CN109583829B - 基于新产品开发的月结信息处理方法、电子装置及可读存储介质 - Google Patents

基于新产品开发的月结信息处理方法、电子装置及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及开发辅助，提供了一种基于新产品开发的月结信息处理方法、电子装置及可读存储介质，该方法包括：接收目标用户请求的月结功能和月结功能所在的月结流程标识，月结功能包括数据修改、步骤回退和问题定位中的至少一个；在预存的月结模型数据库中查找是否存在与月结流程标识匹配的月结模型信息，月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；查找到存在匹配的月结模型信息时，确定所查找的月结模型信息中与目标用户所请求的月结功能相对应的月结功能算法；输出确定的月结功能算法所对应的算法界面，并基于算法界面生成月结信息。本发明能够让用户更加高效的输出月结信息，提高工作效率，节省时间，并减少人力成本。

Description

基于新产品开发的月结信息处理方法、电子装置及可读存储 介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于新产品开发的月结信息处理方法、电子装置及可读存储介质。
背景技术
在新产品开发过程中，一般需要在特定的时间输出月结信息。目前，对于业务人员不熟悉的月结流程，一般业务员不会进行月结功能操作，例如不会数据修改，不会步骤回退，不会定位问题，需要开发人员支持，即需要开发人员针对业务员所需的月结功能人工编写代码以跟进，不可以全自动的生成月结数据，进而影响月结进度，月结信息输出效率较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于新产品开发的月结信息处理方法、电子装置及可读存储介质，旨在能够让用户更加高效的输出月结信息，提高工作效率，节省时间，减少人工操作。
为实现上述目的，本发明提供一种电子装置，所述电子装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于新产品开发的月结信息处理系统，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收目标用户提交的月结功能请求信息，所述月结功能请求信息包括所述目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，所述月结功能包括数据修改、步骤回退和问题定位中的至少一个；
根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；
在查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中与所述目标用户所请求的月结功能相对应的月结功能算法；
输出确定的所述月结功能算法所对应的算法界面，并基于所述算法界面生成月结信息。
优选地，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被所述处理器执行实现所述基于所述算法界面生成月结信息时，包括：
接收所述目标用户基于所述算法界面输入的月结输入数据；
根据所述月结输入数据和所述算法界面对应的所述月结功能算法，计算生成月结输出数据；
基于所述算法界面显示所述月结输出数据。
优选地，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被所述处理器执行实现所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还实现如下步骤：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
优选地，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被所述处理器执行实现所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还实现如下步骤：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，向预设的外部服务器发送月结模型信息请求，所述月结模型信息请求包括所述月结流程标识；
接收所述预设的外部服务器发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于新产品开发的月结信息处理方法，所述方法包括：
接收目标用户提交的月结功能请求信息，所述月结功能请求信息包括所述目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，所述月结功能包括数据修改、步骤回退和问题定位中的至少一个；
根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；
在查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中与所述目标用户所请求的月结功能相对应的月结功能算法；
输出确定的所述月结功能算法所对应的算法界面，并基于所述算法界面生成月结信息。
优选地，所述基于所述算法界面生成月结信息包括：
接收所述目标用户基于所述算法界面输入的月结输入数据；
根据所述月结输入数据和所述算法界面对应的所述月结功能算法，计算生成月结输出数据；
基于所述算法界面显示所述月结输出数据。
优选地，所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还包括：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
优选地，所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还包括：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，向预设的外部服务器发送月结模型信息请求，所述月结模型信息请求包括所述月结流程标识；
