[發明專利]用于聯合大數據挖掘的業務預測分析方法及AI挖掘系統

有效

• 申請號: 202210572054.X
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114757721B
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發明（設計）人: 周正濤
• 申請（專利權）人: 廣州小飛信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06N5/02
• 代理公司: 重慶創新專利商標代理有限公司 50125
• 代理人: 李智祥

1.一種用于聯合大數據挖掘的業務預測分析方法，其特征在于，所述方法通過AI挖掘系統進行執行，所述方法包括：

針對新上線業務的用戶更新大數據中的多個更新行為活動進行分析，確定用于加載到聯合挖掘上線業務的聯合待挖掘基礎數據；

對所述聯合挖掘上線業務的聯合待挖掘基礎數據和所述聯合挖掘上線業務的基礎待挖掘數據進行業務態勢分析，確定所述新上線業務和對應的聯合挖掘上線業務所構成的業務組的業務態勢信息；

根據所述業務組的業務態勢信息，確定所述業務組的業務畫像信息，并向對應的業務開發終端推送所述業務組的業務畫像信息；

所述針對新上線業務的用戶更新大數據中的多個更新行為活動進行分析，確定用于加載到聯合挖掘上線業務的聯合待挖掘基礎數據的步驟，包括：

獲取針對新上線業務的用戶更新大數據中的多個更新行為活動，分析所述多個更新行為活動各自對應的活動聯合挖掘價值，基于多個活動聯合挖掘價值，從所述多個更新行為活動中確定第一更新行為活動；

獲取與所述用戶更新大數據存在關聯關系的頁面關注點數據集，基于所述頁面關注點數據集以及所述第一更新行為活動，分析所述第一更新行為活動對應的頁面聯合挖掘價值，基于所述第一更新行為活動對應的頁面聯合挖掘價值，從所述第一更新行為活動中確定第二更新行為活動；

基于所述頁面關注點數據集以及所述第二更新行為活動，分析所述第二更新行為活動對應的協助聯合挖掘價值，基于所述第二更新行為活動對應的協助聯合挖掘價值，分析所述第二更新行為活動對應的聯合挖掘參考信息；

基于所述第二更新行為活動對應的活動聯合挖掘價值、所述第二更新行為活動對應的頁面聯合挖掘價值，以及所述第二更新行為活動對應的協助聯合挖掘價值，從所述第二更新行為活動中確定聯合挖掘更新行為活動，將所述聯合挖掘更新行為活動以及所述聯合挖掘更新行為活動對應的聯合挖掘參考信息，作為用于加載到聯合挖掘上線業務的聯合待挖掘基礎數據；

所述新上線業務是指上線時間小于預設時間的上線業務，所述聯合挖掘上線業務是指與該新上線業務存在聯系的已上線業務，所述用戶更新大數據是指用戶在新上線業務中的用戶行為數據。

2.根據權利要求1所述的用于聯合大數據挖掘的業務預測分析方法，其特征在于，所述獲取針對新上線業務的用戶更新大數據中的多個更新行為活動，分析所述多個更新行為活動各自對應的活動聯合挖掘價值，包括：

獲取用戶更新大數據，基于行為活動時間觸發序列對所述用戶更新大數據進行分析，確定所述用戶更新大數據對應的多個更新行為活動；所述多個更新行為活動包括更新行為活動ACTb，b為正整數，且b不大于所述多個更新行為活動對應的全局數量；

從所述更新行為活動ACTb中獲取S個行為活動主題，以及所述S個行為活動主題各自對應的頻繁互動數據；S為正整數；

對所述更新行為活動ACTb進行頻繁互動意圖分析，確定頻繁互動意圖，提取所述更新行為活動ACTb中的主動行為互動資源以及被動行為互動資源；

將所述頻繁互動意圖、所述主動行為互動資源以及所述被動行為互動資源，作為所述更新行為活動ACTb對應的行為活動知識點SNb；

基于所述S個行為活動主題、S個頻繁互動數據以及所述行為活動知識點SNb，生成所述更新行為活動ACTb對應的聯合挖掘分析特征；

基于所述多個更新行為活動各自對應的聯合挖掘分析特征，分析所述多個更新行為活動各自對應的活動聯合挖掘價值；

所述基于所述S個行為活動主題、S個頻繁互動數據以及所述行為活動知識點SNb，生成所述更新行為活動ACTb對應的聯合挖掘分析特征，包括：

獲取聯合挖掘決策模型；所述聯合挖掘決策模型包括第一聯合挖掘決策單元；所述第一聯合挖掘決策單元包括第一特征挖掘分支、第二特征挖掘分支、第三特征挖掘分支以及第四特征挖掘分支；

將所述S個行為活動主題分別加載到所述第一特征挖掘分支，依據所述第一特征挖掘分支，對所述S個行為活動主題分別進行特征挖掘，確定所述S個行為活動主題各自對應的操作行為成員特征，對S個操作行為成員特征進行聚合，確定所述更新行為活動ACTb對應的行為活動特征；

將所述S個頻繁互動數據分別加載到所述第二特征挖掘分支，依據所述第二特征挖掘分支，對所述S個頻繁互動數據分別進行特征挖掘，確定所述S個頻繁互動數據各自對應的頻繁互動成員特征，對S個頻繁互動成員特征進行聚合，確定所述更新行為活動ACTb對應的頻繁互動特征；

將所述行為活動知識點SNb加載到所述第三特征挖掘分支，依據所述第三特征挖掘分支，提取所述行為活動知識點SNb中的關鍵描述數據，對所述關鍵描述數據進行特征挖掘，確定所述關鍵描述數據對應的關鍵描述特征；

將所述行為活動特征、所述頻繁互動特征以及所述關鍵描述特征分別加載到所述第四特征挖掘分支，依據所述第四特征挖掘分支，對所述行為活動特征、所述頻繁互動特征以及所述關鍵描述特征進行聚合，確定所述更新行為活動ACTb對應的聯合挖掘分析特征。