应用于多端业务交互的大数据识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的应用于多端业务交互的大数据识别方法及系统，涉及人工智能技术领域。在本发明专利技术中，挖掘出用户交互信息的多层面信息描述向量；基于多层面信息描述向量，确定出第一信息回应描述向量和第一信息匹配描述向量；将第一信息回应描述向量进行线性整合操作，输出第二信息回应描述向量，基于第二信息回应描述向量，分析出回应可能性评估参数；将第二信息回应描述向量和第一信息匹配描述向量进行信息融合操作，形成第二信息匹配描述向量，基于第二信息匹配描述向量，分析出回应匹配性评估参数；基于回应可能性评估参数和回应匹配性评估参数，进行信息回应管控操作。基于上述内容，可以提高多端业务交互中的交互可靠度。可以提高多端业务交互中的交互可靠度。可以提高多端业务交互中的交互可靠度。

【技术实现步骤摘要】
应用于多端业务交互的大数据识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体而言，涉及一种应用于多端业务交互的大数据识别方法及系统。

技术介绍

[0002]多端业务交互中一般会涉及到多个业务交互用户，如进行群组交互，其中，群体交互由于更具有交互的便利性，使得其应用场景较多。但是，由于多个业务交互用户的存在，使得对于部分业务交互用户而言，其交互信息容易被其它业务交互用户忽略，因此，需要对交互信息进行信息回应的管控操作，但是，在现有技术中，一般都不会进行信息回应的管控操作，使得容易出现多端业务交互中的交互可靠度不佳的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种应用于多端业务交互的大数据识别方法及系统，以提高多端业务交互中的交互可靠度。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：一种应用于多端业务交互的大数据识别方法，包括：确定出与待分析业务交互用户相对应的用户交互信息，以及，挖掘出所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的多层面信息描述向量，所述用户交互信息属于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于多端业务交互的大数据识别方法，其特征在于，包括：确定出与待分析业务交互用户相对应的用户交互信息，以及，挖掘出所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的多层面信息描述向量，所述用户交互信息属于与待分析业务交互用户进行多端业务交互的一个其它业务交互用户输出的交互信息，且所述用户交互信息的信息形式包括语音形式、文本形式和/或图像形式；基于所述多层面信息描述向量，确定出所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的第一信息回应描述向量和第一信息匹配描述向量；将所述第一信息回应描述向量进行线性整合操作，以输出对应的第二信息回应描述向量，以及，基于所述第二信息回应描述向量，分析出所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的回应可能性评估参数，所述回应可能性评估参数用于反映所述待分析业务交互用户对所述用户交互信息进行信息回应操作的可能性大小；将所述第二信息回应描述向量和所述第一信息匹配描述向量进行信息融合操作，形成对应的第二信息匹配描述向量，以及，基于所述第二信息匹配描述向量，分析出所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的回应匹配性评估参数，所述回应匹配性评估参数用于反映所述待分析业务交互用户对所述用户交互信息进行信息回应操作的回应内容的匹配程度；基于所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的回应可能性评估参数和回应匹配性评估参数，对所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息进行信息回应管控操作。2.如权利要求1所述的应用于多端业务交互的大数据识别方法，其特征在于，所述确定出与待分析业务交互用户相对应的用户交互信息，以及，挖掘出所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的多层面信息描述向量的步骤，包括：提取到与待分析业务交互用户相对应的用户交互信息簇，以及，在所述用户交互信息簇中确定出对应的用户交互信息；对所述待分析业务交互用户的用户标识信息、所述用户交互信息的交互扩展信息和与所述待分析业务交互用户相对应的用户扩展信息进行加载，以加载到优化用户交互分析网络包括的信息加载单元中，所述交互扩展信息包括所述用户交互信息和对所述用户交互信息进行语义扩展操作形成的语义扩展信息；利用所述信息加载单元，将所述用户标识信息进行特征空间映射操作，以形成所述用户标识信息对应的用户标识描述向量；利用所述信息加载单元，将所述交互扩展信息进行特征空间映射操作，以形成所述交互扩展信息对应的交互信息描述向量；利用所述信息加载单元，将所述用户扩展信息进行特征空间映射操作，以形成所述用户扩展信息对应的用户扩展信息描述向量；将所述用户标识描述向量、所述交互信息描述向量和所述用户扩展信息描述向量进行描述向量的聚合操作，以形成所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的多层面信息描述向量。3.如权利要求2所述的应用于多端业务交互的大数据识别方法，其特征在于，所述用户标识信息包括用户身份信息、用户本质信息和用户偏好信息；
所述利用所述信息加载单元，将所述用户标识信息进行特征空间映射操作，以形成所述用户标识信息对应的用户标识描述向量的步骤，包括：利用所述信息加载单元，将所述用户身份信息进行映射处理，以形成所述用户身份信息对应的映射用户身份信息；确定出与所述用户身份信息相对于的用户身份信息对应关系，以及，依据所述映射用户身份信息，从所述用户身份信息对应关系中，匹配出所述用户身份信息对应的用户身份信息描述向量；确定出与所述用户本质信息相对应的用户本质信息对应关系，以及，从所述用户本质信息对应关系中，匹配出所述用户本质信息对应的用户本质信息描述向量；确定出与所述用户偏好信息相对应的用户偏好信息对应关系，以及，从所述用户偏好信息对应关系中，匹配出所述用户偏好信息对应的用户偏好信息描述向量；将所述用户身份信息描述向量、所述用户本质信息描述向量和所述用户偏好信息描述向量进行向量的聚合操作，以形成所述用户标识信息对应的用户标识描述向量。4.如权利要求2所述的应用于多端业务交互的大数据识别方法，其特征在于，所述优化用户交互分析网络还包括聚合处理单元，所述聚合处理单元包括聚合线性整合子单元、与所述聚合线性整合子单元分别连接的第一回应线性整合子单元和变换线性整合子单元；所述基于所述多层面信息描述向量，确定出所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的第一信息回应描述向量和第一信息匹配描述向量的步骤，包括：对所述多层面信息描述向量进行加载，以加载到所述聚合处理单元包括的聚合线性整合子单元中，利用所述聚合线性整合子单元，将所述多层面信息描述向量进行线性整合操作，以形成整合多层面信息描述向量；对所述整合多层面信息描述向量进行加载，以加载到所述第一回应线性整合子单元，利用所述第一回应线性整合子单元，将所述整合多层面信息描述向量进行线性整合操作，以形成所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的第一信息回应描述向量；对所述整合多层面信息描述向量进行加载，以加载到所述变换线性整合子单元，利用所述变换线性整合子单元，将所述整合多层面信息描述向量进行线性整合操作，以形成所述待分析业务交互用户对于所述用户交互信息的第一信息匹配描述向量。5.如权利要求4所述的应用于多端业务交互的大数据识别方法，其特征在于，所述变换线性整合子单元包括前端第一变换线性整合子单元和后端第一变换线性整合子单元，所述第一信息匹配描述向量包括前端第一信息匹配描述向量和后端第一信息匹配描述向量；所述对所述整合多层面信息描述向量进行加载，以加载到所述变换线性整合子单元，利用所述变换线性整合子单元，将所述整合多层面信息描述向量进行线性整合操作，以形成所述待分析业务交互用户对于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵育庭，王素英，蔡正龙，
申请(专利权)人：滨州诺防跟网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：