一种大数据的业务信息评价方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种大数据的业务信息评价方法及系统，该方法通过获取第一业务信息在多个评价标准下的业务数据，得到与第一业务信息的接近的至少一个第二业务信息，再确定每个第二业务信息匹配的评价内容序列，之后获取每个评价内容序列中各个评价内容的评价准确度，选取至少一个评价准确度大于预设评价准确度的推送评价内容，最后选取至少一个推送评价内容为第一业务信息处于业务信息评价时的拟推送评价内容。由于第二业务信息的评价内容为已有的评价内容，在对第一业务信息进行评价时，直接调用接近的第二业务信息的评价内容作为第一业务信息的评价内容，处理高效，且通过精确地筛选，保证了评价的准确度。保证了评价的准确度。保证了评价的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据的业务信息评价方法及系统


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种大数据的业务信息评价方法及系统。

技术介绍

[0002]互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分，增加人们生活便捷性和丰富人们业余生活的同时，在各个业务环境中也产生了庞大的数据量，例如在游戏领域，一款热门的游戏，往往拥有上千万甚至上亿的注册玩家，对于这些玩家产生的游戏数据，处理的工作量极大。在某些游戏中，需要对游戏玩家的游戏行为进行评价，以便于赋予玩家的账号相应的等级、称号、成就等等，尤其是在特定的时间节点对所有玩家进行统一评价时，往往因为数据量庞大，导致游戏服务器瘫痪，极大影响玩家体验。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种大数据的业务信息评价方法，以快速准确地对游戏中产生的业务信息进行评价，增加数据分析的效率。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术实施例是这样实现的：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种大数据的业务信息评价方法，该方法包括：
[0006]通过第一业务信息在多个评价标准下的业务数据，获取与第一业务信息的接近的至少一个第二业务信息，每个评价标准对应一种业务数据；
[0007]确定每个第二业务信息匹配的评价内容序列；其中，评价内容序列中的每一评价内容为与之匹配的第二业务信息在业务信息评价时得到的推送评价内容；
[0008]获取每个评价内容序列中各个评价内容的评价准确度，选取至少一个评价准确度大于预设评价准确度的推送评价内容；
[0009]选取至少一个推送评价内容为第一业务信息处于业务信息评价时的拟推送评价内容。
[0010]进一步地，确定每个第二业务信息匹配的评价内容序列，包括：
[0011]确定每个第二业务信息在业务信息评价时得到的推送评价内容序列；
[0012]分别获取推送评价内容序列中的各个推送评价内容在不同评价标准下的单项评价准确度；
[0013]通过获得的不同的评价标准下的单项评价准确度，结合每一评价标准的参考权重，得到推送评价内容序列中每一推送评价内容对应的综合评价准确度；
[0014]通过获得的多个综合评价准确度，选取综合评价准确度大于评价准确度阈值的推送评价内容序列；
[0015]通过选取的综合评价准确度大于评价准确度阈值的推送评价内容序列，得到第二业务信息对应的评价内容序列。
[0016]进一步地，获取每个评价内容序列中各个评价内容的评价准确度，选取至少一个
评价准确度大于预设评价准确度的推送评价内容，包括：
[0017]通过第二业务信息与第一业务信息的接近程度，以及第二业务信息的评价内容序列中的每一评价内容的综合评价准确度，分别获得评价内容序列中的每一评价内容对应的加权评价准确度；
[0018]通过评价内容序列中的每一评价内容对应的加权评价准确度，得到评价内容序列中加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容；
[0019]将得到的加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容作为推送评价内容。
[0020]进一步地，通过评价内容序列中的每一评价内容对应的加权评价准确度，得到评价内容序列中加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容之前，方法还包括：
[0021]识别评价内容序列中相同的评价内容；
[0022]通过相同的评价内容分别对应于每个第二业务信息的加权评价准确度，得到从相同的评价内容选取的加权评价准确度，其中，相同的评价内容为不同第二业务信息对应的评价内容序列中相同的评价内容。
[0023]进一步地，获取每个评价内容序列中各个评价内容的评价准确度，选取至少一个评价准确度大于预设评价准确度的推送评价内容，包括：
[0024]获取评价内容序列中的每一评价内容，基于每一评价内容对应于多个评价标准的单项评价准确度，以及每个评价内容对应的接近程度，获得评价内容序的多个加权单项评价准确度；其中，评价内容序列对应的接近程度为评价内容对应的第二业务信息与第一业务信息的接近程度；
[0025]通过获得的多个加权单项评价准确度，得到评价内容的加权评价准确度；
[0026]通过评价内容序列中的每一评价内容的加权评价准确度，选取加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容，选取的加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容为推送评价内容。
[0027]进一步地，通过第一业务信息在多个评价标准下的业务数据，获取与第一业务信息接近的至少一个第二业务信息，包括：
