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基于人工智能的用户信息搜寻处理方法及系统技术方案

技术编号:35836136 阅读:57 留言:0更新日期:2022-12-03 14:06
本发明专利技术公开了一种基于人工智能的用户信息搜寻处理方法及系统,包括:响应于用户信息搜寻启动指示,建立与搜寻方的加密通信连接;接收包括搜寻方身份标识的用户信息搜寻指示,并确定出针对用户信息搜寻指示的待定用户集合;对待定用户集合进行用户行为向量判定操作,确定出待定用户集合归类的多个预设业务场景,并对多个预设业务场景进行用户信息归类;基于用户信息归类结果,分配对应的用户业务策略,如此设计,能够在加密通信的环境下,利用用户信息搜寻指示安全地确定出待定用户集合,并基于待定用户集合的用户行为向量进行准确地为其分配对应的用户业务策略。为其分配对应的用户业务策略。为其分配对应的用户业务策略。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的用户信息搜寻处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
,具体而言,涉及一种基于人工智能的用户信息搜寻处理方法及系统。

技术介绍

[0002]目前,采集得到的用户信息除了能够进行简单的安全身份认证,还能够用于行程确定、业务推荐等多个场景。然而涉及用户信息的搜寻必然会涉及用户隐私,但为了能够精确地利用用户信息为用户进行对应的业务处理,又要求用户信息必须完整准确的获取,而在现有技术中,正是因为对用户信息的获取方式过于简单,才导致了用户信息的大量泄露,不仅如此,在已经获取了用户信息的基础上,也无为用户精确地进行关联业务处理。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的用户信息搜寻处理方法及系统。
[0004]第一方面,本专利技术实施例提供基于人工智能的用户信息搜寻处理方法,包括:响应于用户信息搜寻启动指示,建立与搜寻方的加密通信连接;接收包括搜寻方身份标识的用户信息搜寻指示,并确定出针对用户信息搜寻指示的待定用户集合;对待定用户集合进行用户行为向量判定操作,确定出待定用户集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能的用户信息搜寻处理方法,其特征在于,包括:响应于所述用户信息搜寻启动指示,建立与搜寻方的加密通信连接;接收包括搜寻方身份标识的用户信息搜寻指示,并确定出针对所述用户信息搜寻指示的待定用户集合;对所述待定用户集合进行用户行为向量判定操作,确定出所述待定用户集合归类的多个预设业务场景,并对所述多个预设业务场景进行用户信息归类;基于用户信息归类结果,分配对应的用户业务策略。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述待定用户集合进行用户行为向量判定操作,确定出所述待定用户集合归类的多个预设业务场景,并对所述多个预设业务场景进行用户信息归类,包括:获取待定用户集合中的每个用户的行为向量,一个用户的行为向量为基于用户各自针对至少一个业务场景的行为记录判定的向量;到至少两个用户行为基于所述每个用户的行为向量对所述待定用户集合进行集合操作,得簇标识;基于每个用户行为簇标识与采集的每个行为向量之间的关联关系,判定所述每个行为向量的行为期望;按照逐个处理行为期望的策略,逐个对向量集合中的各个行为向量的行为期望进行累计求和;其中,所述向量集合是采集的基于每个行为向量确定的;如果在所述累计求和时,确定出已处理的累加行为期望达到预置终止状态,则将所述累加行为期望判定为所述待定用户集合的向量向量集合的参考行为期望,所述参考行为期望是对所述向量集合中的至少一个行为向量的行为期望进行累计求和确定的;获取获取用于累计求和得到所述参考行为期望的各个行为期望,并判定所述各个行为期望分别匹配的行为向量;从所述向量集合中选取所述各个行为期望分别匹配的行为向量,作为重点行为向量,并在判定对所述待定用户集合归类的多个预设业务场景后,对所述多个预设业务场景进行场景标识关联以得到多个业务场景训练标识,并基于所述多个业务场景训练标识和所述