业务决策处理方法以及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及业务决策处理方法以及装置。本说明书实施例通过采用规则条件预测模型预测待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量，能够提升规则引擎的计算性能，平衡响应时间和计算资源。

【技术实现步骤摘要】
业务决策处理方法以及装置
本说明书实施例涉及互联网
，尤其涉及一种业务决策处理方法以及装置。
技术介绍
规则引擎是由推理引擎发展而来、嵌入在应用程序中的组件，实现将业务决策从应用程序中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。简单来说，规则引擎可以接受数据输入，根据接受的数据解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎中的业务规则包括规则条件和目标动作，所述规则条件可以是单个条件表达式，也可以是多个条件表达式的逻辑组合，所述条件表达式由左变量、操作符以及右变量组成。例如，对于业务规则：IF(A＞5且B＜10)THEN(action)，该业务规则的规则条件为“A＞5且B＜10”，该业务规则的目标动作为“action”，规则条件包括条件表达式“A＞5”和条件表达式“B＜10”，条件表达式“A＞5”的左变量为“A”，操作符为“＞”，右变量为“5”。传统的规则引擎优化主要集中在业务规则的处理上，但是在互联网大数据的应用场景下，规则引擎的性能瓶颈主要是规则条件的处理。
技术实现思路
本说明书实施例提供及一种业务决策处理方法以及装置。第一方面，本说明书实施例提供一种业务决策处理方法，包括：接收待决策业务事件产生的业务数据；将所述待决策业务事件产生的业务数据输入规则条件预测模型，预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量；根据所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量按照短路逻辑执行预设规则条件中每个条件表达式，获得所述待决策业务事件触发的规则条件；根据预设业务规则执行所述待决策业务事件触发的规则条件对应的目标动作。第二方面，本说明书实施例提供一种业务决策处理装置，包括：第一接收模块，用于接收待决策业务事件产生的业务数据；变量预测模块，用于将所述待决策业务事件产生的业务数据输入规则条件预测模型，预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量；第一执行模块，用于根据所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量按照短路逻辑执行预设规则条件中每个条件表达式，获得所述待决策业务事件触发的规则条件；第二执行模块，用于根据预设业务规则执行所述待决策业务事件触发的规则条件对应的目标动作。第三方面，本说明书实施例提供一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述业务决策处理方法的步骤。第四方面，本说明书实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述业务决策处理方法的步骤。本说明书实施例有益效果如下：本说明书实施例中，在对待决策业务事件进行决策处理时，采用规则条件预测模型预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量。由于所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量是被提前预测出来的，在按照短路逻辑执行预设规则条件中每个条件表达式的过程中，不再需要串行计算所述预设规则条件中被执行的条件表达式的左变量，因而能够提高对所述待决策业务事件进行决策处理的处理效率；又因为所述规则条件预测模型预测的是所述预设规则条件中会被执行的条件表达式的左变量，而不是所述预测预设规则条件中每个条件表达式的左变量，因而不会浪费计算资源。综上所述，本说明书实施例通过采用所述规则条件预测模型预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量，能够提升规则引擎的计算性能，完美地平衡响应时间和计算资源。进一步，本说明书实施例可以对不同的业务场景做不同的运行时效优化，而不是单纯的算法优化。通过对数据进行批量的人工智能学习，即使数据分布发生变化，优化性能也不会因此而降低。附图说明图1为本说明书实施例的业务决策处理应用场景的示意图；图2为本说明书实施例的业务决策处理方法的流程图；图3为本说明书实施例的规则条件预测模型生成方法的流程图；图4为本说明书一种实施例对每个样本事件进行业务决策处理的流程图；图5为本说明书另一种实施例对每个样本事件进行业务决策处理的流程图；图6为本说明书实施例的服务器的结构示意图。具体实施方式为了更好地理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。请参见图1，为本说明书实施例的业务决策处理应用场景示意图。其中，终端100位于用户侧，用于与网络侧的服务器200进行通信。所述终端100中的业务处理客户端101可以是基于互联网实现业务的APP或者网站，用于为用户提供业务处理界面并将业务数据提供给网络侧进行处理；所述服务器200中的业务决策处理装置201用于对所述业务处理客户端101产生的业务事件进行业务决策。所述终端100可以是智能手机、平板电脑、个人计算机以及台式计算机等设备；所述业务为任意可在网络上进行的业务，比如电子商务业务、金融业务、通信业务、风险控制业务、视频监控业务等，本说明书实施例对此不进行限定。第一方面，本说明书实施例提供一种业务决策处理方法。图2是所述业务决策处理方法的流程图，所述业务决策处理方法包括步骤S201至步骤S204。S201，接收待决策业务事件产生的业务数据。所述待决策业务事件可以是指用户在业务系统中的一种或多种操作，例如用户在交易系统中的登录操作、注册操作、修改资料操作、发送信息操作等。所述业务数据是指与所述待决策业务事件相关的数据，以所述待决策业务事件为用户交易系统中的登录操作为例，所述业务数据可以包括用户信息、网络信息以及登录信息等，所述用户信息可以包括用户标识、用户名以及用户昵称等，所述网络信息包括IP地址以及MAC地址等，所述登录信息包括登录时间以及登录次数等。根据所述待决策业务事件的不同，所述业务数据也不相同，本说明书实施例对所述业务数据的具体内容不进行限定。所述待决策业务事件通常是在业务系统中发生的，因而可以直接从业务系统接收所述待决策业务事件产生的业务数据。所述待决策业务事件虽然是在业务系统中发生，但是所述待决策业务事件产生的业务数据可能会被存储到数据库中，因而在一种可选实现方式中，也可以从数据库接收所述待决策业务事件产生的业务数据。进一步，出于某种或某些因素考虑，在业务系统中发生的待决策业务事件产生的业务数据可能需要先进行关键词过滤处理，在实际应用中可能会专门存在一个过滤系统用于进行关键词过滤处理，因而在一种可选实现方式中，还可以从用于进行关键词过滤处理的过滤系统接收所述待决策业务事件产生的业务数据。当然，还可以从其他系统或渠道接收所述待决策业务事件产生的业务数据，在此不再一一举例说明。需要说明的是，所述业务系统是指能够提供业务的系统，例如网络交易系统等。S202，将所述待决策业务事件产生的业务数据输入规则条件预测模型，预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量。将所述待决策业务事件产生的业务数据作为所述规则条件预测模型的输入，由所述规则条件预测模型自动进行关联规则挖掘，预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量。所述规则条件预测模型是预先生成的，用于表征业务数据与被执本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务决策处理方法，包括：接收待决策业务事件产生的业务数据；将所述待决策业务事件产生的业务数据输入规则条件预测模型，预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量；根据所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量按照短路逻辑执行预设规则条件中每个条件表达式，获得所述待决策业务事件触发的规则条件；根据预设业务规则执行所述待决策业务事件触发的规则条件对应的目标动作。