[0028]将第一业务信息对应多个评价标准下的业务数据输入第一向量生成模型，得到第一业务信息的第一业务信息向量，获取与第一业务信息向量接近的至少一个第二业务信息向量，确定对应于第二业务信息向量的第二业务信息。
[0029]进一步地，第一向量生成模型按照以下步骤训练得到：
[0030]获取识别训练样本，识别训练样本为通过对业务信息在多个评价标准下的业务数据进行特征提取得到的多个业务训练向量，每个业务训练向量对应一评价标准；
[0031]将多个业务训练向量进行特征融合处理，得到对应于业务信息的业务信息向量；
[0032]通过业务信息向量，得到业务信息对应的类别推测结果；
[0033]通过第一损失函数确定类别推测结果与业务信息的真实类别之间的损失值；
[0034]通过损失值调节第一向量生成模型的参数，直至满足预设条件。
[0035]进一步地，对第一向量生成模型的训练还包括：
[0036]获取匹配训练样本，匹配训练样本包括两个业务信息的业务数据；
[0037]获取两个业务数据的业务信息向量并进行特征融合，得到匹配训练样本的融合业务信息向量；
[0038]通过融合业务信息向量得到两个业务信息的接近程度推测结果；
[0039]通过第二损失函数确定接近程度推测结果与预先标注的真实接近程度之间的损失值；
[0040]通过损失值调节第一向量生成模型的参数，直至满足预设条件。
[0041]进一步地，选取至少一个推送评价内容为第一业务信息处于业务信息评价时的拟推送评价内容，包括：
[0042]将推送评价内容输入第二向量生成模型，得到推送评价内容的评价内容向量；
[0043]通过评价内容向量和接收推送评价内容的用户的账号信息向量，得到推送评价内容和用户的账号的关联度；
[0044]将推送评价内容的评价准确度数据输入优先级模型，得到推送评价内容的评价准确度推测结果；
[0045]通过关联度和评价准确度推测结果，得到推送评价内容的推送值；
[0046]通过得到的每个推送评价内容的推送值，从至少一个推送评价内容中选出拟推送评价内容。
[0047]第二方面，本专利技术实施例提供了一种大数据的业务信息评价系统，系统包括服务器和多个与服务器通信连接的客户端，服务器包括互相之间通信的处理器和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大数据的业务信息评价方法，其特征在于，所述方法包括：通过第一业务信息在多个评价标准下的业务数据，获取与所述第一业务信息接近的至少一个第二业务信息，每个评价标准对应一种业务数据；确定每个所述第二业务信息匹配的评价内容序列；其中，所述评价内容序列中的每一评价内容为与之匹配的第二业务信息在业务信息评价时得到的推送评价内容；获取每个评价内容序列中各个评价内容的评价准确度，选取至少一个评价准确度大于预设评价准确度的推送评价内容；选取至少一个推送评价内容为所述第一业务信息处于业务信息评价时的拟推送评价内容。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述第二业务信息匹配的评价内容序列，包括：确定每个所述第二业务信息在业务信息评价时得到的推送评价内容序列；分别获取所述推送评价内容序列中的各个推送评价内容在不同评价标准下的单项评价准确度；通过获得的不同的评价标准下的单项评价准确度，结合每一所述评价标准的参考权重，得到所述推送评价内容序列中每一推送评价内容对应的综合评价准确度；通过获得的多个综合评价准确度，选取综合评价准确度大于评价准确度阈值的推送评价内容序列；通过所述选取的综合评价准确度大于评价准确度阈值的推送评价内容序列，作为所述第二业务信息对应的评价内容序列。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每个评价内容序列中各个评价内容的评价准确度，选取至少一个评价准确度大于预设评价准确度的推送评价内容，包括：通过所述第二业务信息与所述第一业务信息的接近程度，以及所述第二业务信息的评价内容序列中的每一评价内容的综合评价准确度，分别获得所述评价内容序列中的每一评价内容对应的加权评价准确度；通过所述评价内容序列中的每一评价内容对应的加权评价准确度，得到所述评价内容序列中加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容；将得到的所述加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容作为所述推送评价内容。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述评价内容序列中的每一评价内容对应的加权评价准确度，得到所述评价内容序列中加权评价准确度大于设定评价准确度阈值的至少一个评价内容之前，所述方法还包括：识别所述评价内容序列中相同的评价内容；通过所述相同的评价内容分别对应于每个所述第二业务信息的加权评价准确度，得到从所述相同的评价内容选取的加权评价准确度，其中，所述相同的评价内容为不同第二业务信息对应的评价内容序列中相同的评价内容。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每个评价内容序列中各个评价内容的评价准确度，选取至少一个评价准确度大于预设评价准确度的推送评价内容，包括：获取所述评价内容序列中的每一评价内容，基于每一所述评价内容对应于多个评价标
准的单项评价准确度，以及每个所述评价内容对应的接近程度，获得所述评价内容序的多个加权单项评价准确度；其中，所述评价内容序列对应的接近程度为所述评价内容对应的第二业务...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔岩莉，郝席，高厚良，
申请(专利权)人：中投国信北京科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：