一种结合人工智能的智慧业务信息分析方法及系统技术方案

本申请的结合人工智能的智慧业务信息分析方法及系统，确定待分析业务互动日志集中待挖掘行为信息的操作行为定位约束；根据操作行为定位约束，确定待挖掘行为信息的操作行为习惯信息、操作行为衍生描述；根据操作行为习惯信息、操作行为衍生描述和操作行为定位约束，确定待分析业务互动日志集中互相关联的两组业务互动日志对应的相关性分布；根据相关性分布对待挖掘行为信息进行挖掘，得到待挖掘行为信息的挖掘结果。充分考虑到了操作行为习惯信息并对操作行为习惯信息进行了更为深层和全面的分析，从而结合操作行为习惯信息、操作行为衍生描述等生成相关性分布，以便对操作行为进行挖掘，进而提高操作行为的挖掘精度、可信度和业务适配度。度和业务适配度。度和业务适配度。

【技术实现步骤摘要】
一种结合人工智能的智慧业务信息分析方法及系统


[0001]本申请实施例涉及人工智能和智慧业务
，具体涉及一种结合人工智能的智慧业务信息分析方法及系统。

技术介绍

[0002]伴随科技和社会的飞速发展，人工智能也进入了高速发展的轨道。人工智能给人们的生产生活带来了很多的便利。不仅仅从日常的衣食住行层面上有着很好的体现，而且在日常的安全防范领域、娱乐领域、甚至是科学研究领域，人工智能技术都在慢慢地与之接轨。其中，针对各类业务的大数据挖掘分析是现目前人工智能技术的重点应用场景之一。然而，对于一些业务层面的操作行为挖掘技术而言，专利技术人发现，相关技术在进行操作行为挖掘分析时，难以对操作行为习惯进行深度剖析，从而难以通过尽可能丰富的相关性分析结果进行后续挖掘，这样难以确保操作行为的挖掘精度。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种结合人工智能的智慧业务信息分析方法及系统。
[0004]本申请实施例提供了一种结合人工智能的智慧业务信息分析方法，应用于智慧业务系统，所述方法包括：确定待分析业务互动日志集中待挖掘行为信息的操作行为行为定位约束；根据所述操作行为定位约束，确定所述待挖掘行为信息的操作行为习惯信息、操作行为衍生描述；确定连续的业务互动日志之间的互动变化信息；根据所述操作行为习惯信息、操作行为衍生描述、所述操作行为定位约束和所述连续的业务互动日志之间的互动变化信息，确定所述待分析业务互动日志集中互相关联的两组业务互动日志的相关性分布；按照设定策略对所述相关性分布中的关联度进行整理，得到整理后的相关性分布；根据所述整理后的相关性分布，确定所述待挖掘行为信息的挖掘标签；其中，所述挖掘标签用于区别不同的行为信息；确定所述待挖掘行为信息在所述整理后的相关性分布中对应的关联度，并确定所述关联度对应的另一行为信息；其中，所述待挖掘行为信息所对应的业务互动日志与所述另一行为信息所对应的业务互动日志相关联；如果所述关联度不小于设定相关性阈值，将所述另一行为信息对应的挖掘标签作为所述待挖掘行为信息的挖掘标签；如果所述关联度小于设定相关性阈值，终止对所述待挖掘行为信息的挖掘。
[0005]本申请实施例还提供了一种智慧业务系统，包括处理器、通信总线和存储器；所述处理器和所述存储器通过所述通信总线通信，所述处理器从所述存储器中读取计算机程序并运行，以执行上述的方法。
[0006]本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
[0007]本申请实施例提供的结合人工智能的智慧业务信息分析方法及系统具有以下技术效果：首先，确定待分析业务互动日志集中待挖掘行为信息的操作行为定位约束；然后，
根据操作行为定位约束，确定待挖掘行为信息的操作行为习惯信息、操作行为衍生描述；根据操作行为习惯信息、操作行为衍生描述和操作行为定位约束，确定待分析业务互动日志集中互相关联的两组业务互动日志对应的相关性分布；最后，根据相关性分布对待挖掘行为信息进行挖掘，得到待挖掘行为信息的挖掘结果；如此实施，充分考虑到了操作行为习惯信息并对操作行为习惯信息进行了更为深层和全面的分析，从而结合操作行为习惯信息、操作行为衍生描述等生成尽可能丰富和完整的相关性分布，以便根据相关性分布对操作行为进行挖掘，进而在一定程度上提高操作行为的挖掘精度、可信度和业务适配度。
