应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法及系统，确定第一模板软件运行活动数据序列；针对各神经网络学习数据，将当前神经网络学习数据作为初始化崩溃根因决策网络的网络学习加载数据，生成与当前神经网络学习数据相对应的一个或多个估计崩溃根因标签；基于当前神经网络学习数据中的一个或多个参考崩溃根因标签和相应的一个或多个估计崩溃根因标签，对初始化崩溃根因决策网络中的网络权重信息进行更新；将初始化崩溃根因决策网络中的崩溃根因决策误差值最小化作为网络学习方向，生成目标崩溃根因决策网络，由此提高崩溃根因决策准确性。由此提高崩溃根因决策准确性。由此提高崩溃根因决策准确性。

【技术实现步骤摘要】
应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及AI
，具体而言，涉及一种应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法及系统。

技术介绍

[0002]很多汽车企业在面对众多的车辆和繁忙的业务，用手工或者电子表格来管理，工作量大、效率低，造成时间和成本的浪费，靠系统软件对日常营销进行管理，大大的提升了工作效率，同时也节约了时间，减少了管理费用，随着AI时代的快速发展，系统软件也被广泛运用，然而当系统软件出现崩溃时，需要快速找到崩溃根因，以便于后续日常营销管理的工作，而如何快速找到崩溃根因是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法及系统，确定第一模板软件运行活动数据序列；针对各神经网络学习数据，将当前神经网络学习数据作为初始化崩溃根因决策网络的网络学习加载数据，生成与当前神经网络学习数据相对应的一个或多个估计崩溃根因标签；基于当前神经网络学习数据中的一个或多个参考崩溃根因标签和相应的一个或多个估计崩溃根因标签，对初始化崩溃根因决策网络中的网络权重信息进行更新；将初始化崩溃根因决策网络中的崩溃根因决策误差值最小化作为网络学习方向，生成目标崩溃根因决策网络，由此提高崩溃根因决策准确性。
[0004]依据本专利技术实施例的一个方面，提供一种应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法及系统，所述方法包括：
[0005]确定汽车营销管理系统软件的第一模板软件运行活动数据序列；其中，所述第一模板软件运行活动数据序列中包括多个软件运行功能类别，不同软件运行功能类别下包括多个神经网络学习数据，神经网络学习数据中包括与目标软件崩溃节点相对应的样本软件功能会话数据和参考崩溃根因标签；
[0006]针对各神经网络学习数据，将当前神经网络学习数据作为初始化崩溃根因决策网络的网络学习加载数据，生成与所述当前神经网络学习数据相对应的一个或多个估计崩溃根因标签；
[0007]针对各神经网络学习数据，基于当前神经网络学习数据中的一个或多个参考崩溃根因标签和相应的一个或多个估计崩溃根因标签，对所述初始化崩溃根因决策网络中的网络权重信息进行更新；
[0008]将所述初始化崩溃根因决策网络中的崩溃根因决策误差值最小化作为网络学习方向，生成目标崩溃根因决策网络；其中，所述目标崩溃根因决策网络用于对任意加载的软件功能会话数据进行决策，生成与所述软件功能会话数据相对应的崩溃根因标签。
[0009]一种可替代的实施方式中，所述确定第一模板软件运行活动数据序列，包括：
[0010]获取包括目标软件崩溃节点的软件功能会话数据；
[0011]确定各软件功能会话数据所对应的一个或多个会话摘要特征，生成与每个会话摘要特征相对应的多个软件功能会话数据；
[0012]确定各软件功能会话数据所对应的参考崩溃根因标签；
[0013]依据每个会话摘要特征所对应的软件功能会话数据和相应的参考崩溃根因标签，确定所述第一模板软件运行活动数据序列中的每个软件运行功能类别。
[0014]一种可替代的实施方式中，所述确定各软件功能会话数据所对应的一个或多个会话摘要特征，生成与每个会话摘要特征相对应的多个软件功能会话数据，包括：
[0015]对各软件功能会话数据进行启发式特征数据搜索，确定显著性软件功能会话数据；
[0016]基于预置的特征扩展策略，对显著性软件功能会话数据进行特征扩展，生成目标软件功能会话数据；
[0017]确定各目标软件功能会话数据所对应的一个或多个会话摘要特征。
[0018]一种可替代的实施方式中，所述一个或多个会话摘要特征是基于软件功能配置属性信息、样本软件功能会话数据所对应的会话执行组件以及会话执行组件相对应目标软件崩溃节点的会话主题确定的。
[0019]一种可替代的实施方式中，还包括：
[0020]获取第二模板软件运行活动数据序列；其中，所述第二模板软件运行活动数据序列中包括多个验证运行功能类别，不同验证运行功能类别下包括多个神经网络验证数据，所述验证运行功能类别与所述软件运行功能类别相同；
[0021]将各神经网络验证数据分别加载到满足网络收敛要求的目标崩溃根因决策网络中，生成与每个验证软件运行活动数据相对应的估计崩溃根因标签；
[0022]基于各神经网络验证数据的估计崩溃根因标签和相应的参考崩溃根因标签，确定同一验证运行功能类别下的相关参数值；
[0023]若存在相关参数值小于门限参数值的目标验证运行功能类别，则获取与所述目标验证运行功能类别相对应的神经网络学习数据，继续对所述目标崩溃根因决策网络进行迭代网络权重信息更新，直至各验证运行功能类别的相关参数值大于门限参数值。
