[發(fā)明專利]基于云計算服務的大數(shù)據(jù)挖掘方法及大數(shù)據(jù)挖掘服務系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110354789.0
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN112925831A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設計）人: 王琪;王林軍
• 申請（專利權）人: 王琪
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/36;G06F16/906;G06N20/00
• 代理公司: 東莞市浩宇專利代理事務所(普通合伙) 44460
• 代理人: 石艷麗

1.一種基于云計算服務的大數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，應用于大數(shù)據(jù)挖掘服務系統(tǒng)，所述大數(shù)據(jù)挖掘服務系統(tǒng)與所述多個大數(shù)據(jù)注冊終端通信連接，所述方法包括：

獲取在在線采集行為策略中所述大數(shù)據(jù)注冊終端的在線采集工具的在線采集對象在第一云端服務流程的在線知識圖譜信息、所述在線采集行為策略在所述第一云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息、以及所述在線采集行為策略在第一云端服務流程的在線采集遷移執(zhí)行信息；

基于所述第一云端服務流程的在線知識圖譜信息、所述第一云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息、以及所述第一云端服務流程的在線采集遷移執(zhí)行信息訓練目標機器學習網(wǎng)絡，以得到在第二云端服務流程中用于配置所述在線采集行為策略的在線采集行為配置數(shù)據(jù)，其中，所述第二云端服務流程在所述第一云端服務流程的遷移云端服務流程；

在所述第二云端服務流程將所述在線采集行為配置數(shù)據(jù)應用到所述在線采集行為策略中，以便于基于所述在線采集行為策略進行大數(shù)據(jù)操作活動的關鍵大數(shù)據(jù)采集后，對采集后的大數(shù)據(jù)操作活動的關鍵大數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)挖掘。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于云計算服務的大數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，所述基于所述第一云端服務流程的在線知識圖譜信息、所述第一云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息、以及所述第一云端服務流程的在線采集遷移執(zhí)行信息訓練目標機器學習網(wǎng)絡，以得到在第二云端服務流程中用于配置所述在線采集行為策略的在線采集行為配置數(shù)據(jù)的步驟，包括：

基于所述目標機器學習網(wǎng)絡執(zhí)行以下處理：

基于所述第一云端服務流程的在線知識圖譜信息，確定所述第二云端服務流程中滿足大數(shù)據(jù)采集優(yōu)化要求的預設在線知識圖譜信息，并確定實現(xiàn)所述預設在線知識圖譜信息時所述第二云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息；

基于所述第二云端服務流程的在線采集遷移執(zhí)行信息與所述第二云端服務流程中用于配置所述在線采集行為策略的在線采集行為配置數(shù)據(jù)共同作用于所述第二云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息的聯(lián)動關系，確定在所述第二云端服務流程中用于配置所述在線采集行為策略的在線采集行為配置數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于云計算服務的大數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，所述目標機器學習網(wǎng)絡包括第一機器學習結構以及特征分類結構；

所述基于所述第一云端服務流程的在線知識圖譜信息，確定所述第二云端服務流程中滿足大數(shù)據(jù)采集優(yōu)化要求的預設在線知識圖譜信息的步驟，包括：

基于所述第一機器學習結構對所述第一云端服務流程的在線知識圖譜信息進行特征關聯(lián)處理，得到所述第二云端服務流程中滿足大數(shù)據(jù)采集優(yōu)化要求的預設在線知識圖譜信息；

所述確定在所述第二云端服務流程中用于配置所述在線采集行為策略的在線采集行為配置數(shù)據(jù)的步驟，包括：

基于所述特征分類結構包括的所述在線采集行為策略的在線采集行為配置數(shù)據(jù)和在線采集遷移執(zhí)行信息共同與所述在線采集行為策略的在線采集跳轉執(zhí)行信息之間的特征關聯(lián)關系，將所述第二云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息映射為在所述第二云端服務流程中用于配置所述在線采集行為策略的在線采集行為配置數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于云計算服務的大數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，所述目標機器學習網(wǎng)絡還包括第二機器學習結構；

所述確定實現(xiàn)所述預設在線知識圖譜信息時所述第二云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息的步驟，包括：

基于所述第二機器學習結構包括的所述在線采集行為策略的在線采集跳轉執(zhí)行信息與所述在線采集對象的在線知識圖譜信息之間的特征關聯(lián)關系，對所述第二云端服務流程的預設在線知識圖譜信息進行特征關聯(lián)處理，得到實現(xiàn)所述第二云端服務流程的預設在線知識圖譜信息時所述第二云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息；

或者， 基于所述第二機器學習結構包括的所述在線采集行為策略的在線采集跳轉執(zhí)行信息與所述在線采集對象的在線知識圖譜信息變化之間的特征關聯(lián)關系，對所述第一云端服務流程的在線知識圖譜信息與所述第二云端服務流程的預設在線知識圖譜信息的損失函數(shù)進行特征轉換處理，得到實現(xiàn)所述第二云端服務流程的預設在線知識圖譜信息時所述第二云端服務流程的在線采集跳轉執(zhí)行信息。