【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息检索，尤其涉及一种基于云计算的企业咨询数据管理方法及系统。
技术介绍
1、信息检索
涉及对大量的数据进行高效的查询、提取和分析的方法和技术。这个领域主要关注在数据中找到有用的信息，并提供给用户以便于其理解和决策。
2、基于云计算的企业咨询数据管理方法是指利用云计算技术来管理和处理企业咨询数据的一种方法。主要目的是有效地组织、存储、检索和分析企业咨询数据，从而为企业决策和业务发展提供支持。方法通过高效的数据管理、快速的数据检索和强大的数据分析实现目标。利用云存储和管理服务将数据存储在云平台上，并采用智能的查询和索引机制快速检索数据。借助云计算平台提供的大数据分析工具和技术，对数据进行深入分析和挖掘，为企业决策提供准确依据。通过这些手段，基于云计算的企业咨询数据管理方法能够高效地处理企业咨询数据，为企业的决策和业务发展提供可靠支持。
3、在现有方法中，传统方法处理长序列的咨询数据时，由于没有采用深度学习的循环神经网络算法，往往难以有效平滑处理和分析，数据处理效能相对较低。传统方法往往未采用并行计算框架，对大规模数据处理时无法实现高效的数据分解和并行处理，运算效率和实时性较弱。较早的数据管理方法还在使用关系型数据库进行数据存储，而不是使用nosql分布式数据库，这限制在大数据背景下的可用性和读写性能。传统方法缺少语义理解和动态索引的功能，往往无法提供精准和相关的搜索结果，这会影响用户的查询效率和体验。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于云计算的企业咨询数据管理方法，包括以下步骤：
3、s1：基于企业咨询数据，采用bert模型进行深度自然语言理解和上下文表示分析，生成咨询数据语义表示；
4、s2：基于所述咨询数据语义表示，采用深度学习的循环神经网络算法，对长序列数据进行平滑处理并分析，生成经rnn处理的咨询数据索引；
5、s3：针对所述经rnn处理的咨询数据索引，使用spark并行计算框架，对大规模的咨询数据进行分解并同时进行处理，生成初处理咨询数据；
6、s4：根据所述初处理咨询数据，采用nosql分布式数据库，将数据分散存储在多台服务器中，生成分布式咨询数据存储模式；
7、s5：针对所述分布式咨询数据存储模式的内容，使用elasticsearch全文搜索引擎，进行全文搜索，生成全文搜索索引；
8、s6：采用word2vec或doc2vec模型，对所述全文搜索索引进行语义分析和动态索引，转化为多维向量空间，生成语义理解和动态索引的咨询数据搜索系统；
9、所述咨询数据语义表示具体为包括自定义检索关键词和分类标签的咨询数据索引，所述初处理咨询数据包括数据分类、处理和整合的结果。
10、作为本专利技术的进一步方案，基于企业咨询数据，采用bert模型进行深度自然语言理解和上下文表示分析，生成咨询数据语义表示的步骤具体为：
11、s101：基于企业咨询数据，采用文本预处理算法，进行非结构化的文本数据清理并转换，生成预处理后的企业咨询数据；
12、s102：基于所述预处理后的企业咨询数据，采用词嵌入方法，将文本数据转化为数值型的向量，生成词嵌入后的企业咨询数据向量；
13、s103：基于所述词嵌入后的企业咨询数据向量，利用bert模型，进行深度自然语言理解和上下文表示分析，生成bert处理后的咨询数据上下文表示向量；
14、s104：基于所述bert处理后的咨询数据上下文表示向量，进行向量汇总，生成用于代表整个句子的咨询数据语义表示；
15、所述预处理后的企业咨询数据具体包括移除无用字符、标点符号、停用词，并完成了词性标注和词干提取后的咨询文本数据，所述词嵌入后的企业咨询数据向量具体指将每一个词语映射到一个多维空间的向量，所述bert处理后的咨询数据上下文表示向量具体为每个词在上下文中的含义编码。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述咨询数据语义表示，采用深度学习的循环神经网络算法，对长序列数据进行平滑处理并分析，生成经rnn处理的咨询数据索引的步骤具体为：
17、s201：基于所述咨询数据语义表示，进行向量到数组的转换，生成用于深度学习模型的咨询数据语义表示数组；
18、s202：基于所述用于深度学习模型的咨询数据语义表示数组，利用循环神经网络进行长序列数据的处理，生成rnn处理后的隐藏状态数组；
19、s203：基于所述rnn处理后的隐藏状态数组，采用全连接层对隐藏状态数组进行特性提取，生成全连接处理后的咨询数据索引表示；
20、s204：基于所述全连接处理后的咨询数据索引表示，进行激活函数平滑处理和分析，生成经rnn处理的咨询数据索引。
21、作为本专利技术的进一步方案，针对所述经rnn处理的咨询数据索引，使用spark并行计算框架，对大规模的咨询数据进行分解并同时进行处理，生成初处理咨询数据的步骤具体为：
22、s301：基于所述经rnn处理的咨询数据索引，采用spark分区方法，进行数据分散，并对得到的每一个数据分区进行并行处理，生成数据分区后的咨询数据索引；
23、s302：基于所述数据分区后的咨询数据索引，采用rdd转化操作，对每个数据分区进行转化处理，并对结果进行再分组，生成转化处理后的咨询数据索引；