[0024]一种可替代的实施方式中，所述获取与所述目标验证运行功能类别相对应的神经网络学习数据，继续对所述目标崩溃根因决策网络进行迭代网络权重信息更新，直至各验证运行功能类别的相关参数值大于门限参数值，包括：
[0025]获取与所述目标验证运行功能类别相对应的候选神经网络学习数据，并依据所述候选神经网络学习数据和所述第一模板软件运行活动数据序列中的神经网络学习数据，重新对所述目标崩溃根因决策网络继续进行迭代网络权重信息更新，直至依据第二模板软件运行活动数据序列确定各验证运行功能类别的相关参数值大于门限参数值。
[0026]一种可替代的实施方式中，还包括：
[0027]获取待分析的软件功能会话数据；其中，所述待分析的软件功能会话数据中包括目标软件崩溃节点；
[0028]将所述待分析的软件功能会话数据加载到所述目标崩溃根因决策网络中，生成与所述待分析的软件功能会话数据相对应的一个或多个崩溃根因标签；
[0029]依据所述一个或多个崩溃根因标签，确定所述待分析的软件功能会话数据中目标
软件崩溃节点的崩溃分析数据。
[0030]依据本专利技术实施例的另一方面，提供一种应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法及系统，所述系统包括：
[0031]确定单元，用于确定第一模板软件运行活动数据序列；其中，所述第一模板软件运行活动数据序列中包括多个软件运行功能类别，不同软件运行功能类别下包括多个神经网络学习数据，神经网络学习数据中包括与目标软件崩溃节点相对应的样本软件功能会话数据和参考崩溃根因标签；
[0032]第一生成单元，用于针对各神经网络学习数据，将当前神经网络学习数据作为初始化崩溃根因决策网络的网络学习加载数据，生成与所述当前神经网络学习数据相对应的一个或多个估计崩溃根因标签；
[0033]更新单元，用于针对各神经网络学习数据，基于当前神经网络学习数据中的一个或多个参考崩溃根因标签和相应的一个或多个估计崩溃根因标签，对所述初始化崩溃根因决策网络中的网络权重信息进行更新；
[0034]第二生成单元，用于将所述初始化崩溃根因决策网络中的崩溃根因决策误差值最小化作为网络学习方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：确定汽车营销管理系统软件的第一模板软件运行活动数据序列；其中，所述第一模板软件运行活动数据序列中包括多个软件运行功能类别，不同软件运行功能类别下包括多个神经网络学习数据，神经网络学习数据中包括与目标软件崩溃节点相对应的样本软件功能会话数据和参考崩溃根因标签；针对各神经网络学习数据，将当前神经网络学习数据作为初始化崩溃根因决策网络的网络学习加载数据，生成与所述当前神经网络学习数据相对应的一个或多个估计崩溃根因标签；针对各神经网络学习数据，基于当前神经网络学习数据中的一个或多个参考崩溃根因标签和相应的一个或多个估计崩溃根因标签，对所述初始化崩溃根因决策网络中的网络权重信息进行更新；将所述初始化崩溃根因决策网络中的崩溃根因决策误差值最小化作为网络学习方向，生成目标崩溃根因决策网络；其中，所述目标崩溃根因决策网络用于对任意加载的软件功能会话数据进行决策，生成与所述软件功能会话数据相对应的崩溃根因标签。2.根据权利要求1所述的应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法，其特征在于，所述确定第一模板软件运行活动数据序列，包括：获取包括目标软件崩溃节点的软件功能会话数据；确定各软件功能会话数据所对应的一个或多个会话摘要特征，生成与每个会话摘要特征相对应的多个软件功能会话数据；确定各软件功能会话数据所对应的参考崩溃根因标签；依据每个会话摘要特征所对应的软件功能会话数据和相应的参考崩溃根因标签，确定所述第一模板软件运行活动数据序列中的每个软件运行功能类别。3.根据权利要求2所述的应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法，其特征在于，所述确定各软件功能会话数据所对应的一个或多个会话摘要特征，生成与每个会话摘要特征相对应的多个软件功能会话数据，包括：对各软件功能会话数据进行启发式特征数据搜索，确定显著性软件功能会话数据；基于预置的特征扩展策略，对显著性软件功能会话数据进行特征扩展，生成目标软件功能会话数据；确定各目标软件功能会话数据所对应的一个或多个会话摘要特征。4.根据权利要求1所述的应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法，其特征在于，所述一个或多个会话摘要特征是基于软件功能配置属性信息、样本软件功能会话数据所对应的会话执行组件以及会话执行组件相对应目标软件崩溃节点的会话主题确定的。5.根据权利要求1所述的应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法，其特征在于，还包括：获取第二模板软件运行活动数据序列；其中，所述第二模板软件运行活动数据序列中包括多个验证运行功能类别，不同验证运行功能类别下包括多个神经网络验证数据，所述验证运行功能类别与所述软件运行功能类别相同；将各神经网络验证数据分别加载到满足网络收敛要求的目标崩溃根因决策网络中，生成与每个验证软件运行活动数据相对应的估计崩溃根因标签；
基于各神经网络验证数据的估计崩溃根因标签和相应的参考崩溃根因标签，确定同一验证运行功能类别下的相关参数值；若存在相关参数值小于门限参数值的目标验证运行功能类别，则获...

【专利技术属性】
技术研发人员：包奕俊，李国智，吕海宾，
申请(专利权)人：广州诺芯软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：