接收所述预设的外部服务器发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
优选地，该方法还包括：
将所述月结流程标识，以及接收的所述数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之间的对应关系更新至所述预存的月结模型数据库中。
进一步地，为实现上述目的，本发明还提供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基于新产品开发的月结信息处理系统，所述基于新产品开发的月结信息处理系统可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的基于新产品开发的月结信息处理方法的步骤。
本发明提出的基于新产品开发的月结信息处理方法、电子装置及可读存储介质，通过接收目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；在查找到所述月结模型数据库中存在与所述月结流程匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中与所述目标用户所请求的月结功能所对应的月结功能算法，进而根据确定的所述月结功能算法生成月结信息。由于能根据目标用户请求的月结功能在预存的月结模型数据库中找到对应的月结功能算法，进而生成月结信息，无需开发人员针对所需的月结功能人工编写代码来跟进，从而能够让用户更加高效的输出月结信息，提高工作效率，节省时间，并减少人力成本。
附图说明
图1为本发明基于新产品开发的月结信息处理系统较佳实施例的运行环境示意图；
图2为本发明基于新产品开发的月结信息处理方法一实施例的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提供一种基于新产品开发的月结信息处理系统。请参阅图1，是本发明基于新产品开发的月结信息处理系统10较佳实施例的运行环境示意图。
在本实施例中，所述的基于新产品开发的月结信息处理系统10安装并运行于电子装置1中。该电子装置1可包括，但不仅限于，存储器11、处理器12及显示器13。图1仅示出了具有组件11-13的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器11为至少一种类型的可读计算机存储介质，所述存储器11在一些实施例中可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘或内存。所述存储器11在另一些实施例中也可以是所述电子装置1的外部存储设备，例如所述电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括所述电子装置1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11用于存储安装于所述电子装置1的应用软件及各类数据，例如所述基于新产品开发的月结信息处理系统10的程序代码等。所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述基于新产品开发的月结信息处理系统10等。
所述显示器13在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器13用于显示在所述电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面，例如目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识、算法界面、生成的月结信息等。所述电子装置1的部件11-13通过系统总线相互通信。
基于新产品开发的月结信息处理系统10包括至少一个存储在所述存储器11中的计算机可读指令，该至少一个计算机可读指令可被所述处理器12执行，以实现本申请各实施例。
其中，上述基于新产品开发的月结信息处理系统10被所述处理器12执行时实现如下步骤：
步骤S1，接收目标用户提交的月结功能请求信息，所述月结功能请求信息包括所述目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，所述月结功能包括数据修改、步骤回退和问题定位中的至少一个。
步骤S2，根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
在本实施例中，预先可以对若干不同的月结流程进行分类，将类似的月结流程归为一类，将不同类的月结流程分配不同的月结流程标识以进行区分。如果目标用户输入的月结流程的类别为新的类别，则可以保存该新的月结流程类别并分配新的月结流程标识。
具体的，在一种可选的实施方式中，可以预存若干月结流程的聚类类别，然后对目标用户提交的月结流程进行聚类分析，确定目标用户提交的月结流程所属的聚类类别。
所述预存的月结模型数据库包括若干月结模型信息，每一月结模型信息对应一种月结流程。每一月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之间的对应关系。每一月结模型信息所对应的月结流程为一种聚类类别，不同月结模型信息的月结流程为不同的聚类类别。
在用户提交的月结功能请求信息中的月结流程标识所属的聚类类别与月结模型信息对应的月结流程所属的聚类类别相同时，则认为该月结功能请求信息与该月结模型信息匹配。
在用户提交的月结功能请求信息所属的聚类类别与月结模型信息对应的月结流程所属的聚类类别不同时，则认为该月结功能请求信息与该月结模型信息不匹配。
所述聚类分析采用的聚类算法为K-Means聚类、均值漂移聚类、DBSCAN聚类、GMM聚类、凝聚层次聚类和图团体检测聚类中的任意一种。
1.K-Means(K均值)聚类，算法步骤：
(1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)；
(4)循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止。
