【技术实现步骤摘要】
本公开可用于金融领域或任务处理领域，更具体地涉及一种基于广义线性模型的任务处理方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着移动互联网的快速发展，各类社交应用平台细分了非常多的业务场景，例如社交交友场景、兴趣扩展场景、内容推广场景等。每个业务场景均会涉及到大量的信息，每个业务场景中均需要对信息进行一定的业务处理。
2、在传统的相关技术中，对于不同业务场景中的具体任务，通常需要专门进行代码开发，调用图神经网络处理的接口，以进行相应的处理。在传统的任务处理中，存在下列问题。
3、规则引擎存在缺乏灵活性和适应性，因为所有规则必须预先定义并硬编码到系统中。此外，通常无法处理未知或复杂的情况，规则引擎往往依赖于领域专家来编写和维护规则，这可能会消耗大量的时间和资源。
4、智能助手(例如siri，google assistant)使用人工智能和机器学习技术来理解用户的需求，并尝试提供满足需求的信息或执行相关的任务。然而，当前的智能助手主要集中在单一任务的执行上，而不是执行一系列复杂的任务。此外，它们通常无法很好地理解用户的具体上下文，这可能会导致提供不准确或无关的信息。
5、任务自动化工具(例如zapier，ifttt等工具)，它们允许用户在不同应用之间创建自动化工作流。然而，这些工具的主要限制在于他们只能处理预定义的任务，且通常无法处理复杂的多步骤任务。此外，这些工具通常需要用户具有一定的技术知识，才能设置和管理自动化工作流。
6、聊天机器人平台(例如dialogflow，micr
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种基于广义线性模型(generalizedlinearmodel，glm)的任务处理方法、系统、设备及介质。通过基于广义线性模型的任务处理方法，采用利用人工智能的手段，能够灵活地处理各种各样的任务，不受预定义规则的限制。与现有的智能助手相比，该方法能够处理一系列复杂的任务，而不仅仅是单一的任务。此外，该方法能够理解复杂的用户需求，并提供个性化的服务。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种基于广义线性模型的任务处理方法，包括：用户端对接模块获取任务处理请求；广义线性模型模块根据任务处理请求，生成操作代码；应用交互模块通过执行操作代码获取应用模块中的多个应用信息，得到任务处理结果。
3、根据本公开的实施例，该方法还包括：用户端对接模块将任务处理结果输出至客户端，并获取反馈信息；用户体验优化模块根据反馈信息提出优化建议；广义线性模型训练模块根据优化建议完成广义线性模型的训练和更新。
4、根据本公开的实施例，用户端对接模块获取任务处理请求，包括：响应于任务处理请求，用户端对接模块根据任务的属性信息从数据库模块中获取任务处理请求对应的数据。
5、根据本公开的实施例，数据库模块采用关系型数据库和向量数据库存储和管理数据，其中，关系型数据库存储结构化数据，向量数据库存储特征向量数据。
6、根据本公开的实施例，用户端对接模块将任务处理结果输出至客户端，并获取反馈信息，还包括：设置客户端可访问的权限；接收客户端的执行需求；用户端对接模块根据客户端的执行需求，获取反馈信息。
7、根据本公开的实施例，任务处理请求中包括多个任务。
8、本公开的第二方面提供了一种基于广义线性模型的任务处理系统，包括广义线性模型模块、应用交互模块、应用模块、广义线性模型训练模块、用户端对接模块与用户体验优化模块，其中；广义线性模型模块分别与用户端对接模块、应用交互模块以及广义线性模型训练模块相连，应用交互模块与应用模块相连，用户端对接模块与用户体验优化模块相连；用户端对接模块用于获取任务处理请求；广义线性模型模块用于根据任务处理请求，生成操作代码；应用交互模块用于通过执行操作代码获取应用模块中的多个应用信息，并返回处理结果；用户端对接模块用于将处理结果输出至客户端，并获取反馈信息；用户体验优化模块用于根据反馈信息提出优化建议；广义线性模型训练模块根据优化建议完成广义线性模型的训练和更新。
9、根据本公开的实施例，系统还包括：数据库模块、负载均衡模块与安全防护模块，其中；数据库模块与广义线性模型模块相连，负载均衡模块和安全防护模块均与系统中各个模块相连；数据库模块用于存储和管理系统的各种数据，其中，数据包括结构化数据和高维特征向量数据；负载均衡模块用于分配系统中各个模块的任务；安全防护模块用于数据加密与阻止系统受到攻击。
10、根据本公开的实施例，系统还包括：监控报警模块、系统升级模块与灾备恢复模块，其中；灾备恢复模块、系统升级模块、监控报警模块均与系统中各个模块相连；监控报警模块用于监测系统异常，当发送异常时，发出警报；系统升级模块用于完成系统升级，升级包括新功能的开发和旧功能的优化；灾备恢复模块用于在系统出现重大故障时，快速恢复服务。
11、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任务处理方法。
12、本公开的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述任务处理方法。
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1.一种基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，用户端对接模块获取任务处理请求，包括：
4.根据权利要求3所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，所述数据库模块采用关系型数据库和向量数据库存储和管理数据，其中，所述关系型数据库存储结构化数据，所述向量数据库存储特征向量数据。
5.根据权利要求2所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，所述用户端对接模块将所述任务处理结果输出至客户端，并获取反馈信息，还包括：
6.根据权利要求1或2所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，所述任务处理请求中包括多个任务。
7.一种基于广义线性模型的任务处理系统，其特征在于，包括广义线性模型模块、应用交互模块、应用模块、广义线性模型训练模块、用户端对接模块与用户体验优化模块，其中；
8.根据权利要求7所述的基于广义线性模型的任务
9.根据权利要求7所述的基于广义线性模型的任务处理系统，其特征在于，所述系统还包括：监控报警模块、系统升级模块与灾备恢复模块，其中；
10.一种电子设备，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，用户端对接模块获取任务处理请求，包括：
4.根据权利要求3所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，所述数据库模块采用关系型数据库和向量数据库存储和管理数据，其中，所述关系型数据库存储结构化数据，所述向量数据库存储特征向量数据。
5.根据权利要求2所述的基于广义线性模型的任务处理方法，其特征在于，所述用户端对接模块将所述任务处理结果输出至客户端，并获取反馈信息，还包括：
6.根据权利要求1或2所述的基于广义线性模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢航，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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