【技术特征摘要】
1.一种业务决策处理方法，包括：接收待决策业务事件产生的业务数据；将所述待决策业务事件产生的业务数据输入规则条件预测模型，预测所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量；根据所述待决策业务事件对应的被执行的条件表达式的左变量按照短路逻辑执行预设规则条件中每个条件表达式，获得所述待决策业务事件触发的规则条件；根据预设业务规则执行所述待决策业务事件触发的规则条件对应的目标动作。2.根据权利要求1所述的方法，在所述将所述待决策业务事件产生的业务数据输入规则条件预测模型之前，还包括：对每个样本事件进行业务决策处理，所述样本事件为发生在预设时间段内的业务事件；根据所述业务决策处理产生的数据，获得所述每个样本事件产生的业务数据和所述每个样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量；将所述每个样本事件产生的业务数据和所述每个样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量输入人工智能模型进行训练，获得所述规则条件预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，所述对每个样本事件进行业务决策处理，包括：接收所述样本事件产生的业务数据；根据所述样本事件产生的业务数据并行计算预设规则条件中每个条件表达式的左变量；根据所述每个条件表达式的左变量按照短路逻辑执行所述预设规则条件中每个条件表达式，获得所述样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量和所述样本事件触发的规则条件；根据预设业务规则执行所述样本事件触发的规则条件对应的目标动作。4.根据权利要求2所述的方法，所述对每个样本事件进行业务决策处理，包括：接收所述样本事件产生的业务数据；根据所述样本事件产生的业务数据串行计算预设规则条件中当前执行的条件表达式的左变量；根据所述当前执行的条件表达式的左变量按照短路逻辑执行所述预设规则条件中每个条件表达式，获得所述样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量和所述样本事件触发的规则条件；根据预设业务规则执行所述样本事件触发的规则条件对应的目标动作。5.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述业务决策处理产生的数据，获得所述每个样本事件产生的业务数据和所述每个样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量，包括：对所述业务决策处理产生的数据进行实时快照，获得实时快照数据；对所述实时快照数据进行ETL处理，获得所述每个样本事件产生的业务数据和所述每个样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量。6.根据权利要求2所述的方法，所述将所述每个样本事件产生的业务数据和所述每个样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量输入人工智能模型进行训练，包括：将所述每个样本事件产生的业务数据和所述每个样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量输入卷积神经网络模型进行训练；或将所述每个样本事件产生的业务数据和所述每个样本事件对应的被执行的条件表达式的左变量输入频繁模式树算法模型进行训练。7.一种业务决策处理装置，包括：第一接收模块，用于接收待决策业务事件产生的业务数据；变量预测模块，用于将所述待决策业务事件产生的业务数据输入规则条...

【专利技术属性】
技术研发人员：周庆岳，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY