[發(fā)明專利]基于智慧政企云服務(wù)的大數(shù)據(jù)分析方法及大數(shù)據(jù)云平臺(tái)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110381556.X
• 申請(qǐng)日: 2020-10-17
• 公開（公告）號(hào): CN113052567A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 嚴(yán)懷華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 嚴(yán)懷華
• 主分類號(hào): G06Q10/10
• 分類號(hào): G06Q10/10;G06Q10/06;G06F16/2457;G06F16/25;G06F16/28;G06K9/62
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于智慧政企云服務(wù)的大數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包括企業(yè)服務(wù)需求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)；提取所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的企業(yè)認(rèn)證數(shù)據(jù)；在所述企業(yè)認(rèn)證數(shù)據(jù)中按照預(yù)設(shè)認(rèn)證優(yōu)先級(jí)依次選取當(dāng)前指標(biāo)屬性信息；從在所述企業(yè)認(rèn)證數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)認(rèn)證優(yōu)先級(jí)大于當(dāng)前指標(biāo)屬性信息的預(yù)設(shè)認(rèn)證優(yōu)先級(jí)之前的指標(biāo)屬性信息中，確定參考指標(biāo)屬性信息；獲取所述參考指標(biāo)屬性信息中屬性分類標(biāo)簽的第一標(biāo)簽認(rèn)證路徑；參照第一標(biāo)簽認(rèn)證路徑和屬性分類清單之間的節(jié)點(diǎn)映射列表，對(duì)當(dāng)前指標(biāo)屬性信息進(jìn)行屬性節(jié)點(diǎn)提取，得到當(dāng)前指標(biāo)屬性信息的屬性節(jié)點(diǎn)分布；對(duì)所述屬性節(jié)點(diǎn)分布進(jìn)行認(rèn)證路徑擬合，得到屬性分類標(biāo)簽的第二標(biāo)簽認(rèn)證路徑；從所述屬性節(jié)點(diǎn)分布中提取分布特征集合，得到分布特征集合的聚類特征描述隊(duì)列；根據(jù)所述聚類特征描述隊(duì)列和所述第二標(biāo)簽認(rèn)證路徑，從所述當(dāng)前指標(biāo)屬性信息中提取出分類映射路徑參數(shù)；根據(jù)所述分類映射路徑參數(shù)獲得所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)中各分類認(rèn)證指標(biāo)對(duì)應(yīng)的分類認(rèn)證數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述分類認(rèn)證數(shù)據(jù)確定各所述分類認(rèn)證指標(biāo)之間的業(yè)務(wù)需求關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述業(yè)務(wù)需求關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)確定所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)中的企業(yè)服務(wù)需求數(shù)據(jù)屬于有效需求數(shù)據(jù)的第一服務(wù)評(píng)價(jià)系數(shù)；根據(jù)所述第一服務(wù)評(píng)價(jià)系數(shù)，確定所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)中所述企業(yè)服務(wù)需求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)執(zhí)行邏輯數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述業(yè)務(wù)執(zhí)行邏輯數(shù)據(jù)，響應(yīng)所述響應(yīng)所述企業(yè)服務(wù)需求數(shù)據(jù)執(zhí)行對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)處理，并將業(yè)務(wù)處理結(jié)果進(jìn)行反饋。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的企業(yè)認(rèn)證數(shù)據(jù)，包括：

將所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先配置的數(shù)據(jù)識(shí)別線程對(duì)應(yīng)的認(rèn)證數(shù)據(jù)提取單元中；

通過(guò)所述認(rèn)證數(shù)據(jù)提取單元中的第一執(zhí)行函數(shù)，對(duì)所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)類別篩分，獲得所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多組具有不同類別標(biāo)簽的待處理數(shù)據(jù)；其中，所述第一執(zhí)行函數(shù)為鉤子hook函數(shù)；

通過(guò)所述認(rèn)證數(shù)據(jù)提取單元中的第二執(zhí)行函數(shù)，對(duì)所述多組具有不同類別標(biāo)簽的待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩分，獲得所述業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的企業(yè)認(rèn)證數(shù)據(jù)；其中，所述第二執(zhí)行函數(shù)為預(yù)先編寫的用于進(jìn)行類別標(biāo)簽分組的執(zhí)行函數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述分類認(rèn)證數(shù)據(jù)隊(duì)列之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分布矩陣確定分類認(rèn)證指標(biāo)之間的業(yè)務(wù)需求關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)各所述分類認(rèn)證數(shù)據(jù)隊(duì)列之間的隊(duì)列匹配特征生成用于表征各所述分類認(rèn)證數(shù)據(jù)隊(duì)列的隊(duì)列描述特征的特征描述列表；獲取所述特征描述列表的n個(gè)企業(yè)信息映射元素，一個(gè)企業(yè)信息映射元素包括一種企業(yè)信息下的企業(yè)對(duì)內(nèi)運(yùn)營(yíng)屬性和企業(yè)對(duì)外評(píng)價(jià)屬性，n為正整數(shù)；