重点行为向量构建一个业务场景识别模型;所述至少两个用户行为簇标识包括第一用户行为簇标识,所述第一用户行为簇标识匹配的第一用户中的各用户的业务场景归属接近;将所述待定用户集合中的至少一个用户的各行为向量,从所述待定用户集合所关联的所有行为向量中,获取所述第一用户中的各用户的各行为向量;其中,一个用户的行为向量还包括基于用户各自针对业务场景服务器的行为记录所判定的向量基于所述第一用户中的各用户的各行为向量,判定所述第一用户所操作的各个业务场景服务器;并遍历所述各个业务场景服务器,判定当前遍历的待处理业务场景服务器;针对所述第一用户中的任一用户,从所述任一用户的各行为向量中筛选出所述任一用户在所述待处理业务场景服务器中的各行为向量;将所述任一用户在所述待处理业务场景服务器中的各行为向量,与所述多个业务场景训练标识中的任一业务场景训练标识进行配对,得到配对结果;基于所述配对结果,从所述任一用户在所述待处理业务场景服务器中的各行为向量中,获取与任一业务场景训练标识相配对的行为向量;
采集的基于行为向量构建一个行为业务对,并为获取的行为业务对标记所述任一业务场景训练标识;所述行为业务对至少包括训练行为业务对和参考行为业务对,且一个行为业务对包括与一个业务场景训练标识配对的至少一个行为向量;采用所述训练行为业务对对所述业务场景识别模型进行迭代更新,并基于迭代更新后的业务场景识别模型基于所述参考行为业务对中的行为向量,计算所述待定用户集合归属各个业务场景训练标识的置信度;基于计算结果从所述多个业务场景训练标识中选取目标业务场景训练标识,并将所述目标业务场景训练标识指示的业务场景类别对应的预设业务场景,决策为待归类的目标业务场景。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述累计求和时,每获取一个累加行为期望,则比较已处理的累加行为期望和预设行为期望上限之间的大小关系;如果所述累加行为期望超过所述预设行为期望上限,则判定所述累加行为期望达到预置终止状态;如果所述累加行为期望不超过所述预设行为期望上限,则判定所述累加行为期望不达到预置终止状态。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,任一用户行为簇标识与任一行为向量之间的关联关系中包括所述任一用户行为簇标识与所述任一行为向量之间的关联程度值;所述基于每个用户行为簇标识与采集的每个行为向量之间的关联关系,判定所述每个行为向量的行为期望,包括:基于每个用户行为簇标识与每个行为向量之间的关联程度值的标准数值,和预置第一数目个关联级别匹配的数值区间,判定所述每个行为向量在所述每个用户行为簇标识对应的关联级别;基于所述每个行为向量在所述每个用户行为簇标识对应的关联级别,分别在所述每个用户行为簇标识下对所述每个行为向量进行整合,得到所述每个用户行为簇标识对应的第一数目个行为向量集合,一个行为向量集合对应一个关联级别;针对目标行为向量,针对任一用户行为簇标识对应的任一行为向量集合,基于所述任一行为向量集合中的各个行为向量关联的用户,判定所述任一行为向量集合匹配的总用户数目;获取所述任一行为向量集合所匹配的用户中,具有所述目标行为向量的用户的数目;将获取确定的数目和所述任一行为向量集合匹配的总用户数目之间的分布关系,判定为所述目标行为向量在所述任一行为向量集合的分布情况,所述目标行为向量为多个行为向量中的任一行为向量;基于分布统计结果以及所述每个用户行为簇标识匹配的用户分布,计算所述目标行为向量的行为期望;其中,任一用户行为簇标识匹配的用户分布是指:所述任一用户行为簇标识对应的用户的数目,与所述待定用户集合的总用户数目之间的分布关系。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少两个用户行为簇标识包括第一用户行为簇标识,所述第一用户行为簇标识匹配的第一用户中的各用户的业务场景归属接近;所述方法还包括:
...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄敏胡春芳
申请(专利权)人:黄敏
类型:发明
国别省市:

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