一种业务交互网络的预测方法及装置制造方法及图纸

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种业务交互网络的预测方法及装置，解决建立的业务交互网络不完整，以及无法对潜在的业务关系进行预测的问题，方法为：获取采集的各个业务数据，建立交互网络，再建立邻接矩阵和特征矩阵，再将所述邻接矩阵和所述特征矩阵，输入预测模型，得到业务交互预测矩阵，然后将所述业务交互预测矩阵中元素进行处理后，生成业务交互网络矩阵，并基于所述业务交互网络矩阵确定预测的业务交互网络。这样，采用业务数据生成的交互网络，预测业务交互网络，规避建立预测交互网络时，需要检索确定同种业务类型的全部交互对象，使得建立的业务交互网络不完整的弊端，而且能够预测出存在潜在交互可能的交互对象。对象。对象。

【技术实现步骤摘要】
一种业务交互网络的预测方法及装置


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种业务交互网络的预测方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，由于经济社会的发展和交互，使得各个企业之间存在密切的业务往来，通常通过建立业务交互网络，以确定交互对象之间的供需关系。
[0003]现有技术下，建立业务交互网络时，通常从业务类型的角度，先构建业务类型框架，再确定不同类型业务对应的交互对象，进而建立业务交互网络，例如，以构建产业链网络为例，通常从供应的物品的角度，搭建商品产业链框架，再通过检索匹配，获取商品产业链中，各环节的商品链所对应的企业信息，经过大规模的检索和匹配，完善与商品产业链对应的企业产业链。
[0004]但这样，业务交互网络的生成依赖于自定义规则的检索和匹配，无法避免存在信息遗漏的问题，使得无法完整列举不同业务类型节点上存在的全部交互对象，而且，建立的业务交互网络灵活性较差，无法实现对潜在的业务关系进行预测，使得无法根据建立的业务交互网络，确定交互对象之间潜在的供需关系。

技术实现思路

[0005]本公开实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务交互网络的预测方法，其特征在于，包括：获取采集的各个业务数据，并根据所述各个业务数据关联的各个交互对象，以及根据所述各个交互对象各自的标识信息，建立对应的交互网络，其中，所述交互网络用于表征各个交互对象之间的业务关系和业务值；根据所述交互网络中，各个交互对象之间的业务关系，建立对应的邻接矩阵，以及根据所述交互网络中，各个交互对象对于不同业务的业务值，建立对应的特征矩阵，其中，所述邻接矩阵中表征存在业务关系的元素，取值为第一设定值，以及表征不存在业务关系的元素，取值为第二设定值，所述特征矩阵的列元素数目与业务类型总数正相关；将所述邻接矩阵和所述特征矩阵，输入训练完成的预测模型，得到所述预测模型输出的业务交互预测矩阵，其中，所述业务交互预测矩阵中的元素，表征预测的业务交互网络中各个交互对象之间存在业务关系的概率；将所述业务交互预测矩阵中元素值不低于设定门限值的元素，取值设置为第一设定值，将元素值低于设定门限值的元素，取值设置为第二设定值，生成业务交互网络矩阵，并基于所述业务交互网络矩阵确定预测的业务交互网络。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立对应的交互网络之后，所述根据所述交互网络中，各个交互对象之间的业务关系，建立对应的邻接矩阵之前，进一步包括：合并所述交互网络中，任意两个交互对象之间业务类型相同的业务数据，并针对所述交互网络包括的各个交互对象中的任意一个交互对象，获取该交互对象作为业务请求方时，关联的各个第一类业务值，并获取该交互对象作为业务提供方时，关联的各个第二类业务值；以及，在所述交互网络中，保留数量占比为设定比例值的，取值最大的第一类业务值和第二类业务值。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述交互网络中，各个交互对象之间的业务关系，建立对应的邻接矩阵，包括：获取所述交互网络中存在的各个交互对象，将所述各个交互对象按照随机的顺序进行排序，并基于排序完成的所述各个交互对象，建立表征所述各个交互对象之间的业务关系的邻接矩阵，其中，所述邻接矩阵中表征存在业务关系的两个交互对象的元素取值相同，所述邻接矩阵中的任一行向量表征一个交互对象与所述各个交互对象之间的业务关系。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述邻接矩阵与所述特征矩阵中，相对位置相同的各个行向量对应的交互对象相同。5.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述邻接矩阵和所述特征矩阵，输入训练完成的产业链预测模型之前，进一步包括，对所述产业链预测模型进行训练，包括：获取训练样本集合，其中，一个训练样本包括一个邻接矩阵样本和一个特征矩阵样本；读取训练样本，分别执行以下操作，直至所述产业链预测模型满足预设的收敛条件：将邻接矩阵样本和特征矩阵样本，输入搭建的产业链预测模型，得到所述产业链预测模型输出的产业链预测矩阵，其中，所述产业链预测模型是基于GVAE技术搭建的；采用预设的交叉熵损失函数和高斯分布函数，在符合高斯分布的情况下，根据所述预测链预测矩阵与所述邻接矩阵样本之间的元素取值差异，计算所述产业链预测模型的损失值，基于所述损失值，调整生成产业链预测矩阵的参数。
6.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，进一步包括：分别针对所述产业链预测矩阵的各个行向量中的任意一个行向量，确定该行向量表征的一个交互对象与所述各个交互对象之间，存在业务关系的概率；并筛选出该行向量中元素值达到设定阈值的各个元素，以及将所述各个元素确定的业务关系设置为强关联的业务关系。7.一种业务交互网络的预测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取采集的各个业务数据，并根据所述各个业务数据关联的各个交互对象，以及根据所述各个交互对象各自的标识信息，建立对应的交互网络，其中，所述交互网络用于表征各个交互对象之...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雅婷，乔振浩，王志刚，王泽浩，刘芬，林文辉，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：