面向大数据定位的服务兴趣提取方法、系统及平台技术方案

本申请实施例提供一种面向大数据定位的服务兴趣提取方法、系统及平台，通过从目标意图潜在点的历史会话意图信息中获取参考问题描述表示和参考问题描述表示的非文本因子信息，根据非文本因子信息对参考问题描述表示进行处理，生成参考问题描述表示的应答多值属性信息，对参考问题描述表示和应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，从提取得到的当前兴趣点情景参数信息中确定与应答多值属性信息对应的第一兴趣点情景向量集对应的第二兴趣点情景向量集，对第一兴趣点情景向量集和第二兴趣点情景向量集进行特征融合，得到第三兴趣点情景向量集，根据第三兴趣点情景向量集输出参考问题描述表示对应的目标服务兴趣项目集合。合。合。

【技术实现步骤摘要】
面向大数据定位的服务兴趣提取方法、系统及平台


[0001]本申请涉及云计算和大数据定位
，具体而言，涉及一种面向大数据定位的服务兴趣提取方法、系统及平台。

技术介绍

[0002]随着云计算和大数据技术的快速发展，其应用范围也越来越广，通过应用云端人工智能平台强大的云计算能力，针对每个业务处理终端分发对应的云计算下发任务，以指示业务处理终端上传需要进行云计算分析的大数据业务信息，由此对业务处理终端上传的大数据业务信息进行分析，从而识别出大量用户的意图发展规律，以便于后续的业务服务更新和产品技术研发。
[0003]对于每个业务处理终端的大数据业务轨迹信息，可以从一定程度上反映使用该业务处理终端的用户在使用应用互联网服务的兴趣项目，如果可以准确分析出这些兴趣项目，那么可以为相关用户推荐各种各样相关的订阅服务，从而提高各种线上数据服务的应用范围，这也成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种面向大数据定位的服务兴趣提取方法、系统及平台，通过对每个业务处理终端的大数据业务轨迹信息的意图潜在点进行分析，并根据目标意图潜在点的历史会话意图信息，确定出目标意图潜在点对应的服务兴趣项目集合，由此可以向业务处理设备请求订阅服务兴趣项目集合对应的订阅服务，提高各种线上数据服务的应用范围，并且还可以进一步根据业务处理设备从服务兴趣项目集合对应的订阅服务中选择的目标订阅服务，对下一次向业务处理设备下发的云计算下发任务进行更新，这样通过闭环反馈的方式可以不但提高分析的大数据业务轨迹信息与用户实际意图的匹配度，进而不断优化后续推荐的订阅服务。
[0005]第一方面，本申请提供一种面向大数据定位的服务兴趣提取方法，应用于人工智能平台，所述人工智能平台与多个业务处理设备通信连接，所述方法包括：接收所述业务处理设备发送的针对云计算下发任务的大数据业务轨迹信息，提取所述大数据业务轨迹信息的目标意图标注信息；其中，所述目标意图标注信息包括目标意图潜在点；根据所述目标意图潜在点的历史会话意图信息，确定出所述目标意图潜在点对应的服务兴趣项目集合，其中，所述历史会话意图信息为所述人工智能平台对业务处理设备在订阅应用场景下生成的周期性收集数据集合以及所述周期性收集数据集合所对应的目标参考互动服务进行人工智能分析获得的历史会话意图信息；向所述业务处理设备请求订阅所述服务兴趣项目集合对应的订阅服务；根据所述业务处理设备从所述服务兴趣项目集合对应的订阅服务中选择的目标订阅服务，对下一次向所述业务处理设备下发的云计算下发任务进行更新。
[0006]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述目标意图潜在点的历史会话意图信息，确定出所述目标意图潜在点对应的服务兴趣项目集合的步骤，包括：从所述目标意图潜在点的历史会话意图信息中获取参考问题描述表示和所述参考问题描述表示的非文本因子信息，所述非文本因子信息表示所述参考问题描述表示中每个描述向量组合对应的服务项目属性状态；根据所述非文本因子信息对所述参考问题描述表示进行处理，生成所述参考问题描述表示的应答多值属性信息；对所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，从提取得到的当前兴趣点情景参数信息中确定与所述应答多值属性信息对应的第一兴趣点情景向量集对应的第二兴趣点情景向量集；对所述第一兴趣点情景向量集和所述第二兴趣点情景向量集进行特征融合，得到第三兴趣点情景向量集；根据所述第三兴趣点情景向量集输出所述参考问题描述表示对应的目标服务兴趣项目集合。
