应用于大数据的数字化智慧业务处理方法及系统技术方案

本申请的应用于大数据的数字化智慧业务处理方法及系统，根据本申请，基于拆解后第一层次化关键描述信息和第二层次化关键描述信息确定第一智慧业务互动事件和第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价，由于拆解后的关键内容可以表征智慧业务互动事件中的局部性内容和阶段性内容，从而使得基于量化共性评价识别出的主题型互动事件能够从局部性内容和阶段性内容的角度进行精准、有效地判别，进而可以提高识别出的主题型互动事件的准确率和特征识别度，尽量保证主题型互动事件能够反映出多样化互动事件集中较为显著的内容信息，为多样化互动事件集的主题确定提供准确可靠的决策依据。决策依据。决策依据。

【技术实现步骤摘要】
应用于大数据的数字化智慧业务处理方法及系统


[0001]本申请涉及大数据和数字化
，更具体地，涉及一种应用于大数据的数字化智慧业务处理方法及系统。

技术介绍

[0002]在数字信息化时代，大数据、云计算和人工智能相辅相成、密不可分。人工智能的不断成熟和完善使得各类业务办理的云端化升级更加智能化，逐渐形成智慧云业务办理模式。
[0003]现目前，智慧云业务涉足多个领域，比如在线支付、智慧办公、远程教育和智慧医疗等，能够打破业务办理的地域限制、资源限制和时间限制，提高业务办理效率。
[0004]在实际应用过程中，用户侧和服务侧的业务互动是实现业务办理的主要方式之一，互动事件集能够对不同的业务互动情况进行统计和整理。为了应对一些服务需求，可能需要确定互动事件集中的关键事件，然而相关技术难以准确有效地定位互动事件集中的关键事件。