k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个"中心对象"来进行计算的。
2.均值漂移聚类：
均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，来找到数据点的密集区域。这是一个基于质心的算法，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成，来定位每个组/类的中心点。然后对这些候选窗口进行相似窗口进行去除，最终形成中心点集及相应的分组。
具体步骤：
1)确定滑动窗口半径r，以随机选取的中心点C半径为r的圆形滑动窗口开始滑动。均值漂移类似一种爬山算法，在每一次迭代中向密度更高的区域移动，直到收敛。
2)每一次滑动到新的区域，计算滑动窗口内的均值来作为中心点，滑动窗口内的点的数量为窗口内的密度。在每一次移动中，窗口会想密度更高的区域移动。
3)移动窗口，计算窗口内的中心点以及窗口内的密度，知道没有方向在窗口内可以容纳更多的点，即一直移动到圆内密度不再增加为止。
4)步骤一到三会产生很多个滑动窗口，当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口，然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。
3.基于密度的聚类方法(DBSCAN)，具体步骤：
1)首先确定半径r和minPoints.从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
2)重复1的步骤，如果一个noise point存在于某个central point为半径的圆内，则这个点被标记为边缘点，反之仍为noise point。重复步骤1)，知道所有的点都被访问过。
4.用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类，具体步骤：
1)选择簇的数量(与K-Means类似)并随机初始化每个簇的高斯分布参数(均值和方差)。也可以先观察数据给出一个相对精确的均值和方差。
2)给定每个簇的高斯分布，计算每个数据点属于每个簇的概率。一个点越靠近高斯分布的中心就越可能属于该簇。
3)基于这些概率我们计算高斯分布参数使得数据点的概率最大化，可以使用数据点概率的加权来计算这些新的参数，权重就是数据点属于该簇的概率。
4)重复迭代2)和3)直到在迭代中的变化不大。
5.凝聚层次聚类
层次聚类算法分为两类：自上而下和自下而上。凝聚层级聚类(HAC)是自下而上的一种聚类算法。HAC首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后计算所有簇之间的距离来合并簇，直到所有的簇聚合成为一个簇为止。
6.图团体检测(Graph Community Detection)，具体步骤：
1)首先初始分配每个顶点到其自己的团体，然后计算整个网络的模块性M。
2)第1)步要求每个团体对(community pair)至少被一条单边链接，如果有两个团体融合到了一起，该算法就计算由此造成的模块性改变ΔM。
3)第2)步是取ΔM出现了最大增长的团体对，然后融合。然后为这个聚类计算新的模块性M，并记录下来。
4)重复第1)步和第2)步，每一次都融合团体对，这样最后得到ΔM的最大增益，然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数M。
5)重复第1)步和第2)步，每一次都融合团体对，这样最后得到ΔM的最大增益，然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数M。
步骤S3，在查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中的与所述目标用户所请求的月结功能相对应的月结功能算法(如数据修改算法、步骤回退算法或问题定位算法)。
步骤S4，输出确定的所述月结功能算法所对应的算法界面，并基于所述算法界面生成月结信息。
本实施例中，通过接收目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；在查找到所述月结模型数据库中存在与所述月结流程匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中与所述目标用户所请求的月结功能所对应的月结功能算法，进而根据确定的所述月结功能算法生成月结信息。由于能根据目标用户请求的月结功能在预存的月结模型数据库中找到对应的月结功能算法，进而生成月结信息，无需开发人员针对所需的月结功能人工编写代码来跟进，从而能够让用户更加高效的输出月结信息，提高工作效率，节省时间，并减少人力成本。
进一步地，在一可选的实施例中，在上述实施例的基础上，所述步骤S4包括：
接收用户基于所述算法界面输入的月结输入数据；
根据所述月结输入数据和所述算法界面对应的所述月结功能算法，计算生成月结输出数据；
基于所述算法界面显示所述月结输出数据。
在本实施例中，用户不需要手动来进行数据修改，或者手动进行步骤回退，或者手动进行问题定位。由于可以直接输出用户所需功能对应的算法界面，用户只需要输入月结输入数据，即可根据确定的月结功能算法进行相应的运算，生成月结输出数据，并在确定的算法界面上显示月结输出数据，供用户浏览。能够让用户更加高效的输出月结信息，提高工作效率，节省时间，减少人工操作。
进一步地，在一可选的实施例中，所述基于新产品开发的月结信息处理系统10被所述处理器12执行实现所述步骤S2之后，还实现如下步骤：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。从而除了支持通过月结模型输入与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之外，还同时支持用户手动输入月结功能算法，从而进一步提高了灵活性。