[0007]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述非文本因子信息对所述参考问题描述表示进行处理，生成所述参考问题描述表示的应答多值属性信息的步骤，包括：对所述参考问题描述表示进行兴趣点情景参数提取，对得到的所述参考问题描述表示对应的第一兴趣点情景参数进行情景动态轨迹识别，根据所识别到的情景动态轨迹得到所述参考问题描述表示对应的第一情景交互话题集合；对所述非文本因子信息进行兴趣点情景参数提取，对得到的所述非文本因子信息对应的第二兴趣点情景参数进行情景动态轨迹识别，根据所识别到的情景动态轨迹得到所述非文本因子信息对应的第二情景交互话题集合；获取所述第一情景交互话题集合中保存的第一话题演化分布信息，以及将所述第一话题演化分布信息转换为对应的第一话题演化分布向量；获取所述第二情景交互话题集合中多个情景交互话题对象各自保存的第二话题演化分布信息，以及将每个所述第二话题演化分布信息转换为对应的第二话题演化分布向量；计算每个所述第二话题演化分布向量与所述第一话题演化分布向量的融合分布向量；对每个所述第二话题演化分布向量对应的融合分布向量进行排序，根据排序结果从多个所述第二话题演化分布向量中选出多个相似话题演化分布向量；对所述多个相似话题演化分布向量进行粒子群算法处理，得到粒子群特征向量；对所述第一情景交互话题集合和所述第二情景交互话题集合的话题特征向量进行高斯概率密度计算，根据计算得到的高斯概率密度得到话题表征参数向量；所述话题表征参数向量中包含有所述第二情景交互话题集合中各个情景交互话题对象对应的影响参数；计算所述粒子群特征向量和所述话题表征参数向量两者的融合特征向量，并将计算出的结果作为所述第一话题演化分布信息的话题演化情景描述；将所述话题演化情景描述隐马尔可夫挖掘至所述参考问题描述表示中设定的参
考问题表示片段，得到初始话题隐马尔可夫会话意图信息；对所述初始话题隐马尔可夫会话意图信息进行情景动态轨迹识别，得到参考情景动态轨迹；根据所述第一情景交互话题集合、所述第二情景交互话题集合以及所述参考情景动态轨迹，得到所述参考问题描述表示对应的所述应答多值属性信息。
[0008]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第一情景交互话题集合、所述第二情景交互话题集合以及所述参考情景动态轨迹，得到所述参考问题描述表示对应的所述应答多值属性信息的步骤，包括：将所述第一情景交互话题集合和所述第二情景交互话题集合分别映射到所述参考情景动态轨迹中的每个动态轨迹节点上，获得所述第一情景交互话题集合和所述第二情景交互话题集合分别对应的每个动态轨迹节点的映射属性信息；汇总所述第一情景交互话题集合和所述第二情景交互话题集合分别对应的每个动态轨迹节点的映射属性信息，得到所述参考问题描述表示对应的所述应答多值属性信息。
[0009]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，从提取得到的当前兴趣点情景参数信息中确定与所述应答多值属性信息对应的第一兴趣点情景向量集对应的第二兴趣点情景向量集的步骤，包括：对所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，得到所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息的兴趣点情景参数中映射的当前兴趣点情景参数信息；所述当前兴趣点情景参数信息包括多个兴趣点情景元素的情景描述信息；从所述当前兴趣点情景参数信息包含的多个兴趣点情景元素的情景描述信息中确定所述第一兴趣点情景向本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向大数据定位的服务兴趣提取方法，其特征在于，应用于人工智能平台，所述人工智能平台与多个业务处理设备通信连接，所述方法包括：从目标意图潜在点的历史会话意图信息中获取参考问题描述表示和所述参考问题描述表示的非文本因子信息，所述非文本因子信息表示所述参考问题描述表示中每个描述向量组合对应的服务项目属性状态；根据所述非文本因子信息对所述参考问题描述表示进行处理，生成所述参考问题描述表示的应答多值属性信息；对所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，从提取得到的当前兴趣点情景参数信息中确定与所述应答多值属性信息对应的第一兴趣点情景向量集对应的第二兴趣点情景向量集；对所述第一兴趣点情景向量集和所述第二兴趣点情景向量集进行特征融合，得到第三兴趣点情景向量集；根据所述第三兴趣点情景向量集输出所述参考问题描述表示对应的目标服务兴趣项目集合。2.