业务知识关联关系的确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种业务知识关联关系的确定方法及装置，该方法包括：根据客户的业务请求，从知识库中查询与客户业务请求相关的多条知识；根据每条知识与客户业务请求的相关性，确定每条知识的权重；筛选出权重大于阈值的多条知识，根据筛选出的多条知识和对应的权重，建立频繁模式树FP‑tree，确定筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集；根据筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集，确定筛选出的多条知识的关联关系，本发明专利技术可以基于权重计算得到与客户业务请求相关性较高的知识，基于FP树挖掘多条知识之间的关联关系，提高知识关联关系的精确度。

【技术实现步骤摘要】
业务知识关联关系的确定方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种业务知识关联关系的确定方法及装置。
技术介绍
知识库是银行业务知识沉淀的仓库，知识库应用时对关联知识的使用是非常频繁的，但是现有的关联知识只能通过人工设置或者简单的文本相似度计算进行关联，不能真实的反映知识之间的关联关系。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种业务知识关联关系的确定方法，用以精确的确定业务知识关联关系，该方法包括：根据客户的业务请求，从知识库中查询与客户业务请求相关的多条知识；根据每条知识与客户业务请求的相关性，确定每条知识的权重；筛选出权重大于阈值的多条知识；根据筛选出的多条知识和对应的权重，建立频繁模式树FP-tree，确定筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集；根据筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集，确定筛选出的多条知识的关联关系。本专利技术实施例提供一种业务知识关联关系的确定装置，用以精确的确定业务知识关联关系，该装置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务知识关联关系的确定方法，其特征在于，包括：/n根据客户的业务请求，从知识库中查询与客户业务请求相关的多条知识；/n根据每条知识与客户业务请求的相关性，确定每条知识的权重；/n筛选出权重大于阈值的多条知识；/n根据筛选出的多条知识和对应的权重，建立频繁模式树FP-tree，确定筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集；/n根据筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集，确定筛选出的多条知识的关联关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种业务知识关联关系的确定方法，其特征在于，包括：
根据客户的业务请求，从知识库中查询与客户业务请求相关的多条知识；
根据每条知识与客户业务请求的相关性，确定每条知识的权重；
筛选出权重大于阈值的多条知识；
根据筛选出的多条知识和对应的权重，建立频繁模式树FP-tree，确定筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集；
根据筛选出的多条知识包含的各个元素的频繁项集，确定筛选出的多条知识的关联关系。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每条知识与客户的业务请求的相关性，确定每条知识的权重，包括：
对于每条知识，分别确定知识的标题、知识包含的元素、知识的类型、知识的关键词和知识的模板字段，与客户的业务请求的相关性；
根据知识的标题、知识包含的元素、知识的类型、知识的关键词和知识的模板字段，与客户的业务请求的相关性，确定每条知识的权重。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，按照如下方式确定每条知识的权重：
weight＝title1.5×knowledgecontent1.3×attachcontent0.7×attachrname×subject1.2×keyword1.5×filedname1.5；
式中，weight为知识的权重；title为知识的标题与客户业务请求的相关性；knowlegecontent为知识包含的元素与客户业务请求的相关性；attachcontent为知识附件包含的元素与客户业务请求的相关性；attachrname为知识附件的标题与客户业务请求的相关性；subject为知识的类型与客户业务请求的相关性；keyword为知识的关键词与客户业务请求的相关性；filedname为知识的模板字段与客户业务请求的相关性。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据筛选出的多条知识，以及每条知识的权重，建立频繁模式树FP-tree，确定筛选出的多条知识包含的各项元素的频繁项集，包括：
遍历筛选出的多条知识，计算筛选出的多条知识包含的各项元素的频数；
对于每条知识，将该条知识包含的各项元素按照频数从大到小的顺序排序，将频数小于最小支持度对应的元素删除；
建立初始FP-tree，创建FP-tree的根节点；
再次遍历筛选出的多条知识，按照筛选出的多条知识的权重从大到小的顺序，依次将多条知识加入FP-tree中，其中，对于每条知识，按照该条知识包含的各项元素的频数从大到小的顺序，依次将各项元素加入FP-tree的子节点中；
根据建立好的FP-tree确定各项元素的条件模式基；
根据各项元素的条件模式基，确定各项元素的频繁项集。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，按照该条知识包含的各项元素的频数从大到小的顺序，依次将各项元素加入FP-tree的子节点中，包括：
按照该条知识包含的各项元素的频数从大到小的顺序，依次判断该条知识中的元素是否存在于FP-tree的已有的子节点中；
若存在，则更新对应的子节点的计数值；
若不存在，则建立新的...

【专利技术属性】
技术研发人员：申亚坤，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11