进一步地，在一可选的实施例中，所述基于新产品开发的月结信息处理系统10被所述处理器12执行实现所述步骤S2之后，还实现如下步骤：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，向预设的外部服务器或外部网络发送月结模型信息请求，所述月结模型信息请求包括所述月结流程标识；
在本实施例中，若预设的外部服务器或外部网络预存有与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，则接收所述预设的外部服务器或外部网络发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。从而，本地服务器可以同时与外部服务器或外部网络共享月结模型，进一步提高了月结信息获取的灵活性。
进一步地，在一可选的实施例中，所述基于新产品开发的月结信息处理系统10被所述处理器12执行时，还实现如下步骤：
将所述月结流程标识，以及接收的所述数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之间的对应关系更新至所述预存的月结模型数据库中。
从而，在每次接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法，或者接收到预设的外部服务器或外部网络发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法时，都将月结流程标识、与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法更新至所述预存的月结模型数据库中。使得后续再次获得与上述提交的月结流程标识相匹配或者同属于一个聚类类别的月结流程标识时，不需要再次由用户手动输入月结信息，也不需要向外部服务器或外部网络获取月结信息，进一步提高了月结信息获取的效率。
如图2所示，图2为本发明基于新产品开发的月结信息处理方法一实施例的流程示意图，该方法包括以下步骤：
步骤S10，接收目标用户提交的月结功能请求信息，所述月结功能请求信息包括所述目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，所述月结功能包括数据修改、步骤回退和问题定位中的至少一个。
步骤S20，根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
在本实施例中，预先可以对若干不同的月结流程进行分类，将类似的月结流程归为一类，将不同类的月结流程分配不同的月结流程标识以进行区分。如果目标用户输入的月结流程的类别为新的类别，则可以保存该新的月结流程类别并分配新的月结流程标识。
具体的，在一种可选的实施方式中，可以预存若干月结流程的聚类类别，然后对目标用户提交的月结流程进行聚类分析，确定目标用户提交的月结流程所属的聚类类别。
所述预存的月结模型数据库包括若干月结模型信息，每一月结模型信息对应一种月结流程。每一月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之间的对应关系。每一月结模型信息所对应的月结流程为一种聚类类别，不同月结模型信息的月结流程为不同的聚类类别。
在用户提交的月结功能请求信息中的月结流程标识所属的聚类类别与月结模型信息对应的月结流程所属的聚类类别相同时，则认为该月结功能请求信息与该月结模型信息匹配。
在用户提交的月结功能请求信息所属的聚类类别与月结模型信息对应的月结流程所属的聚类类别不同时，则认为该月结功能请求信息与该月结模型信息不匹配。
所述聚类分析采用的聚类算法为K-Means聚类、均值漂移聚类、DBSCAN聚类、GMM聚类、凝聚层次聚类和图团体检测聚类中的任意一种。
1.K-Means(K均值)聚类，算法步骤：
(1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)；
(4)循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止。
k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个"中心对象"来进行计算的。
2.均值漂移聚类：
均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，来找到数据点的密集区域。这是一个基于质心的算法，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成，来定位每个组/类的中心点。然后对这些候选窗口进行相似窗口进行去除，最终形成中心点集及相应的分组。
具体步骤：
1)确定滑动窗口半径r，以随机选取的中心点C半径为r的圆形滑动窗口开始滑动。均值漂移类似一种爬山算法，在每一次迭代中向密度更高的区域移动，直到收敛。
2)每一次滑动到新的区域，计算滑动窗口内的均值来作为中心点，滑动窗口内的点的数量为窗口内的密度。在每一次移动中，窗口会想密度更高的区域移动。
3)移动窗口，计算窗口内的中心点以及窗口内的密度，知道没有方向在窗口内可以容纳更多的点，即一直移动到圆内密度不再增加为止。
4)步骤一到三会产生很多个滑动窗口，当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口，然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。
3.基于密度的聚类方法(DBSCAN)，具体步骤：
1)首先确定半径r和minPoints.从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
2)重复1的步骤，如果一个noise point存在于某个central point为半径的圆内，则这个点被标记为边缘点，反之仍为noise point。重复步骤1)，知道所有的点都被访问过。
4.用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类，具体步骤：
1)选择簇的数量(与K-Means类似)并随机初始化每个簇的高斯分布参数(均值和方差)。也可以先观察数据给出一个相对精确的均值和方差。