附图说明
[0008]图1为本申请实施例所提供的一种智慧业务系统的方框示意图。
[0009]图2为本申请实施例所提供的一种结合人工智能的智慧业务信息分析方法的流程图。
[0010]图3为本申请实施例所提供的一种结合人工智能的智慧业务信息分析装置的框图。
具体实施方式
[0011]图1示出了本申请实施例所提供的一种智慧业务系统10的方框示意图。本申请实施例中的智慧业务系统10可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端，如图1所示，智慧业务系统10包括：存储器11、处理器12、通信总线13和结合人工智能的智慧业务信息分析装置20。
[0012]本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
[0013]图2示出了本申请实施例所提供的一种结合人工智能的智慧业务信息分析的流程图。所述方法有关的流程所定义的方法步骤应用于智慧业务系统10，可以由所述处理器12实现，所述方法包括以下内容。
[0014]Step101，确定待分析业务互动日志集中待挖掘行为信息的操作行为定位约束。
[0015]对于一些可能的示例而言，在获取待挖掘行为信息的操作行为定位约束之前，已经从待分析业务互动日志集中抽取出需要挖掘的操作行为信息；然后，在已经抽取出操作行为信息的前提下，对待挖掘行为信息进行操作行为衍生处理（可以理解为对待挖掘行为进行二次抽取处理或者再抽取处理以得到尽可能多的操作行为信息），以确定该待挖掘行为信息的操作行为衍生描述（二次操作行为抽取特征或者扩展型操作行为特征）。
[0016]基于此，所述Step101可以理解为，首先将待分析业务互动日志集拆分为U组业务互动日志，然后，将每一组业务互动日志传入至设定操作行为分析网络中，进而即输出多个操作行为的操作行为定位约束；最后，从这多个操作行为的操作行为定位约束中确定出待挖掘行为信息的操作行为定位约束；其中，设定的操作行为分析网络是通过将范例智慧业务日志和所述范例智慧业务日志中每一操作行为的限制信息对AI神经网络进行训练得到的，限制信息为所述每一操作行为的视觉权限限制。
[0017]可以理解的是，本申请实施例中的业务互动日志可以是涉及云支付业务、云办公业务、智慧教育业务、智慧医疗业务或者其他类型的数字化业务。相应的，操作行为定位约
束可以理解为操作行为的定位限制条件，比如在特定的范围内进行操作行为定位的相关规则或者边界条件等。相应的，限制信息可以理解为边界信息，而视觉权限限制可以理解为可视化层面的操作权限约束。换言之，本申请实施例可以结合大数据可视化技术实现。此外，本申请实施例中的相关范例可以理解为相关训练样本，而AI神经网络则可以理解为卷积神经网络。在本申请实施例中，通过引入限制信息进行网络训练，能够实现对操作行为的精准划分和约束，从而有效减少操作行为挖掘过程中的无效/低效处理工序，进而从侧面提高操作行为挖掘的效率的准确率。
[0018]Step102，根据所述操作行为定位约束，确定所述待挖掘行为信息的操作行为习惯信息、操作行为衍生描述。
[0019]对于一些可能的示例而言，操作行为习惯信息可以为待挖掘行为信息的显著性片段信息（比如关键行为信息，例如办公行为中的文件上传行为信息、文件修改行为信息等），比如，待挖掘行为信息有20组显著性片段，那么该20组显著性片段即为操作行为习惯信息（比如不同用户的操作偏好）；所述操作行为衍生描述是根据挖掘行为信息的操作可视化信息而生成的，不同的挖掘行为信息对应的操作行为衍生描述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合人工智能的智慧业务信息分析方法，其特征在于，应用于智慧业务系统，所述方法包括：确定待分析业务互动日志集中待挖掘行为信息的操作行为行为定位约束；根据所述操作行为定位约束，确定所述待挖掘行为信息的操作行为习惯信息、操作行为衍生描述；确定连续的业务互动日志之间的互动变化信息；根据所述操作行为习惯信息、操作行为衍生描述、所述操作行为定位约束和所述