业务处理方法、装置、系统、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本申请公开了一种业务处理方法、装置、系统、设备、存储介质及程序产品，其中所述方法包括：根据用户输入的策略定制信息，生成策略执行流，所述策略执行流包括目标模型的标识以及策略执行信息；将待处理业务数据输入至所述目标模型，并获取所述目标模型的输出结果；基于所述输出结果生成目标基础信号；根据所述策略执行信息对所述目标基础信号进行处理，得到能适应大量人为因素相关的业务需求的处理结果，能够应对复杂多变的处理规则，提升系统的处理能力。能力。能力。

【技术实现步骤摘要】
业务处理方法、装置、系统、设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种业务处理方法、一种业务处理装置、一种业务处理系统、一种业务处理设备、一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。

技术介绍

[0002]考虑到短视频/图片审核以及推荐的实时性和规模性问题，目前大部分的审核和推荐流程都倾向于使用机器和人工结合的方式进行，其中机器处理部分占据主要地位。以机审为例，其能够在保证一定准确率的同时高速发现并处理90％以上的违规。
[0003]当前主流的深度学习机审/机推系统都倾向于使用平面化的方法来解决大范围的、复杂的审核/推荐应用情景，即并行使用多个功能不同的模型来应对不同的业务需求。这类方法在处理人为理解因素较少的需求时，有着很不错的效果，比如识别宠物、汽车或识别枪支、刀具等等。然而当需求与其所处环境的人为理解因素相结合时，问题就会变得抽象复杂，基于平面化方法的系统处理能力将大大下降。由于短视频/图片业务随时间变化较快，审核/推荐情形往往比较复杂且经常随数据分布而变化，所以基于模式学习的审核/推荐方法经常会因跟不上变化从而导致效果大幅度下降，远远不如人工处理灵活。另外，因为审核/推荐情景也容易受到人为理解因素的影响，因此平面化的模式识别审核/推荐方法也较难应对复杂多变的审核/推荐规则。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种业务处理方法、装置、系统、设备、存储介质及程序产品，以解决现有技术中的当需求与其所处环境的人为理解因素相结合时，基于平面化方法的系统处理能力将大大下降，难以应对复杂多变的审核/推荐规则的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种业务处理方法，所述方法包括：
[0006]根据用户输入的策略定制信息，生成策略执行流，所述策略执行流包括目标模型的标识以及策略执行信息；
[0007]将待处理业务数据输入至所述目标模型，并获取所述目标模型的输出结果；
[0008]基于所述输出结果生成目标基础信号；
[0009]根据所述策略执行信息对所述目标基础信号进行处理。
[0010]第二方面，本申请实施例还提供了一种业务处理系统，所述业务处理系统包括基础信号模块、决策模块以及策略构造层，其中，所述基础信号模块中包括基础模型集合，所述决策模块包括决策模型集合；
[0011]所述策略构造层用于提供策略定制界面，并接收用户从所述策略定制界面中输入的策略定制信息，以及，根据所述策略定制信息生成策略执行流，所述策略执行流包括目标模型的标识以及策略执行信息；
[0012]所述基础信号模块用于根据所述目标模型的标识，从所述基础模型集合确定对应
的目标基础模型，并采用所述目标基础模型对待处理业务数据进行处理，获得所述目标基础模型的输出结果生成目标基础信号；
[0013]所述决策模块用于根据所述目标模型的标识，从所述决策模型集合确定对应的目标决策模型，并采用所述目标决策模型对待处理业务数据进行处理，获得所述目标决策模型输出的决策信息；
[0014]所述策略构造层还用于根据所述策略执行信息，对所述目标基础信号以及所述决策信息进行融合处理。
[0015]第三方面，本申请实施例还提供了一种业务处理装置，所述装置包括：
[0016]策略执行流生成单元，用于根据用户输入的策略定制信息，生成策略执行流，所述策略执行流包括目标模型的标识以及策略执行信息；
[0017]目标模型处理单元，用于将待处理业务数据输入至所述目标模型，并获取所述目标模型的输出结果；
[0018]基础信号生成单元，用于基于所述输出结果生成目标基础信号；
[0019]信号处理单元，用于根据所述策略执行信息对所述目标基础信号进行处理。
[0020]第四方面，本申请实施例还提供了一种业务处理设备，所述业务处理设备包括：
[0021]一个或多个处理器；
[0022]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0023]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述第一方面的方法。
[0024]第五方面，本申请实施例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，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的方法。
[0025]第六方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时用于实现上述第一方面的方法。
[0026]本申请所提供的技术方案，具有如下有益效果：