2)给定每个簇的高斯分布，计算每个数据点属于每个簇的概率。一个点越靠近高斯分布的中心就越可能属于该簇。
3)基于这些概率我们计算高斯分布参数使得数据点的概率最大化，可以使用数据点概率的加权来计算这些新的参数，权重就是数据点属于该簇的概率。
4)重复迭代2)和3)直到在迭代中的变化不大。
5.凝聚层次聚类
层次聚类算法分为两类：自上而下和自下而上。凝聚层级聚类(HAC)是自下而上的一种聚类算法。HAC首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后计算所有簇之间的距离来合并簇，直到所有的簇聚合成为一个簇为止。
6.图团体检测(Graph Community Detection)，具体步骤：
1)首先初始分配每个顶点到其自己的团体，然后计算整个网络的模块性M。
2)第1)步要求每个团体对(community pair)至少被一条单边链接，如果有两个团体融合到了一起，该算法就计算由此造成的模块性改变ΔM。
3)第2)步是取ΔM出现了最大增长的团体对，然后融合。然后为这个聚类计算新的模块性M，并记录下来。
4)重复第1)步和第2)步，每一次都融合团体对，这样最后得到ΔM的最大增益，然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数M。
5)重复第1)步和第2)步，每一次都融合团体对，这样最后得到ΔM的最大增益，然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数M。
步骤S30，在查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中的与所述目标用户所请求的月结功能相对应的月结功能算法(如数据修改算法、步骤回退算法或问题定位算法)。
步骤S40，输出确定的所述月结功能算法所对应的算法界面，并基于所述算法界面生成月结信息。
本实施例中，通过接收目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；在查找到所述月结模型数据库中存在与所述月结流程匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中与所述目标用户所请求的月结功能所对应的月结功能算法，进而根据确定的所述月结功能算法生成月结信息。由于能根据目标用户请求的月结功能在预存的月结模型数据库中找到对应的月结功能算法，进而生成月结信息，无需开发人员针对所需的月结功能人工编写代码来跟进，从而能够让用户更加高效的输出月结信息，提高工作效率，节省时间，并减少人力成本。
进一步地，在一可选的实施例中，在上述实施例的基础上，所述步骤S40包括：
接收用户基于所述算法界面输入的月结输入数据；
根据所述月结输入数据和所述算法界面对应的所述月结功能算法，计算生成月结输出数据；
基于所述算法界面显示所述月结输出数据。
在本实施例中，用户不需要手动来进行数据修改，或者手动进行步骤回退，或者手动进行问题定位。由于可以直接输出用户所需功能对应的算法界面，用户只需要输入月结输入数据，即可根据确定的月结功能算法进行相应的运算，生成月结输出数据，并在确定的算法界面上显示月结输出数据，供用户浏览。能够让用户更加高效的输出月结信息，提高工作效率，节省时间，减少人工操作。
进一步地，在一可选的实施例中，在所述步骤S20之后，该方法还包括：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。从而除了支持通过月结模型输入与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之外，还同时支持用户手动输入月结功能算法，从而进一步提高了灵活性。
进一步地，在一可选的实施例中，在所述步骤S20之后，该方法还包括：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，向预设的外部服务器或外部网络发送月结模型信息请求，所述月结模型信息请求包括所述月结流程标识；
在本实施例中，若预设的外部服务器或外部网络预存有与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，则接收所述预设的外部服务器或外部网络发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。从而，本地服务器可以同时与外部服务器或外部网络共享月结模型，进一步提高了月结信息获取的灵活性。
进一步地，在一可选的实施例中，该方法还包括：
将所述月结流程标识，以及接收的所述数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之间的对应关系更新至所述预存的月结模型数据库中。
从而，在每次接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法，或者接收到预设的外部服务器或外部网络发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法时，都将月结流程标识、与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法更新至所述预存的月结模型数据库中。使得后续再次获得与上述提交的月结流程标识相匹配或者同属于一个聚类类别的月结流程标识时，不需要再次由用户手动输入月结信息，也不需要向外部服务器或外部网络获取月结信息，进一步提高了月结信息获取的效率。