连续的业务互动日志之间的互动变化信息，确定所述待分析业务互动日志集中互相关联的两组业务互动日志的相关性分布；按照设定策略对所述相关性分布中的关联度进行整理，得到整理后的相关性分布；根据所述整理后的相关性分布，确定所述待挖掘行为信息的挖掘标签；其中，所述挖掘标签用于区别不同的行为信息；确定所述待挖掘行为信息在所述整理后的相关性分布中对应的关联度，并确定所述关联度对应的另一行为信息；其中，所述待挖掘行为信息所对应的业务互动日志与所述另一行为信息所对应的业务互动日志相关联；如果所述关联度不小于设定相关性阈值，将所述另一行为信息对应的挖掘标签作为所述待挖掘行为信息的挖掘标签；如果所述关联度小于设定相关性阈值，终止对所述待挖掘行为信息的挖掘。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述确定待分析业务互动日志集中待挖掘行为信息的操作行为定位约束，包括：将所述待分析业务互动日志集的U组业务互动日志中的每一组业务互动日志分别传入至设定的操作行为分析网络中，得到Q个操作行为对应的操作行为定位约束；其中，所述设定的操作行为分析网络是通过将范例智慧业务日志和所述范例智慧业务日志中的操作行为的限制信息对AI神经网络进行训练得到的；其中，所述限制信息为所述操作行为的视觉权限限制，Q为不小于1的整数；U为不小于1的整数；从所述Q个操作行为对应的操作行为定位约束中，确定所述待挖掘行为信息的操作行为定位约束。3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述操作行为定位约束，确定所述待挖掘行为信息的操作行为习惯信息、操作行为衍生描述，包括：根据所述操作行为定位约束确定所述待挖掘行为信息的显著性片段信息；根据所述显著性片段信息确定所述操作行为习惯信息；根据所述操作行为定位约束，确定所述待挖掘行为信息的操作可视化信息；根据所述操作可视化信息生成所述操作行为衍生描述。4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述操作行为习惯信息、操作行为衍生描述、所述操作行为定位约束和所述连续的业务互动日志之间的互动变化信息，确定所述待分析业务互动日志集中互相关联的两组业务互动日志的相关性分布，包括：根据所述操作行为习惯信息、操作行为衍生描述和所述操作行为定位约束，确定第V组业务互动日志中的第v个行为信息与第（V+1）组业务互动日志中第u个行为信息的相关性；其中，V、v和u皆是不小于1的整数，且V小于等于U；分别确定所述第V组业务互动日志中的每个行为信息与所述第（V+1）组业务互动日志
中所有行为信息的相关性，得到所述第V组业务互动日志和所述第（V+1）组业务互动日志的相关性分布；相应的，所述根据所述操作行为习惯信息、操作行为衍生描述和所述操作行为定位约束，确定第V组业务互动日志中的第v个行为信息与第（V+1）组业务互动日志中第u个行为信息的相关性，包括：根据第v个行为信息的操作行为习惯信息和第u个行为信息的操作行为习惯信息，确定第一相关性；其中，所述第一相关性用于表示第v个行为信息的显著性片段与第u个行为信息的显著性片段之间的量化差异；根据第v个行为信息的操作行为衍生描述和第u个行为信息的操作行为衍生描述，确定第二相关性；其中，所述第二相关性用于表示第v个行为信息的操作可视化与第u个行为信息的操作可视化的相关性；根据第v个行为信息的操作行为定位约束和第u个行为信息的操作行为定位约束，确定第三相关性；其中，所述第三相关性用于表示第v个行为信息的操作行为定位约束与第u个行为信息的操作行为定位约束之间的量化比较结果；根据所述第一相关性、第二相关性和第三相关性，确定所述第V组业务互动日志中的第v个行为信息与第（V+1）组业务互动日志中第u个行为信息的相关性...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨文静，钟蕙冰，邓华，林和音，
申请(专利权)人：东莞市爱学爱玩教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：