一种创意分类脑库资源存储与分享方法及系统与流程

本发明属于通信技术领域，特别是涉及一种创意分类脑库资源存储与分享方法及系统。

背景技术：

脑库，即智囊机构。最初也称“思想库”，是指由专家组成、多学科的、为决策者在处理社会、经济、科技、军事、外交等各方面问题出谋划策，提供最佳理论、策略、方法、思想等的公共研究机构。

脑库将成为未来信息咨询发展的终极模式，不论是理念还是操作规程，都应尽快适应新时期社会咨询业发展的潮流，遵循咨询行业的一般规律，开展规范化的咨询服务。从发展的角度讲，这种范式选择不仅是服务方式的选择，更是方向和理想的选择。

世界人口众多，每个人都会产生新的创意和想法，而很多人并不知道如何去施展自己的创意，而有条件实现这些创意的人又不会想到这些好的创意，因此造成了人类创意的流失，无法实现创意的自由流通。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提出了一种创意分类脑库资源存储与分享方法及系统，建立起创意发起者和创意实现者之间的一个流通脑库，收集各个地区人所产生的新创意并将其储存和共享，减少新创意的流失，提高人类创意的利用率。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种创意分类脑库资源存储与分享方法，包括步骤：

S01，创意者由创意收集平台输入创意数据和数据标签；

S02，创意收集平台将创意数据发送给服务器；

S03，由服务器对创意数据进行分类统计分析，将分析后的数据归入数据库中相应储存类别的数据储存列表中；

S04，使用者由创意调取终端从服务器中调取需要的创意数据。

所述创意数据包括文字数据、语音数据和/或视频数据；方便不同用户对于不同创意情况的输入。

进一步的是，步骤S01中还包括使用者通过输入设备向平台内登陆个人账户；S02中还包括将创意数据和个人账户信息打包发送给服务器。

进一步的是，步骤S02中还包括将个人账户和创意数据进行匹配后传送给服务器，并通过创意数据数量根据预先设定的奖励规则计算出相应的奖励数量录入到个人账户中。

进一步的是，在服务器的数据储存单元中预设有数据库，数据库中包含多个各个行业的数据储存列表，每个行业的数据储存列表中都预设有独自的特征参考值形成的参数矩阵；

步骤S03中包括步骤：

S031，将收集到的创意数据根据数据标签进行特征值提取；

S032，将提取的特征值构建成特征矩阵；

S033，对特征矩阵与参数矩阵进行对比，得到特征矩阵与参数矩阵的相似数目；

S034，循环S033对每个行业的数据储存列表均进行对比；

S035，对比完成后，取最大相似数目的数据储存列表，将创意数据和数据标签存储在该数据储存列表中。

进一步的是，使用者由创意调取终端从服务器中调取需要的创意数据，包括步骤：

S041，使用者通过创意调取终端输入所需创意的关键字，并选择

行业类别；

S042，根据行业类别在服务器数据库中调取相应的数据存储列表，作为目标数据存储列表；

S043，将关键字转换成数据搜索标签，根据数据搜索标签与目标数据存储列表中创意数据的数据标签进行匹配；

S044，调取相匹配数据标签的创意数据；

S045，将调取的创意数据，根据相匹配的标签的数量由大到小进

行排列；

S046，输出排列后的创意数据，并显示给使用者。

进一步的是，所述创意数据进行分类和统计分析采用决策树分类算法；利用决策树分类算法在各类数据库中建立相应的树模型，方面了分类后数据的归类存储。

另一方面，本发明还提供了一种创意分类脑库资源存储与分享系统，包括依次相互通讯的创意收集平台、服务器和创意调取终端；

所述创意收集平台，由创意者输入新的创意数据，并向创意者返回相应的奖励；

所述服务器，用于分类统计由创意收集平台收集的创意数据，并进行数据储存；

所述创意调取终端，由使用者从服务器中调取需要的创意数据，并支付相应的费用。

进一步的是，所述创意收集平台为手机、PC机或创意收集设备；创意调取终端为手机或PC机。利用手机通过登录网页或APP和服务器进行无线交互，传递数据。

