可视化云业务数据优化方法及服务器技术

本申请涉及一种可视化云业务数据优化方法及服务器，通过将可视化云业务反馈记录中事先存储的历史可视化云业务反馈加载至卷积神经网络进行可视化云业务反馈调整，得到衍生可视化云业务反馈；结合所述衍生可视化云业务反馈更新历史可视化云业务反馈，以优化所述可视化云业务反馈记录，进而在优化可视化云业务反馈记录的过程中，在兼容准确性的历史上提升了可视化云业务反馈记录的优化时效性，并通过综合历史可视化云业务反馈，能够尽可能提高业务反馈的使用质量。反馈的使用质量。反馈的使用质量。

【技术实现步骤摘要】
可视化云业务数据优化方法及服务器


[0001]本申请涉及可视化业务和数据优化
，特别涉及可视化云业务数据优化方法及服务器。

技术介绍

[0002]随着新一代信息技术的不断进步，可视化业务同样得到了一定程度的发展。但是在实际应用时，如何提高可视化云业务反馈记录的优化时效性并尽可能提高业务反馈的使用质量是现目前需要进一步改善的技术问题。

技术实现思路

[0003]为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种可视化云业务数据优化方法及服务器。
[0004]本申请提供了一种可视化云业务数据优化方法，应用于数据优化服务器，包括：确定可视化云业务反馈记录中是否包含第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈；在所述可视化云业务反馈记录中包含所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈的基础上，将所述可视化云业务反馈记录中事先存储的所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈加载至卷积神经网络进行可视化云业务反馈调整，得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈；结合所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈更新所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈，以优化所述可视化云业务反馈记录；其中，所述卷积神经网络是在先根据多个第二待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈和关联可视化云业务反馈调优的，在所述卷积神经网络的调优过程中，将所述多个第二待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈视为输入，将所述多个第二待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈视为所述卷积神经网络的基准，优化所述卷积神经网络的网络参数，直到满足设定的调优目标。
[0005]在一些可选的实施例中，在所述得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈之后，所述方法还包括：将所述第一待处理业务互动项目输入已调优的第一可视化云业务反馈挖掘网络进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈；结合所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈更新所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈，以优化所述可视化云业务反馈记录，其中，所述可视化云业务反馈记录采用当前得到的所述第一待处理业务互动项目的可视化云业务反馈进行优化。
[0006]在一些可选的实施例中，所述将所述第一待处理业务互动项目输入已调优的第一
可视化云业务反馈挖掘网络进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈，包括：在所述数据优化服务器处于闲置期的基础上，将所述第一待处理业务互动项目输入已调优的第一可视化云业务反馈挖掘网络进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈。
[0007]在一些可选的实施例中，所述卷积神经网络包括第一模型单元和第二模型单元，其中，将所述可视化云业务反馈记录中事先存储的所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈加载至卷积神经网络进行可视化云业务反馈调整，得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈，包括：将所述可视化云业务反馈记录中事先存储的所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈输入所述第一模型单元进行可视化云业务反馈恢复，得到所述第一待处理业务互动项目的过渡可视化云业务反馈；将所述第一待处理业务互动项目的过渡可视化云业务反馈输入所述第二模型单元进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈。
[0008]在一些可选的实施例中，所述卷积神经网络包括第一模型单元和第三模型单元，其中，将所述可视化云业务反馈记录中事先存储的所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈加载至卷积神经网络进行可视化云业务反馈调整，得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈，包括：将所述可视化云业务反馈记录中事先存储的所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈输入所述第一模型单元进行可视化云业务反馈恢复，得到所述第一待处理业务互动项目的过渡可视化云业务反馈；拼接所述第一待处理业务互动项目和所述第一待处理业务互动项目的过渡可视化云业务反馈，得到所述第一待处理业务互动项目的拼接可视化云业务反馈；将所述第一待处理业务互动项目的拼接可视化云业务反馈输入所述第三模型单元进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈。
[0009]本申请还提供了一种数据优化服务器，包括存储器、处理器和网络模块；其中，所述存储器、所述处理器和所述网络模块之间直接或间接地电性连接；所述处理器通过从所述存储器中读取计算机程序并运行以实现上述方法。
[0010]本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述方法。
[0011]本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
[0012]在本申请实施例中，通过将可视化云业务反馈记录中事先存储的历史可视化云业务反馈加载至卷积神经网络进行可视化云业务反馈调整，得到衍生可视化云业务反馈；结合所述衍生可视化云业务反馈更新历史可视化云业务反馈，以优化所述可视化云业务反馈记录，进而在优化可视化云业务反馈记录的过程中，在兼容准确性的历史上提升了可视化云业务反馈记录的优化时效性，并通过综合历史可视化云业务反馈，能够尽可能提高业务反馈的使用质量。
附图说明
[0013]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并于说明书一起用于解释本申请的原理。
[0014]图1是本申请实施例提供的一种可视化云业务数据优化方法的流程图。
[0015]图2是本申请实施例提供的一种数据优化服务器的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0016]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0017]请结合参阅图1，本申请实施例提供了一种可视化云业务数据优化方法的流程示意图，应用于数据优化服务器，进一步地，该方法具体可以包括如下步骤所描述的技术方案。
[0018]步骤100、确定可视化云业务反馈记录中是否包含第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈。
[0019]步骤200、在所述可视化云业务反馈记录中包含所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈的基础上，将所述可视化云业务反馈记录中事先存储的所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈加载至卷积神经网络进行可视化云业务反馈调整，得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈。
[0020]步骤300、结合所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈更新所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈，以优化所述可视化云业务反馈记录。
[0021]在本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可视化云业务数据优化方法，其特征在于，应用于数据优化服务器，包括：确定可视化云业务反馈记录中是否包含第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈；在所述可视化云业务反馈记录中包含所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈的基础上，将所述可视化云业务反馈记录中事先存储的所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈加载至卷积神经网络进行可视化云业务反馈调整，得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈；结合所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈更新所述第一待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈，以优化所述可视化云业务反馈记录；其中，所述卷积神经网络是在先根据多个第二待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈和关联可视化云业务反馈调优的，在所述卷积神经网络的调优过程中，将所述多个第二待处理业务互动项目的历史可视化云业务反馈视为输入，将所述多个第二待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈视为所述卷积神经网络的基准，优化所述卷积神经网络的网络参数，直到满足设定的调优目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈之后，所述方法还包括：将所述第一待处理业务互动项目输入已调优的第一可视化云业务反馈挖掘网络进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈；结合所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈更新所述第一待处理业务互动项目的衍生可视化云业务反馈，以优化所述可视化云业务反馈记录，其中，所述可视化云业务反馈记录采用当前得到的所述第一待处理业务互动项目的可视化云业务反馈进行优化。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一待处理业务互动项目输入已调优的第一可视化云业务反馈挖掘网络进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈，包括：在所述数据优化服务器处于闲置期的基础上，将所述第一待处理业务互动项目输入已调优的第一可视化云业务反馈挖掘网络进行可视化云业务反馈识别，得到所述第一待处理业务互动项目的关联可视化云业务反馈。4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，
申请(专利权)人：苏州市瑞川尔自动化设备有限公司，
类型：发明
国别省市：