[发明专利]基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法及系统

说明书

本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，包括如下步骤：S1、从数据源中获取业务用户的数据查询记录；S2、根据步骤S1中得到的所述数据查询记录，进行数据查询习惯分析；S3、根据步骤S2中得到的数据查询习惯分析结果构建查询模型。本发明还提供了一种基于业务用户习惯的智能学习查询系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，构建查询模型，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短、用户体验效果好的特点。

本申请要求2018年04月13日递交的申请号为201810332569.6、发明名称为基于业务用户习惯的智能学习查询模型的发明专利申请优先权，其以参考方式并入此申请。

技术领域

本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法及其系统。

背景技术

目前数据查询系统中，尤其是综合防范管理系统，其主要作用是对前端接入的话单数据进行查询、统计、分析等操作，然而，每天系统接入的数据量超过千万量级，一个月累计数据量为亿级，对于此类数据查询通常由用户选择各类查询条件再手动查询，查询时间相对比较长，用户操作复杂，体验效果差。针对系统中不断增加的业务数据，需要对业务用户日常业务查询操作进行模型化研究，主要是根据业务用户的操作规范，构建业务用户开展查询的业务模型，对关联查询数据进行预处理，进而提升响应速度。

由以上分析可知，现有技术的数据查询系统存在以下不足：

现有技术的数据查询系统用户操作复杂，因而造成了查询时间长，用户体验效果差。

发明内容

本发明提供了一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，能够有效解决现有的数据查询系统查询时间长的技术问题。

为了解决以上问题，本发明提供的基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，技术方案如下：

所述基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，包括如下步骤：

S1：从数据源中获取业务用户的数据查询记录；所述数据查询记录为用户操作日志文件；所述数据源为日志存储系统；

S2：根据步骤S1中得到的所述数据查询记录，进行数据查询习惯分析；

S3：根据步骤S2中得到的数据查询习惯分析结果构建查询模型。

优选地，在步骤S2中，所述数据查询习惯分析具体包括如下步骤：

S21：定期对步骤S1中得到的所述数据查询记录，进行数据分析；所述数据分析包括数据清洗、数据过滤、数据比对、数据分类；

S22：从步骤S21中得到的数据分析结果中，提取业务用户的浏览兴趣模式的频繁项特征，计算出业务用户习惯的操作权重值；

S23：根据步骤S22中计算得到的操作权重值，进行相同业务操作的归档处理，形成行为模型；

S24：从步骤S21中得到的数据分析结果中，提取业务用户的输入输出参数；所述输入输出参数包括来源地信息、被叫地信息、话题分类信息、局点信息、局向信息；

S25：根据步骤S23中形成的行为模型、步骤S24中提取得到的业务用户的输入输出参数，获取业务用户的数据查询习惯。

优选地，步骤S22具体包括如下步骤:

S221:步骤S21中得到的数据分析结果中，在所述数据查询记录的一个Wed日志节点n中，将所述业务用户的浏览兴趣模式的特征信息的分布状态定义为l(n)，将两个所述业务用户之间的QoS需求和兴趣模式的特征信息的集合定义为L(n)；根据所述业务用户对所述数据源的信任度评价所述Wed日志节点n，并采用多模式特征状态重组方式构建行为学习模型；