基于数字金融服务的大数据挖掘方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了基于数字金融服务的大数据挖掘方法及系统，实现了从行为向量挖掘转向流量特征分析的服务过载预测，通过建立数据流量更新事件与阶段事项之间的关联关系，对数据流量更新事件与阶段事项分别进行基础流量趋势描述项确定和基础环节跳转描述项，不仅从整体的数据流量更新事件层面进行流量趋势特征的识别，还从局部的阶段事项层面进行环节跳转特征的识别，而且会对数据流量更新事件与阶段事项的特征描述知识进行优化，从而实现流量趋势描述项和环节跳转描述项的整合，在一定程度上提升了针对局部流量变化的分析精度，以减少服务过载预测的误差，提高服务过载预测的精度和可信度。精度和可信度。精度和可信度。

【技术实现步骤摘要】
基于数字金融服务的大数据挖掘方法及系统


[0001]本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种基于数字金融服务的大数据挖掘方法及系统。

技术介绍

[0002]金融业务与服务，利用信息化技术持续改进与发展，已有多年的历程，这一发展过程的各个阶段，既改善了金融服务，促进实体经济发展的收益性结果，也有因各类未知问题造成的事件与影响等经验教训，因此，金融业务发展与信息技术的改进优化，是一个互相促进、迭代发展的过程。当下，数字金融服务/业务的开展如火如荼。然而，即使拥有传统金融服务/业务不可比拟的优势，数字金融服务也面临一些全新的挑战。其中一类挑战便是数字金融服务器的负载压力，随着数字金融服务/业务规模的不断扩大，数字金融服务器所承载的业务交互层面的数据流量只增不减，如果这些数据流量导致数字金融服务器过载，会造成不可挽回的损失。因此，如何准确实现数字金融服务器的过载预测是改善或者解决过载问题的关键。

技术实现思路

[0003]本专利技术的一个目的是提供一种基于数字金融服务的大数据挖掘方法及系统。
[0004]本专利技术的技术方案是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字金融服务的大数据挖掘方法，其特征在于，应用于大数据挖掘系统，所述方法包括：对数字金融服务记录进行操作行为向量挖掘，得到所述数字金融服务记录的操作行为向量关系网；其中，所述数字金融服务记录包括数据流量更新事件；通过所述操作行为向量关系网确定所述数据流量更新事件的基础流量趋势描述项以及事件环节的基础环节跳转描述项；其中，所述事件环节为构成所述数据流量更新事件的阶段事项；基于所述基础环节跳转描述项对所述基础流量趋势描述项进行知识优化，得到目标流量趋势描述项，基于所述基础流量趋势描述项对所述基础环节跳转描述项进行知识优化，得到目标环节跳转描述项；基于所述目标流量趋势描述项及所述目标环节跳转描述项，对所述数字金融服务记录中的所述数据流量更新事件进行服务过载预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述操作行为向量关系网确定所述数据流量更新事件的基础流量趋势描述项以及事件环节的基础环节跳转描述项，包括：对所述操作行为向量关系网进行知识提炼，确定所述数据流量更新事件在所述操作行为向量关系网中对应的更新事件局部关系网；从所述操作行为向量关系网中提取所述更新事件局部关系网对应的更新事件描述网；对所述更新事件描述网进行知识提炼，得到所述数据流量更新事件的基础流量趋势描述项及事件环节的基础环节跳转描述项。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述操作行为向量关系网进行知识提炼，确定所述数据流量更新事件在所述操作行为向量关系网中对应的更新事件局部关系网，包括：对所述操作行为向量关系网进行操作行为向量挖掘，提取出所述操作行为向量关系网对应的x个回归分析窗口及每个回归分析窗口分别对应的命中评分；其中，x为正整数；将所述x个回归分析窗口中，具有最大的命中评分的回归分析窗口，确定为基础更新事件局部关系网；对所述基础更新事件局部关系网进行关系网规模更新，确定更新事件局部关系网。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基础环节跳转描述项对所述基础流量趋势描述项进行知识优化，得到目标流量趋势描述项，基于所述基础流量趋势描述项对所述基础环节跳转描述项进行知识优化，得到目标环节跳转描述项，包括：对所述基础流量趋势描述项及所述基础环节跳转描述项进行描述项拼接，得到所述基础流量趋势描述项及所述基础环节跳转描述项之间的描述向量共性值；通过所述描述向量共性值从所述基础环节跳转描述项中获取更新事件优化向量，通过所述更新事件优化向量对所述基础流量趋势描述项进行知识优化，得到所述基础流量趋势描述项对应的目标流量趋势描述项；通过所述描述向量共性值从所述基础流量趋势描述项中获取阶段事项优化向量，通过所述阶段事项优化向量对所述基础环节跳转描述项进行知识优化，得到所述基础环节跳转描述项对应的目标环节跳转描述项；其中，所述对所述基础流量趋势描述项及所述基础环节跳转描述项进行描述项拼接，得到所述基础流量趋势描述项及所述基础环节跳转描述项之间的描述向量共性值，包括：
对所述基础流量趋势描述项及所述基础环节跳转描述项分别进行尺寸更新，得到第一初始尺寸的已更新流量趋势描述项及第二初始尺寸的已更新环节跳转描述项；将所述已更新流量趋势描述项及所述已更新环节跳转描述项的特征运算结果，确定为所述基础流量趋势描述项及所述基础环节跳转描述项之间的描述向量共性值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述操作行为向量关系网确定所述数据流量更新事件的基础流量趋势描述项以及事件环节的基础环节跳转描述项，包括：基于数字金融大数据挖掘算法中的更新事件确定模型对所述操作行为向量关系网进行操作行为向量挖掘，得到所述数据流量更新事件对应的更新事件描述网；将所述更新事件描述网加载到所述数字金融大数据挖掘算法中的更新事件挖掘模型，通过所述更新事件挖掘模型确定所述数据流量更新事件的基础流量趋势描述项；将所述更新事件描述网加载到所述数字金融大数据挖掘算法中的阶段事项挖掘模型，通过所述阶段事项挖掘模型确定所述事件环节的基础环节跳转描述项；其中，所述基于所述目标流量趋势描述项及所述目标环节跳转描述项，对所述数字金融服务记录中的所述数据流量更新事件进行服务过载预测，包括：通过所述数字金融大...

【专利技术属性】
技术研发人员：季银，蒋俊，蒋杰，
申请(专利权)人：江苏永硕舟钰数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：