基于所述特征描述列表的列表元素分布軌跡在所述企業(yè)信息映射元素中的當(dāng)前節(jié)點(diǎn)屬性值和歷史節(jié)點(diǎn)屬性值，以及每個(gè)企業(yè)信息映射元素對(duì)應(yīng)的企業(yè)對(duì)內(nèi)運(yùn)營(yíng)屬性和企業(yè)對(duì)外評(píng)價(jià)屬性，獲取所述列表元素分布軌跡的軌跡變量序列；將所述列表元素分布軌跡的軌跡變量序列與預(yù)設(shè)變量比對(duì)庫(kù)中的參考變量序列進(jìn)行動(dòng)態(tài)拼接，生成動(dòng)態(tài)變量序列；從所述動(dòng)態(tài)變量序列的高更新熱度序列區(qū)段，采樣獲取高更新熱度的序列元素，獲取所述高更新熱度的序列元素在所述企業(yè)信息映射元素中映射的第一目標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬性值和第二目標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬性值；基于所述高更新熱度的序列元素在所述企業(yè)信息映射元素中映射的第一目標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬性值和第二目標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬性值，對(duì)所述動(dòng)態(tài)變量序列進(jìn)行變量相關(guān)性檢測(cè)，得到所述特征描述列表的相關(guān)性檢測(cè)結(jié)果；

構(gòu)建所述相關(guān)性檢測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)特征關(guān)聯(lián)路徑，所述數(shù)據(jù)特征關(guān)聯(lián)路徑包含從所述相關(guān)性檢測(cè)結(jié)果中提取的相關(guān)性特征變量；對(duì)各所述分類認(rèn)證數(shù)據(jù)中的分類日志記錄進(jìn)行日志文本識(shí)別，得到所述分類日志記錄的日志文本特征變量；獲取所述日志文本特征變量對(duì)應(yīng)的變量更新狀態(tài)信息；根據(jù)所述日志文本特征變量和所述變量更新狀態(tài)信息生成第一變量關(guān)聯(lián)線程；根據(jù)所述日志文本特征變量和所述企業(yè)對(duì)外評(píng)價(jià)屬性生成第二變量關(guān)聯(lián)線程，獲取各所述分類認(rèn)證數(shù)據(jù)隊(duì)列對(duì)應(yīng)的隊(duì)列結(jié)構(gòu)參數(shù)；將所述隊(duì)列結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前參數(shù)集轉(zhuǎn)化為目標(biāo)參數(shù)集，所述目標(biāo)參數(shù)集與所述當(dāng)前參數(shù)集具有不同參數(shù)結(jié)構(gòu)；對(duì)所述隊(duì)列結(jié)構(gòu)參數(shù)的結(jié)構(gòu)特征向量進(jìn)行特征提取向量降維，得到所述結(jié)構(gòu)特征向量的降維特征向量；將所述降維特征向量輸入向量識(shí)別模型，得到特征分布矩陣和特征傳遞矩陣，所述向量識(shí)別模型包括所述第一變量關(guān)聯(lián)線程和所述第二變量關(guān)聯(lián)線程；根據(jù)所述目標(biāo)參數(shù)集、所述特征分布矩陣和所述特征傳遞矩陣生成所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分布矩陣；

獲取所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分布矩陣的矩陣元素列表集；將所述矩陣元素列表集拆分成矩陣元素子列表；并行地將各矩陣元素子列表加載至處于激活狀態(tài)的各需求識(shí)別模型；所述矩陣元素子列表用于指示相應(yīng)需求識(shí)別模型生成與所述矩陣元素子列表相應(yīng)的第一需求項(xiàng)目信息，所述矩陣元素子列表還用于指示相應(yīng)需求識(shí)別模型將所述矩陣元素子列表分別轉(zhuǎn)換成企業(yè)運(yùn)營(yíng)需求項(xiàng)目列表和企業(yè)研發(fā)需求項(xiàng)目列表，分別從所述企業(yè)運(yùn)營(yíng)需求項(xiàng)目列表的各運(yùn)營(yíng)需求項(xiàng)目事件中提取第一事件屬性清單，以及從企業(yè)研發(fā)需求項(xiàng)目列表的各研發(fā)需求項(xiàng)目事件中提取第二事件屬性清單，根據(jù)所述第一事件屬性清單確定直接業(yè)務(wù)需求事件和根據(jù)第二事件屬性清單確定間接業(yè)務(wù)需求事件；

分析各所述直接業(yè)務(wù)需求事件和所述間接業(yè)務(wù)需求事件，得到與所述矩陣元素子列表相應(yīng)的第一需求項(xiàng)目信息；去除各所述需求識(shí)別模型所反饋的第一需求項(xiàng)目信息中獨(dú)立的需求項(xiàng)目信息，并根據(jù)去除獨(dú)立需求項(xiàng)目信息后剩余的需求項(xiàng)目信息，組合生成與所述矩陣元素列表集對(duì)應(yīng)的第二需求項(xiàng)目信息，基于所述第二需求項(xiàng)目信息確定所述業(yè)務(wù)需求關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。