24、s303：基于所述转化处理后的咨询数据索引，采用rdd行动操作，进行数据采样、排序和统计操作，并对行动操作的结果进行汇总，生成行动处理后的咨询数据索引；
25、s304：基于所述行动处理后的咨询数据索引，采用数据集合并方法，对分区处理后的数据进行合并，生成初处理咨询数据；
26、所述spark分区方法具体为将大数据分散到多个spark工作节点进行并行处理，所述rdd转化操作包括映射、过滤、排序，所述rdd行动操作包括count、collect、reduce方法。
27、作为本专利技术的进一步方案，根据所述初处理咨询数据，采用nosql分布式数据库，将数据分散存储在多台服务器中，生成分布式咨询数据存储模式的步骤具体为：
28、s401：基于所述初处理咨询数据，采用数据预处理方法，对数据进行清洗，并对清洗后的数据进行格式化处理，生成预处理完成的咨询数据；
29、s402：基于所述预处理完成的咨询数据，采用数据分片技术，对总数据进行分块，并将分块后的数据进行分布式存储，生成数据分片后的咨询数据；
30、s403：基于所述数据分片后的咨询数据，采用分布式存储策略，将数据片分散存储于多台服务器中，并采取数据冗余策略，生成分布式存储后的咨询数据；
31、s404：基于所述分布式存储后的咨询数据，采用索本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，基于企业咨询数据，采用BERT模型进行深度自然语言理解和上下文表示分析，生成咨询数据语义表示的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，基于所述咨询数据语义表示，采用深度学习的循环神经网络算法，对长序列数据进行平滑处理并分析，生成经RNN处理的咨询数据索引的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，针对所述经RNN处理的咨询数据索引，使用Spark并行计算框架，对大规模的咨询数据进行分解并同时进行处理，生成初处理咨询数据的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，根据所述初处理咨询数据，采用NoSQL分布式数据库，将数据分散存储在多台服务器中，生成分布式咨询数据存储模式的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，针对所
7.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，采用word2vec或Doc2Vec模型，对所述全文搜索索引进行语义分析和动态索引，转化为多维向量空间，生成语义理解和动态索引的咨询数据搜索系统的步骤具体为：
8.一种基于云计算的企业咨询数据管理系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，所述系统包括数据预处理模块、文本向量化模块、上下文表示模块、数据分区模块、全文搜索模块。
9.根据权利要求8所述的基于云计算的企业咨询数据管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块基于企业咨询数据，采用文本预处理算法进行非结构化文本数据清理并转换，生成预处理后的企业咨询数据；
10.根据权利要求8所述的基于云计算的企业咨询数据管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括文本清洗和格式化处理子模块、数据分片和分布式存储子模块、索引优化子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，基于企业咨询数据，采用bert模型进行深度自然语言理解和上下文表示分析，生成咨询数据语义表示的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，基于所述咨询数据语义表示，采用深度学习的循环神经网络算法，对长序列数据进行平滑处理并分析，生成经rnn处理的咨询数据索引的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，针对所述经rnn处理的咨询数据索引，使用spark并行计算框架，对大规模的咨询数据进行分解并同时进行处理，生成初处理咨询数据的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其特征在于，根据所述初处理咨询数据，采用nosql分布式数据库，将数据分散存储在多台服务器中，生成分布式咨询数据存储模式的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于云计算的企业咨询数据管理方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：古玉艳，赵居上，
申请(专利权)人：天津奥特拉网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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