一种电子信息数据交互系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及通信技术领域，具体公开了一种电子信息数据交互系统及方法，所述方法包括：获取多模态输入信息，获取候选话题集和相似用户集；构建二分图，获得交互话题；数据库获取N个意图信号源；对LSTM算法进行建模和训练，得到意图信号源的匹配值以及重要程度进行评价预测，重新排序，将意图信号源反馈至输入者；查看用户接受意向；若不满意重复上述步骤，直至获取最终的用户意图，完成数据交互。本发明专利技术可以实现多方交互，且交互各方可以根据需要对多个共享方的屏幕数据进行快捷、方便、灵活地交互和分享，尤其是能够选择性地从屏幕中选取部分区域以针对性地进行关注和操作，从而大大提升交互效率。升交互效率。升交互效率。

【技术实现步骤摘要】
一种电子信息数据交互系统及方法


[0001]本专利技术涉及通信
，具体为一种电子信息数据交互系统及方法。

技术介绍

[0002]现实生活中接触的大部分信息数据都具有复杂网络性质，我们在研究和总结不同的复杂网络在结构上的相似性，可以将网络看成由节点通过一定的方式进行连接的一个系统，节点表示具体的一个信息单位，节点之间的连线为数据网之间的连接，而对于该节点的信息单位本身又是一个复杂数据子系统，这个子系统又是通过子节点连接而成，如此循环往复；每个节点代表的数据都存储在当前数据库中，数据库本身信息数据优化迭代比较快，当前数据进行交互时，需要对搜索渠道进行更新后，才能检索到数据库中最新数据信息，这也导致维护的工作量非常庞大且复杂；针对当前信息数据交互存在问题，结合现实针对个别问题进行分析，具体为：1、首先，在数据交互中不能对用户需求进行分析，用户一般输入的是多模态信息，通过对多模态信息进行相似关联，并不会对输入者的社交关系和自身性格进行分析，这样在处理过程中，无法获取用户所想要交互的隐藏信息，展示的交互信息未必是客户所需要的；2、其次，用户在交互话本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子信息数据交互方法，其特征在于：所述方法包括：S1：获取多模态输入信息，根据信息输入者的社交关系和行为历史获取候选话题集和相似用户集；S2：根据候选话题集和相似用户集构建用户
‑
话题二分图，并对其进行二分图建模；获得交互话题；S3：将所述交互话题通过传输信道传送至数据库，数据库根据交互话题搜索获取N个意图信号源；对意图信号源进行编号：，其中，A
n
表示第n个意图信号源的序号，；每一个信号源对应的传输信道为S
n
；S4：在S3中获得的N个意图信号源，对LSTM长短期记忆递归神经网络算法进行建模和训练，从而得到意图信号源的匹配值以及重要程度进行评价预测，S5：根据S4中的评价预测值，根据预测值大小重新排序，从而将意图信号源反馈至输入者；查看用户接受意向；S6：如果用户认为查询结果并不是个人所需的结果，用户重新输入信息，重复操作步骤S1
‑
S5，直至获取最终的用户意图，完成数据交互。2.根据权利要求1所述的一种电子信息数据交互方法，其特征在于：步骤S2中对二分图建模的方法为：二分图建模表示为G＝(V，S，E)，其中C表示数据交互系统中请求接入的用户集合，N表示用户相近的交互话题集合，共有m个用户和n个类似交互话题，E表示用户和交互话题之间可选链路的集合，也是二分图中的边e＝(v，s),e∈E，v∈V，s∈S，每条边都有权值l，边的权值l
m,n
即为匹配度。3.根据权利要求1所述的一种电子信息数据交互方法，其特征在于：步骤S3中数据库获取意图信号源的过程，包括：S31：数据库根据对应交互话题产生的网络拓扑图，从而确定意图信号源，其中，在网络拓扑图中确定出所述交互话题所对应的节点作为初始节点，并在网络拓扑图中确定出以所述交互话题所对应的初始节点的连线所对应的节点作为终端节点，从而根据终端节点来确定出意图信号源；S32：当确定出的终端节点为多个时，将各个终端节点对应的意图信号源作为候选意图，根据网络拓扑图中各个节点连线的权重来对这些候选意图进行排序。4.根据权利要求1所述的一种电子信息数据交互方法，其特征在于：所述LSTM长短期记忆递归神经网络算法模型对意图信号源的处理还包括以下步骤，S41：对意图信号源进行归一化处理；S42：利用网络训练结果学习逼近；S43：计算权值并判断其是否满足偏差，若不满足则进一步修正权值直至满足；S44：当权值满足偏差时输出所述意图信号源所属的类别。5.根据权利要求1所述的一种电子信息数据交互方法，其特征在于：所述对意图信号源的处理还包括，将经过模型处理的各意图信号源的结果进行识别并输出类型，得到不同类型的对象结果。6.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋玉柱，
申请(专利权)人：江苏联弘信科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：