此外，本发明还提供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基于新产品开发的月结信息处理系统，所述基于新产品开发的月结信息处理系统可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述实施例中的基于新产品开发的月结信息处理方法的步骤，该基于新产品开发的月结信息处理方法的步骤S10、S20、S30等具体实施过程如上文所述，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件来实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上参照附图说明了本发明的优选实施例，并非因此局限本发明的权利范围。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。另外，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质，可以有多种变型方案实现本发明，比如作为一个实施例的特征可用于另一实施例而得到又一实施例。凡在运用本发明的技术构思之内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的权利范围之内。

Claims (8)

1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于新产品开发的月结信息处理系统，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收目标用户提交的月结功能请求信息，所述月结功能请求信息包括所述目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，所述月结功能包括数据修改、步骤回退和问题定位中的至少一个；
根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；
在查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中与所述目标用户所请求的月结功能相对应的月结功能算法；
输出确定的所述月结功能算法所对应的算法界面，并基于所述算法界面生成月结信息，包括：接收所述目标用户基于所述算法界面输入的月结输入数据，根据所述月结输入数据和所述算法界面对应的所述月结功能算法计算生成月结输出数据，基于所述算法界面显示所述月结输出数据。
2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被所述处理器执行实现所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还实现如下步骤：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
3.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被所述处理器执行实现所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还实现如下步骤：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，向预设的外部服务器发送月结模型信息请求，所述月结模型信息请求包括所述月结流程标识；
接收所述预设的外部服务器发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
4.一种基于新产品开发的月结信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收目标用户提交的月结功能请求信息，所述月结功能请求信息包括所述目标用户所请求的月结功能和所述月结功能所在的月结流程标识，所述月结功能包括数据修改、步骤回退和问题定位中的至少一个；
根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息，所述月结模型信息包括数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法；
在查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，确定所查找的所述月结模型信息中与所述目标用户所请求的月结功能相对应的月结功能算法；
输出确定的所述月结功能算法所对应的算法界面，并基于所述算法界面生成月结信息，包括：接收所述目标用户基于所述算法界面输入的月结输入数据，根据所述月结输入数据和所述算法界面对应的所述月结功能算法计算生成月结输出数据，基于所述算法界面显示所述月结输出数据。
5.如权利要求4所述的基于新产品开发的月结信息处理方法，其特征在于，所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还包括：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，接收用户输入的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
6.如权利要求4所述的基于新产品开发的月结信息处理方法，其特征在于，所述根据所述月结流程标识，在预存的月结模型数据库中查找是否存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息的步骤之后，还包括：
在未查找到所述预存的月结模型数据库中存在与所述月结流程标识匹配的月结模型信息时，向预设的外部服务器发送月结模型信息请求，所述月结模型信息请求包括所述月结流程标识；
接收所述预设的外部服务器发送的与所述月结流程标识对应的数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法。
7.如权利要求5或6所述的基于新产品开发的月结信息处理方法，其特征在于，还包括：
将所述月结流程标识，以及接收的所述数据修改算法、步骤回退算法和问题定位算法之间的对应关系更新至所述预存的月结模型数据库中。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于新产品开发的月结信息处理系统，所述基于新产品开发的月结信息处理系统被处理器执行时实现如权利要求4至7中任一项所述的基于新产品开发的月结信息处理方法。
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