进一步的是，所述创意收集设备包括收集处理器以及分别与收集处理器相连的缓存器、输入设备和输出设备；

所述输入设备，包括键盘和语音录入装置，使用者通过输入设备向平台内登陆个人账户并录入创意数据；

所述收集处理器，由收集处理器将个人账户和创意数据进行匹配后传送给输出设备，并通过创意数据数量根据预先设定的奖励规则计算出相应的奖励数量录入到个人账户中；

所述输出设备，包括显示器和无线通讯集成电路，由显示器和创意者进行交互，由无线通讯集成电路将处理后的采集数据传送给服务；采集数据包括创意数据和账户数据。

进一步的是，所述服务器包括服务处理器、存储器和无线通讯装置；

所述无线通讯装置，接收由创意收集平台传送处理后的采集数据并传送至服务处理器，通过服务处理器从储存器中调用数据至创意调取终端中；

所述服务处理器，将采集数据中的创意数据进行分类和统计分析，将不同种类的创意数据存入相应的数据储存列表中，将更新后的账户数据和更新后的数据库存入存储器中。

采用本技术方案的有益效果：

在创意发起者和创意实现者之间建立一个流通脑库，流通脑库能够收集各个地区人所产生的新创意并将其储存，并将新创意共享给有需求的人群中；

能够有效减少新创意的流失，提高人类创意的利用率，加快人类社会的进步；

创意收集和分享的辐射面积广，通过互联网能够能够实现全世界创意脑库的收集和分享；

附图说明

图1为本发明一种创意分类脑库资源存储与分享方法的流程示意图；

图2为本发明的一种创意分类脑库资源存储与分享系统的结构示意图；

图3为本发明实施例中创意收集设备的结构示意图；

图4为本发明实施例中服务器的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。

在本实施例一中，参见图1所示，本发明提出了

一种创意分类脑库资源存储与分享方法，包括步骤：

S01，创意者由创意收集平台输入创意数据和数据标签；

S02，创意收集平台将创意数据发送给服务器；

S03，由服务器对创意数据进行分类统计分析，将分析后的数据归入数据库中相应储存类别的数据存储列表中；

S04，使用者由创意调取终端从服务器中调取需要的创意数据。

其中，所述创意数据包括文字数据、语音数据和/或视频数据；方便不同用户对于不同创意情况的输入。

实施例二，在实施例一的基础上：

步骤S01中还包括使用者通过输入设备向平台内登陆个人账户；

步骤S02中还包括将创意数据和个人账户信息打包发送给服务器。

优选的，步骤S02中还包括将个人账户和创意数据进行匹配后传送给服务器，并通过创意数据数量根据预先设定的奖励规则计算出相应的奖励数量录入到个人账户中。

实施例三，在实施例一或实施例二的基础上：

在服务器的数据储存单元中预设有数据库，数据库中包含多个各个行业的数据存储列表，每个行业的数据存储列表中都预设有独自的特征参考值形成的参数矩阵；

步骤S03中包括步骤：

S031，将收集到的创意数据根据数据标签进行特征值提取；

S032，将提取的特征值构建成特征矩阵D_ij；

S033，对特征矩阵与参数矩阵C_ij进行对比，得到特征矩阵与参数矩阵的相似数目n；

具体为：

其中：

(1)初始值：i＝1,j＝1,k＝1,m＝1；n＝0；

(2)i依次取1…i，j依次取1…j，k依次取1…k，m依次取1…m；

(3)循环判断：如果d_ij＝c_km，保留d_ij，且n＝n+1；如果d_ij≠c_km，不保留d_ij，且n＝n。

S034，循环S033对每个行业的数据存储列表均进行对比；

S035，对比完成后，取最大相似数目的数据存储列表，将创意数据和数据标签存储在该数据存储列表中。

实施例四，在实施例三的基础上：

使用者由创意调取终端从服务器中调取需要的创意数据，包括步骤：

S041，使用者通过创意调取终端输入所需创意的关键字，并选择行业类别；

S042，根据行业类别在服务器数据库中调取相应的数据存储列表，作为目标数据存储列表；