根据权利要求1所述的面向大数据定位的服务兴趣提取方法，其特征在于，所述根据所述非文本因子信息对所述参考问题描述表示进行处理，生成所述参考问题描述表示的应答多值属性信息的步骤，包括：对所述参考问题描述表示进行兴趣点情景参数提取，对得到的所述参考问题描述表示对应的第一兴趣点情景参数进行情景动态轨迹识别，根据所识别到的情景动态轨迹得到所述参考问题描述表示对应的第一情景交互话题集合；对所述非文本因子信息进行兴趣点情景参数提取，对得到的所述非文本因子信息对应的第二兴趣点情景参数进行情景动态轨迹识别，根据所识别到的情景动态轨迹得到所述非文本因子信息对应的第二情景交互话题集合；获取所述第一情景交互话题集合中保存的第一话题演化分布信息，以及将所述第一话题演化分布信息转换为对应的第一话题演化分布向量；获取所述第二情景交互话题集合中多个情景交互话题对象各自保存的第二话题演化分布信息，以及将每个所述第二话题演化分布信息转换为对应的第二话题演化分布向量；计算每个所述第二话题演化分布向量与所述第一话题演化分布向量的融合分布向量；对每个所述第二话题演化分布向量对应的融合分布向量进行排序，根据排序结果从多个所述第二话题演化分布向量中选出多个相似话题演化分布向量；对所述多个相似话题演化分布向量进行粒子群算法处理，得到粒子群特征向量；对所述第一情景交互话题集合和所述第二情景交互话题集合的话题特征向量进行高斯概率密度计算，根据计算得到的高斯概率密度得到话题表征参数向量；所述话题表征参数向量中包含有所述第二情景交互话题集合中各个情景交互话题对象对应的影响参数；计算所述粒子群特征向量和所述话题表征参数向量两者的融合特征向量，并将计算出的结果作为所述第一话题演化分布信息的话题演化情景描述；将所述话题演化情景描述隐马尔可夫挖掘至所述参考问题描述表示中设定的参考问题表示片段，得到初始话题隐马尔可夫会话意图信息；对所述初始话题隐马尔可夫会话意图信息进行情景动态轨迹识别，得到参考情景动态
轨迹；根据所述第一情景交互话题集合、所述第二情景交互话题集合以及所述参考情景动态轨迹，得到所述参考问题描述表示对应的所述应答多值属性信息。3.根据权利要求1所述的面向大数据定位的服务兴趣提取方法，其特征在于，所述对所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，从提取得到的当前兴趣点情景参数信息中确定与所述应答多值属性信息对应的第一兴趣点情景向量集对应的第二兴趣点情景向量集的步骤，包括：对所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，得到所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息的兴趣点情景参数中映射的当前兴趣点情景参数信息；所述当前兴趣点情景参数信息包括多个兴趣点情景元素的情景描述信息；从所述当前兴趣点情景参数信息包含的多个兴趣点情景元素的情景描述信息中确定所述第一兴趣点情景向量集的相似情景描述信息，并将所述相似情景描述信息作为所述第二兴趣点情景向量集。4.根据权利要求1所述的面向大数据定位的服务兴趣提取方法，其特征在于，所述对所述第一兴趣点情景向量集和所述第二兴趣点情景向量集进行特征融合，得到第三兴趣点情景向量集的步骤，包括：将所述第一兴趣点情景向量集和所述第二兴趣点情景向量集分别输入预设的人工智能分析模型中，以使所述人工智能分析模型分别输出所述第一兴趣点情景向量集和所述第二兴趣点情景向量集各自的决策兴趣点情景向量集，得到第一目标兴趣点情景向量集和第二目标兴趣点情景向量集；对所述第一目标兴趣点情景向量集进行粒子群算法计算，得到第一主题粒子群计算信息；对所述第一目标兴趣点情景向量集进行兴趣点情景参数提取，并对提取得到的兴趣点情景向量集进行粒子群算法计算，得到第二主题粒子群计算信息，计算所述第一主题粒子群计算信息和所述第二主题粒子群计算信息的融合计算信息，得到与所述第一目标兴趣点情景向量集对应的第一决策情景向量集；对所述第二目标兴趣点情景向量集进行粒子群算法计算，得到第三主题粒子群计算信息；对所述第二目标兴趣点情景向量集进行兴趣点情景参数提取，并对提取得到的兴趣点情景向量集进行粒子群算法计算，得到第四主题粒子群计算信息，计算所述第三主题粒子群计算信息和所述第四主题粒子群计算信息的融合计算信息，得到与所述第二目标兴趣点情景向量集对应的第二决策情景向量集；计算所述第一决策情景向量集和所述第二决策情景向量集两者的融合特征集，将得到的融合特征集作为所述第三兴趣点情景向量集。5.根据权利要求1所述的面向大数据定位的服务兴趣提取方法，其特征在于，所述根据所述第三兴趣点情景向量集输出所述参考问题描述表示对应的目标服务兴趣项目集合的步骤，包括：获取所述第三兴趣点情景向量集中的多条兴趣点情景描述向量、以及与每个兴趣点情景描述向量组合对应的人工智能分析策略，所述兴趣点情景描述向量包括第一兴趣点情景描述向量和第二兴趣点情景描述向量，其中，所述第一兴趣点情景描述向量和第二兴趣点情景描述向量为相互之间存在映射关联兴趣点情景描述向量组合；
对所述第三兴趣点情景向量集进行隐马尔可夫挖掘，以输出每个第一兴趣点情景描述向量组合对应的第一参考隐马尔可夫挖掘对象、以及所述第三兴趣点情景向量集对应的目标隐马尔可夫挖掘对象；计算所述目标隐马尔可夫挖掘对象和每个所...

【专利技术属性】
技术研发人员：卞美玲，
申请(专利权)人：卞美玲，
类型：发明
国别省市：