对于申请专利，需要详细描述两个功能模块的关联关系，包括各自的模块功能描述和实现的价值，并且需要使用流程图的方式进行阐述。 模块一：数据采集与处理模块 该模块主要负责从网络上采集大量的数据，并将数据进行分类、清洗、处理和分析，以便提取有效信息。其具体实现如下： 1. 数据采集：通过网络爬虫技术，从互联网上获取大量的数据，并存储到数据库中。 2. 数据分类：将采集到的数据按照不同的标签进行分类，以便后续处理。 3. 数据清洗：对采集到的数据进行去重、去噪、过滤等操作，以保证数据的质量。 4. 数据处理：对清洗后的数据进行进一步的分析和处理，以提取有效信息。 5. 数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示，以便用户更直观地了解数据。 该模块的实现价值在于可以快速高效地采集和处理大量的数据，并提供可视化的展示方式，使用户能够更加直观地了解数据，为后续的分析和应用提供基础支持。 模块二：机器学习模块 该模块主要负责对采集到的数据进行机器学习算法训练，生成模型并进行预测和推荐。其具体实现如下： 1. 数据预处理：对采集到的数据进行特征工程、归一化等操作，以适应机器学习算法的要求。 2. 模型训练：使用机器学习算法对预处理后的数据进行训练，生成模型并进行调优。 3. 预测和推荐：使用生成的模型对新数据进行预测和推荐，以便用户做出更加明智的选择。 4. 模型评估：对生成的模型进行评估和调优，以提高预测和推荐的准确性。 该模块的实现价值在于可以通过机器学习算法对采集到的数据进行深入分析和预测，从而为用户提供更加精准的推荐和决策支持。 两个模块的关联关系如下图所示：  在该流程图中，数据采集与处理模块和机器学习模块相互关联，数据采集和处理模块提供清洗后的数据给机器学习模块进行训练和预测，而机器学习模块的预测和推荐结果又可以反馈给数据采集和处理模块，以提高后续采集和处理的效率和准确性。两个模块的关联使得整个系统能够快速高效地从数据中提取有效信息，为用户提供更加优质的服务和决策支持。 总之，该专利申请描述了两个功能模块的关联关系，包括各自的模块功能描述和实现的价值，并使用流程图的方式进行阐述。这样的申请能够帮助评审人员更好地理解该发明的技术原理和应用场景，进而提高审批通过的概率。