S043，将关键字转换成数据搜索标签，根据数据搜索标签与目标数据存储列表中创意数据的数据标签进行匹配；

S044，调取相匹配数据标签的创意数据；

S045，将调取的创意数据，根据相匹配的标签的数量由大到小进行排列；

S046，输出排列后的创意数据，并显示给使用者。

优选的是，所述创意数据进行分类和统计分析采用决策树分类算法；利用决策树分类算法在各类数据库中建立相应的树模型，方面了分类后数据的归类存储。

其中，所述创意数据根据行业和功能进行分类；在创意者输入创意数据是在预设的数据库分类中选择相应的行业和功能，从而将创意数据进行分类。

决策树分类算法：选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；样本集的划分则依据测试属性的取值进行，测试属性有多少不同取值就将样本集划分为多少子样本集；同时，决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。

具体实施时：

设S是:s个样本的集合，假定类别属性具有m个不同值,定义m个不同类；

设s是:个样本的集合，假定类别属性具有m个不同值,定义m个不同类C_i(i＝1，...，m)；设是s_i类中C_i的样本数；对一个给定的样本集，它总的信息嫡值由以下公式计算得出:

其中，P_i只是任意样本属于C_i的概率,并用估计。

设属性A具有v个不同值。可用属性A将s划分为v个子集{S₁，S₂，...，S_v}，其中S_j,包含S中这样一些样本,它们在A上具有a_j值。如果选择A作为测试属性，则这些子集就是从代表样本集S的节点生长出来的新的叶节点。设s_ij是子集S_j中类别为C_i的样本数,则根据A划分样本的信息嫡值以下公式给出:

其中，是S_j中类为C_i的样本的概率。

最后,用属性A划分样本集S后所得的信息增益值由以下公式给出：

Gain(A)＝I(s₁，s₂，...，s_m)-E(A)。

将待挖样本集分为训练样本集和测试样本集，决策树的构建是在对训练样本集的学习上产生的；决策树生成之后，再运用测试样本集对树进行后剪枝，将分类预测准确率不符合条件的叶节点剪去。

为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，如图4所示，本发明还提供了一种创意分类脑库资源存储与分享系统，包括依次相互通讯的创意收集平台、服务器和创意调取终端；

所述创意收集平台，由创意者输入新的创意数据，并向创意者返回相应的奖励；

所述服务器，用于分类统计由创意收集平台收集的创意数据，并进行数据储存；

所述创意调取终端，由使用者从服务器中调取需要的创意数据，并支付相应的费用。

作为上述实施例的优化方案，所述创意收集平台为手机、PC机或创意收集设备；创意调取终端为手机或PC机。利用手机通过登录网页或APP和服务器进行无线交互，传递数据。

其中，如图2所示，所述创意收集设备包括收集处理器以及分别与收集处理器相连的缓存器、输入设备和输出设备；

所述输入设备，包括键盘和语音录入装置，使用者通过输入设备向平台内登陆个人账户并录入创意数据；

所述收集处理器，由收集处理器将个人账户和创意数据进行匹配后传送给输出设备，并通过创意数据数量根据预先设定的奖励规则计算出相应的奖励数量录入到个人账户中；

所述输出设备，包括显示器和无线通讯集成电路，由显示器和创意者进行交互，由无线通讯集成电路将处理后的采集数据传送给服务；采集数据包括创意数据和账户数据。

作为上述实施例的优化方案，如图3所示，所述服务器包括服务处理器、存储器和无线通讯装置；

所述无线通讯装置，接收由创意收集平台传送处理后的采集数据并传送至服务处理器，通过服务处理器从储存器中调用数据至创意调取终端中；

所述服务处理器，将采集数据中的创意数据进行分类和统计分析，将不同种类的创意数据存入相应的数据存储列表中，将更新后的账户数据和更新后的数据库存入存储器中。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。