技术实现思路

[0005]本申请的一个目的是提供一种用于进行主题型互动事件确定的新技术方案。
[0006]根据本申请的第一方面，提供一种应用于大数据的数字化智慧业务处理方法，应用于数字化智慧业务处理系统，所述方法包括：从多样化互动事件集的第一智慧业务互动事件提取第一显著性事件描述信息，并从所述多样化互动事件集的第二智慧业务互动事件提取第二显著性事件描述信息；将所述第一显著性事件描述信息拆解为多个第一层次化关键描述信息，并将所述第二显著性事件描述信息拆解为多个第二层次化关键描述信息；基于所述多个第一层次化关键描述信息和所述多个第二层次化关键描述信息，确定所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价；根据所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价，确定所述多样化互动事件集中的主题型互动事件。
[0007]在一种可独立实施的设计思路下，所述基于所述多个第一层次化关键描述信息和所述多个第二层次化关键描述信息，确定所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价，包括：针对每个第一层次化关键描述信息实施如下步骤：在所述多个第二层次化关键描述信息中，挑选与所述第一层次化关键描述信息对应相同分布区域的第二层次化关键描述信息，并确定所述第一层次化关键描述信息与挑选的所述第二层次化关键描述信息之间的量化共性评价；在所述多个第一层次化关键描述信息对应的量化共性评价中，挑选最小的量化共性评价作为所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评
价。
[0008]在一种可独立实施的设计思路下，所述确定所述第一层次化关键描述信息与挑选的所述第二层次化关键描述信息之间的量化共性评价，包括：将所述第一层次化关键描述信息和挑选的所述第二层次化关键描述信息进行量化描述值比对处理，得到智慧业务互动事件的量化差异描述；将所述智慧业务互动事件的量化差异描述转换为对应多个待选择量化共性评价的几率；将最大几率所对应的待选择量化共性评价确定为对应所述第一层次化关键描述信息的量化共性评价。
[0009]在一种可独立实施的设计思路下，所述从多样化互动事件集的第一智慧业务互动事件提取第一显著性事件描述信息，并从所述多样化互动事件集的第二智慧业务互动事件提取第二显著性事件描述信息，包括：从所述第一智慧业务互动事件提取第一视觉型关键内容，并从所述第二智慧业务互动事件提取第二视觉型关键内容；从所述第一视觉型关键内容提取第一事项影响型关键内容，并从所述第二视觉型关键内容提取第二事项影响型关键内容；将所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容进行拼接处理，得到所述第一显著性事件描述信息；将所述第二事项影响型关键内容和所述第二视觉型关键内容进行拼接处理，得到所述第二显著性事件描述信息。
[0010]在一种可独立实施的设计思路下，所述从所述第一视觉型关键内容提取第一事项影响型关键内容，包括：对所述第一视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第一扩展视觉型关键内容；确定所述第一扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度；根据所述第一扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度，对所述第一扩展视觉型关键内容中每个特征状态中的内容进行内容整合处理，得到所述第一事项影响型关键内容；所述从所述第二视觉型关键内容提取第二事项影响型关键内容，包括：对所述第二视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第二扩展视觉型关键内容；确定所述第二扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度；根据所述第二扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度，对所述第二扩展视觉型关键内容中每个特征状态中的内容进行内容整合处理，得到所述第二事项影响型关键内容。
[0011]在一种可独立实施的设计思路下，所述对所述第一视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第一扩展视觉型关键内容，包括：对所述第一视觉型关键内容进行滑动平均处理，得到第一滑动平均关键内容，并将所述第一滑动平均关键内容进行转置滑动平均处理，得到第一转置滑动平均关键内容；将所述第一视觉型关键内容和所述第一转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到第一拼接关键内容；
将所述第一拼接关键内容和所述第一转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到所述第一扩展视觉型关键内容；所述对所述第二视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第二扩展视觉型关键内容，包括：对所述第二视觉型关键内容进行滑动平均处理，得到第二滑动平均关键内容，并将所述第二滑动平均关键内容进行转置滑动平均处理，得到第二转置滑动平均关键内容；将所述第二视觉型关键内容和所述第二转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到第二拼接关键内容；将所述第二拼接关键内容和所述第二转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到所述第二扩展视觉型关键内容。
[0012]在一种可独立实施的设计思路下，所述将所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容进行拼接处理，得到所述第一显著性事件描述信息，包括：确定所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容分别对应的重要程度；基于所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容分别对应的重要程度，对所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容进行内容整合处理，得到所述第一显著性事件描述信息；所述将所述第二事项影响型关键内容和所述第二视觉型关键内容进行拼接处理，得到所述第二显著性事件描述信息，包括：确定所述第二事项影响型关键内容和所述第二视觉型关键内容分别对应的重要程度；基于所述第二事项影响型关键内容和所述第二视觉型关键内容分别对应的重要程度，对所述第二事项影响型关键内容和所述第二视觉型关键内容进行内容整合处理，得到所述第二显著性事件描述信息。
[0013]在一种可独立实施的设计思路下，所述从所述第一智慧业务互动事件提取第一视觉型关键内容，包括：将所述第一智慧业务互动事件拆解为多个第一视觉型子事件，并针对每个第一视觉型子事件进行关键内容提取处理，得到与所述多个第一视觉型子事件一一对应的多个第一视觉型局部关键内容；将所述多个第一视觉型局部关键内容进行合并，得到所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于大数据的数字化智慧业务处理方法，其特征在于，应用于数字化智慧业务处理系统，所述方法包括：从多样化互动事件集的第一智慧业务互动事件提取第一显著性事件描述信息，并从所述多样化互动事件集的第二智慧业务互动事件提取第二显著性事件描述信息；将所述第一显著性事件描述信息拆解为多个第一层次化关键描述信息，并将所述第二显著性事件描述信息拆解为多个第二层次化关键描述信息；基于所述多个第一层次化关键描述信息和所述多个第二层次化关键描述信息，确定所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价；根据所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价，确定所述多样化互动事件集中的主题型互动事件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个第一层次化关键描述信息和所述多个第二层次化关键描述信息，确定所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价，包括：针对每个第一层次化关键描述信息实施如下步骤：在所述多个第二层次化关键描述信息中，挑选与所述第一层次化关键描述信息对应相同分布区域的第二层次化关键描述信息，并确定所述第一层次化关键描述信息与挑选的所述第二层次化关键描述信息之间的量化共性评价；在所述多个第一层次化关键描述信息对应的量化共性评价中，挑选最小的量化共性评价作为所述第一智慧业务互动事件和所述第二智慧业务互动事件之间的量化共性评价；相应的，所述确定所述第一层次化关键描述信息与挑选的所述第二层次化关键描述信息之间的量化共性评价，包括：将所述第一层次化关键描述信息和挑选的所述第二层次化关键描述信息进行量化描述值比对处理，得到智慧业务互动事件的量化差异描述；将所述智慧业务互动事件的量化差异描述转换为对应多个待选择量化共性评价的几率；将最大几率所对应的待选择量化共性评价确定为对应所述第一层次化关键描述信息的量化共性评价。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多样化互动事件集的第一智慧业务互动事件提取第一显著性事件描述信息，并从所述多样化互动事件集的第二智慧业务互动事件提取第二显著性事件描述信息，包括：从所述第一智慧业务互动事件提取第一视觉型关键内容，并从所述第二智慧业务互动事件提取第二视觉型关键内容；从所述第一视觉型关键内容提取第一事项影响型关键内容，并从所述第二视觉型关键内容提取第二事项影响型关键内容；将所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容进行拼接处理，得到所述第一显著性事件描述信息；将所述第二事项影响型关键内容和所述第二视觉型关键内容进行拼接处理，得到所述第二显著性事件描述信息；相应的，所述从所述第一视觉型关键内容提取第一事项影响型关键内容，包括：
对所述第一视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第一扩展视觉型关键内容；确定所述第一扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度；根据所述第一扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度，对所述第一扩展视觉型关键内容中每个特征状态中的内容进行内容整合处理，得到所述第一事项影响型关键内容；所述从所述第二视觉型关键内容提取第二事项影响型关键内容，包括：对所述第二视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第二扩展视觉型关键内容；确定所述第二扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度；根据所述第二扩展视觉型关键内容中每个特征状态所对应的局部聚焦重要程度，对所述第二扩展视觉型关键内容中每个特征状态中的内容进行内容整合处理，得到所述第二事项影响型关键内容；相应的，所述对所述第一视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第一扩展视觉型关键内容，包括：对所述第一视觉型关键内容进行滑动平均处理，得到第一滑动平均关键内容，并将所述第一滑动平均关键内容进行转置滑动平均处理，得到第一转置滑动平均关键内容；将所述第一视觉型关键内容和所述第一转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到第一拼接关键内容；将所述第一拼接关键内容和所述第一转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到所述第一扩展视觉型关键内容；所述对所述第二视觉型关键内容进行特征扩展处理，得到第二扩展视觉型关键内容，包括：对所述第二视觉型关键内容进行滑动平均处理，得到第二滑动平均关键内容，并将所述第二滑动平均关键内容进行转置滑动平均处理，得到第二转置滑动平均关键内容；将所述第二视觉型关键内容和所述第二转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到第二拼接关键内容；将所述第二拼接关键内容和所述第二转置滑动平均关键内容进行拼接处理，得到所述第二扩展视觉型关键内容。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容进行拼接处理，得到所述第一显著性事件描述信息，包括：确定所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容分别对应的重要程度；基于所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容分别对应的重要程度，对所述第一事项影响型关键内容和所述第一视觉型关键内容进行内容整合处理，得到所述第一显著性事...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立峰，
申请(专利权)人：张立峰，
类型：发明
国别省市：