请还公开一种电子设备。参照图9，图9是本申请实施例的公开的一种电子设备的结构示意图。该电子设备500可以包括：至少一个处理器501，至少一个网络接口504，用户接口503，存储器505，至少一个通信总线502。

其中，通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口503可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口503还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口504可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。

其中，处理器501可以包括一个或者多个处理核心。处理器501利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器505内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器505内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器501可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable LogicArray，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器501可集成中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器501中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器505可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器505包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器505可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器505可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器505可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。参照图9，作为一种计算机存储介质的存储器505中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种基于深度学习的商业趋势预测方法的应用程序。

在图9所示的电子设备500中，用户接口503主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器501可以用于调用存储器505中存储一种基于深度学习的商业趋势预测方法的应用程序，当由一个或多个处理器501执行时，使得电子设备500执行如上述实施例中一个或多个的方法。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几种实施方式中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。

本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。