[0027]在本实施例中，根据用户输入的策略定制信息来生成策略执行流，策略执行流包括目标模型的标识以及策略执行信息，用以满足各种人为理解因素相关的复杂需求。然后在对待处理业务数据进行业务处理时，将待处理业务数据输入至目标模型，并将获取的目标模型的输出结果信号基础化为目标基础信号，使得不同的复杂需求均可通过一套基础信号来表达，减少信号传输的信息量，因此其复用能力比较强。接着根据策略执行信息对目标基础信号进行处理，得到能适应大量人为因素相关的业务需求的处理结果，能够应对复杂多变的处理规则，提升系统的处理能力。
附图说明
[0028]图1是本申请实施例一提供的一种业务处理方法实施例的流程图；
[0029]图2是本申请实施例二提供的一种业务处理系统实施例的结构框图；
[0030]图3是本申请实施例二提供的一种业务处理系统在应用时的执行流程以及不同阶段与用户或其他实用模块的交互情况示意图；
[0031]图4是本申请实施例二提供的一种策略构造层的策略执行信息构成示意图；
[0032]图5是本申请实施例二提供的一种信号集成示意图；
[0033]图6是本申请实施例二提供的一种不同数据粒度的数据集成的方法示意图；
[0034]图7是本申请实施例三提供的一种业务处理装置实施例的结构框图；
[0035]图8是本申请实施例四提供的一种业务处理设备的结构示意图。
具体实施方式
[0036]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
[0037]实施例一
[0038]图1为本申请实施例一提供的一种业务处理方法实施例的流程图，本实施例可以由处理系统执行，可以应用于各种业务处理场景，例如，业务审核或者业务推荐场景，如短视频或图像的审核或推荐场景。如图1所示，本实施例可以包括如下步骤：
[0039]步骤110，根据用户输入的策略定制信息，生成策略执行流，所述策略执行流包括目标模型的标识以及策略执行信息。
[0040]其中，策略执行流是指处理策略的执行流程。该处理策略是指为了满足与各种人为理解因素相关的复杂需求的、用户定制化的处理业务数据的执行策略。该策略执行流中可以包括目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户输入的策略定制信息，生成策略执行流，所述策略执行流包括目标模型的标识以及策略执行信息；将待处理业务数据输入至所述目标模型，并获取所述目标模型的输出结果；基于所述输出结果生成目标基础信号；根据所述策略执行信息对所述目标基础信号进行处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户输入的策略定制信息，生成策略执行流，包括：获取用户输入的策略定制信息，所述策略定制信息包括策略需求信息以及策略执行信息，所述策略需求信息用于表示所需定制的处理策略适用的场景信息；所述策略执行信息用于限定所述处理策略在执行过程中的一种或多种约束元素；从预先生成的模型集合中选取与所述策略需求信息匹配的目标模型的标识；根据所述目标模型的标识以及所述策略执行信息，生成与所述策略定制信息关联的策略执行流。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标模型包括目标基础模型；所述目标基础模型对应的输出结果为多模态信息；所述策略执行信息包括指定数据粒度；所述基于所述输出结果生成目标基础信号，包括：将所述多模态信息生成所述指定数据粒度的数据；将所述指定数据粒度的数据进行编码封装，生成所述目标基础信号。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指定数据粒度包括视频粒度；所述多模态信息采用设定的最小元素表示；所述将所述多模态信息生成所述指定数据粒度的数据，包括：将所述多模态信息按照设定的第一集成策略集成为帧级粒度数据；根据所述帧级粒度数据，分别计算前后两帧之间的帧差，生成帧差帧，并将各帧差帧组成第一帧集合；根据所述帧级粒度数据，分别计算前后两帧之间的线性插值，生成线性插值帧，并将各线性插值帧组成第二帧集合；按照设定的第二集成策略，分别计算所述帧级粒度数据的第一集成信息、所述第一帧集合对应的第二集成信息，以及所述第二帧集合对应的第三集成信息；将所述第一集成信息、所述第二集成信息以及所述第三集成信息进行加权求和计算，得到视频粒度数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标模型还包括目标决策模型；所述目标决策模型对应的输出结果为决策信息；所述策略执行信息还包括指定嵌入操作；所述根据所述策略执行信息对所述目标基础信号进行处理，包括：采用所述指定嵌入操作，对所述目标基础信号以及所述决策信息进行融合处理。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述指定嵌入操作包括过滤操作以及设定过滤策略，所述采用所述指定嵌入操作，对所述目标基础信号以及所述决策信息进行融合处理，包括：根据所述设定过滤策略，确定所述目标基础信号中的第一非法数据，以及，所述决策信
息中的第二非法数据；屏蔽所述第一非法数据以及所述第二非法数据；结合屏蔽所述第一非法数据后的目标基础信号，以及，屏蔽所述第二非法数据后的决策信息，确定处理结果，并输出所述处理结果。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述指定嵌入操作包括集成操作以及设定第三集成策略，所述采用所述指定嵌入操作，对所述目标基础信号以及所述决策信息进行融合处理，包括：将所述目标基...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗雄文，陈德健，项伟，
申请(专利权)人：百果园技术新加坡有限公司，
类型：发明
国别省市：