[发明专利]业务数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种业务数据处理方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

获取待处理的业务数据，所述业务数据包括每个第一业务对象在业务关系圈网络的指标维度下的业务属性数据、与相关联的其它第一业务对象之间的第一关系业务数据以及与相关联的第二业务对象之间的第二关系业务数据，其中，所述业务关系圈网络用于表示同一业务关系圈下每个第一业务对象之间的关联关系；

根据所述待处理的业务数据构建所述第一业务对象、所述第二业务对象以及业务事件之间的知识图谱；

识别所述知识图谱的业务关系圈网络的业务关系类型，并根据所述业务关系圈网络相关的业务数据计算所述业务关系圈网络对应的业务分析属性；

根据所述业务关系圈网络的业务关系类型和业务分析属性确定所述业务关系圈网络的第一业务推送等级和所述业务关系圈网络中每个第一业务对象的第二业务推送等级。

2.根据权利要求1所述的业务数据处理方法，其特征在于，根据所述待处理的业务数据构建所述第一业务对象、所述第二业务对象以及业务事件之间的知识图谱的步骤，包括：

对所述待处理的业务数据进行数据处理，得到用于导入知识图谱模型的实体类型数据和关系类型数据；

将所述实体类型数据和关系类型数据导入到知识图谱模型中，构建所述第一业务对象、所述第二业务对象以及业务事件之间的知识图谱。

3.根据权利要求2所述的业务数据处理方法，其特征在于，所述对所述待处理的业务数据进行数据处理，得到用于导入知识图谱模型的实体类型数据和关系类型数据的步骤，包括：

从所述待处理的业务数据中确定每个实体类型以及每个实体类型的实体属性数据，并作为所述实体类型数据，其中，所述实体类型包括第一业务对象类型、第二业务对象类型以及业务事件类型；以及

从所述第一关系业务数据以及所述第二关系业务数据中确定每个关系类型、每个关系类型的关系起始节点和关系终止节点以及关系属性数据，并作为所述实体类型数据。

4.根据权利要求1所述的业务数据处理方法，其特征在于，所述识别所述知识图谱的业务关系圈网络的业务关系类型的步骤，包括：

遍历所述知识图谱的所有业务关系链，将所有业务关系链形成的业务关系圈网络分别输入到训练完成的图核算法模型，计算得到所述业务关系圈网络对应的直积图；

将所述直积图导入到支持向量机的分类模型中，得到所述知识图谱的业务关系圈网络的业务关系类型。

5.根据权利要求4所述的业务数据处理方法，其特征在于，所述支持向量机的分类模型通过以下方式训练得到：

获得不同业务关系类型的训练样本，作为训练样本集输入到图核算法模型中，并配置所述图核算法模型对应的顶点的核函数和边的核函数，其中，所述训练样本为不同业务关系类型的业务关系圈网络，所述顶点用于表示所述业务关系圈网络中的每个关系类型的关系起始节点和关系终止节点，所述边用于表示两个节点之间的关系类型，所述顶点的核函数和边的核函数用于定义业务关系类型的相似性，所述顶点的核函数和边的核函数用于输出第一相似度数值和第二相似度数值，当两个顶点的标签一致时，该两个顶点的相似度为第一相似度数值，当两个顶点的标签不一致时，该两个顶点的相似度为第二相似度数值，当两条边分别属于两个不同子图，且两条边的两端的节点标签一致、边标签一致时，该两条边相似度为第一相似度数值，反之为第二相似度数值；

在图计算平台上，通过连通图算法，识别出所述不同业务关系类型的测试样本中所有业务关系链组成的子图；

计算每个业务关系链组成的源子图与训练样本的直积图，直积图用于表示由两个源子图生成一个新图的操作图，所述新图的顶点为两个源子图的积，对于第一子图和第二子图，每个子图各取一个顶点形成全排列组合；

根据所述顶点的核函数和边的核函数，计算所述新图中每个顶点和每条边的权重，其中，所述新图中的顶点的权重由比较两个源顶点得到，所述新图中的边的权重由比较两个源边得到；

在所述直积图中计算两个源子图的相似度，得到所有训练样本之间的相似度，得到对应的相似度矩阵结果，并将所述相似度矩阵结果导入支持向量机分类器进行训练，获得支持向量机的分类模型。