配置参数纠错和风险提醒方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种配置参数纠错和风险提醒方法及装置，所述方法包括：获取用户输入的参数信息；将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配；在命中所述配置规则知识库中的配置规则知识点的情况下，生成对应的纠错提醒信息。本发明专利技术提供的配置参数纠错和风险提醒方法及装置，通过构建配置规则知识库，利用人工智能算法对营销方案的配置参数进行智能纠错与风险提醒，提高了营销方案的参数一次性配置成功效率。方案的参数一次性配置成功效率。方案的参数一次性配置成功效率。

【技术实现步骤摘要】
配置参数纠错和风险提醒方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种配置参数纠错和风险提醒方法及装置。

技术介绍

[0002]传统的产品(营销方案)的参数配置模式，因配置人员对产品配置业务参数了解不到位，从而引发因产品配置参数问题投诉预警时有发生，目前传统的页面优化仅能解决操作便捷的问题，但并不能有效的解决因参数选取错误，引发产品上线发布后的客户投诉问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种配置参数纠错和风险提醒方法及装置，用以解决产品参数一次性配置成功效率低的技术问题。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种配置参数纠错和风险提醒方法，包括：
[0005]获取用户输入的参数信息；
[0006]将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配；
[0007]在命中所述配置规则知识库中的配置规则知识点的情况下，生成对应的纠错提醒信息。
[0008]在一些实施例中，所述将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配之前，还包括：
[0009]采集全量营销方案推送报错日志信息，并进行数据分析与知识点提炼，生成配置规则知识点；
[0010]根据所述配置规则知识点构建所述配置规则知识库。
[0011]在一些实施例中，所述根据所述配置规则知识点构建所述配置规则知识库之后，还包括：
[0012]定期增量采集营销方案推送报错日志信息，并进行数据分析与知识点提炼，生成新的配置规则知识点；
[0013]将所述新的配置规则知识点加入到所述配置规则知识库中。
[0014]在一些实施例中，所述将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配，包括：
[0015]基于决策树推荐算法将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配。
[0016]在一些实施例中，还包括：
[0017]基于历史营销方案的参数信息，通过大数据分析，向用户推荐一个或多个候选营销方案。
[0018]在一些实施例中，所述历史营销方案的参数信息包括以下信息中的一项或多项：
[0019]所在地市；
[0020]业务场景；
[0021]营销方案办理量；
[0022]营销方案资源使用量。
[0023]第二方面，本专利技术提供一种配置参数纠错和风险提醒装置，包括：
[0024]获取模块，用于获取用户输入的参数信息；
[0025]匹配模块，用于将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配；
[0026]提醒模块，用于在命中所述配置规则知识库中的配置规则知识点的情况下，生成对应的纠错提醒信息。
[0027]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的配置参数纠错和风险提醒方法。
[0028]第四方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的配置参数纠错和风险提醒方法。
[0029]第五方面，本专利技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的配置参数纠错和风险提醒方法。
[0030]本专利技术提供的配置参数纠错和风险提醒方法及装置，通过构建配置规则知识库，利用人工智能算法对营销方案的配置参数进行智能纠错与风险提醒，提高了营销方案的参数一次性配置成功效率。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1是本专利技术提供的配置参数纠错和风险提醒方法的流程示意图；
[0033]图2是本专利技术提供的配置参数纠错和风险提醒原理示意图；
[0034]图3是本专利技术提供的配置参数纠错和风险提醒装置的结构示意图；
[0035]图4是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0036]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]图1是本专利技术提供的配置参数纠错和风险提醒方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术提供一种配置参数纠错和风险提醒方法，该方法包括：
[0038]步骤101、获取用户输入的参数信息。
[0039]具体地，在用户进行提交填报的各个参数时，内部的业务系统将进行填报的各个
参数，传送至后台的内部纠错功能模块，传送到后台的各个参数的标记为S＝{S1,S2,S3,
…
,S
m
}，m表示每个参数的下标序号。
[0040]步骤102、将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配。
[0041]在一些实施例中，所述将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配，包括：
[0042]基于决策树推荐算法将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配。
[0043]具体地，本申请实施例中，运用AI决策树推荐算法，对参数进行分析处理。
[0044]决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。计算公式如下：
[0045][0046]其中，特征A对训练数据集D的信息增益比GainRatio(D,A)为其信息增益Gain(D,A)与训练数据集D的经验熵H(D)之比。
[0047]其输入、输出及算法过程如下：
[0048]输入：训练集D＝{(x1,y1),(x2,y2),......,(x
m
,y
m
)}；
[0049]属性/特征集A＝{a1,a2,......,a
d
}；
[0050]过程：生成node节点
[0051]1.若D中所有实例属于同一类C
k
，则T为单结点树，并将类C
k
作为该结点的类标记，返回T；
[0052]2.若则T为单结点树，并将D中实例数最大的类C
k
作为该结点的类标记，返回T；
[0053]3.否则计算特征集A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征A
g
；
[0054]4.如果A
g本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配置参数纠错和风险提醒方法，其特征在于，包括：获取用户输入的参数信息；将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配；在命中所述配置规则知识库中的配置规则知识点的情况下，生成对应的纠错提醒信息。2.根据权利要求1所述的配置参数纠错和风险提醒方法，其特征在于，所述将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配之前，还包括：采集全量营销方案推送报错日志信息，并进行数据分析与知识点提炼，生成配置规则知识点；根据所述配置规则知识点构建所述配置规则知识库。3.根据权利要求2所述的配置参数纠错和风险提醒方法，其特征在于，所述根据所述配置规则知识点构建所述配置规则知识库之后，还包括：定期增量采集营销方案推送报错日志信息，并进行数据分析与知识点提炼，生成新的配置规则知识点；将所述新的配置规则知识点加入到所述配置规则知识库中。4.根据权利要求1所述的配置参数纠错和风险提醒方法，其特征在于，所述将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配，包括：基于决策树推荐算法将所述参数信息与预先构建的配置规则知识库中的配置规则知识点进行匹配。5.根据权利要求1所述的配置参数纠错和...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭丽丽，陈辉，徐亮，林银娜，区晓江，丁一，伍春萍，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：