【技术实现步骤摘要】
业务数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品
[0001]本申请涉及大数据
,特别是涉及一种业务数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
[0002]随着信息技术的发展,各行业产生了大量的业务数据,例如,在金融行业中产生了大量的业务数据。通过对这些业务数据进行有效地分析,能够基于分析结果辅助企业制定更加优化的运维策略。
[0003]传统技术中,主要是通过机器学习的方法对业务数据进行分析。但是,由于待分析的业务数据的数据量较大、数据维度较高、数据间关系比较复杂等因素的影响,使得传统方法存在对业务数据分析效率较低的问题。
技术实现思路
[0004]基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高业务数据的分析效率的业务数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
[0005]第一方面,本申请提供了一种业务数据的处理方法,所述方法包括:
[0006]按照预设的分类维度将待处理的业务数据划分为多类视图数据;
[0007]针对各类所述视图数据,利用所述视 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务数据的处理方法,其特征在于,所述方法包括:按照预设的分类维度将待处理的业务数据划分为多类视图数据;针对各类所述视图数据,利用所述视图数据构建特征矩阵,并基于所述特征矩阵和所述视图数据构建目标优化函数;对所述目标优化函数进行求解,获取所述业务数据的特征提取结果;所述特征提取结果用于表征所述业务数据的特征信息。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征矩阵为第一特征矩阵或第二特征矩阵;所述针对各类所述视图数据,利用所述视图数据构建特征矩阵,包括:确定所述业务数据是否具有标签;所述标签用于表征所述业务数据的类型信息;若是,则利用所述视图数据和所述视图数据对应的标签构建所述第一特征矩阵;若否,则利用所述视图数据构建所述第二特征矩阵。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述利用所述视图数据和所述视图数据对应的标签构建所述第一特征矩阵,包括:对所述视图数据进行排序,得到排序后的视图数据;根据所述排序后的视图数据对应的标签和所述排序后的视图数据的位置信息,构建所述第一特征矩阵。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述特征矩阵和所述视图数据构建目标优化函数,包括:基于所述第一特征矩阵和所述视图数据,构建所述目标优化函数。5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取目标视图数据中占比最大的目标标签;所述目标视图数据为与所述视图数据的距离小于预设阈值的多个视图数据;将所述目标标签确定为所述视图数据的重构标签,并根据所述视图数据和所述视图数据对应的重构标签构建优化后的第一特征矩阵;基于所述优化后的第一特征矩阵和所述视图数据构建调整后的目标优化函数;对所述调整后的目标优化函数进行求解,获取所述特征提取结果。6...
【专利技术属性】
技术研发人员:李熠,邬子庄,赵心睿,
申请(专利权)人:中国工商银行股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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