[发明专利]一种业务交互网络的预测方法及装置

权利要求书

1.一种业务交互网络的预测方法，其特征在于，包括：

获取采集的各个业务数据，并根据所述各个业务数据关联的各个交互对象，以及根据所述各个交互对象各自的标识信息，建立对应的交互网络，其中，所述交互网络用于表征各个交互对象之间的业务关系和业务值；

根据所述交互网络中，各个交互对象之间的业务关系，建立对应的邻接矩阵，以及根据所述交互网络中，各个交互对象对于不同业务的业务值，建立对应的特征矩阵，其中，所述邻接矩阵中表征存在业务关系的元素，取值为第一设定值，以及表征不存在业务关系的元素，取值为第二设定值，所述特征矩阵的列元素数目与业务类型总数正相关；

将所述邻接矩阵和所述特征矩阵，输入训练完成的预测模型，得到所述预测模型输出的业务交互预测矩阵，其中，所述业务交互预测矩阵中的元素，表征预测的业务交互网络中各个交互对象之间存在业务关系的概率；

将所述业务交互预测矩阵中元素值不低于设定门限值的元素，取值设置为第一设定值，将元素值低于设定门限值的元素，取值设置为第二设定值，生成业务交互网络矩阵，并基于所述业务交互网络矩阵确定预测的业务交互网络。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立对应的交互网络之后，所述根据所述交互网络中，各个交互对象之间的业务关系，建立对应的邻接矩阵之前，进一步包括：

合并所述交互网络中，任意两个交互对象之间业务类型相同的业务数据，并针对所述交互网络包括的各个交互对象中的任意一个交互对象，获取该交互对象作为业务请求方时，关联的各个第一类业务值，并获取该交互对象作为业务提供方时，关联的各个第二类业务值；以及，在所述交互网络中，保留数量占比为设定比例值的，取值最大的第一类业务值和第二类业务值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述交互网络中，各个交互对象之间的业务关系，建立对应的邻接矩阵，包括：

获取所述交互网络中存在的各个交互对象，将所述各个交互对象按照随机的顺序进行排序，并基于排序完成的所述各个交互对象，建立表征所述各个交互对象之间的业务关系的邻接矩阵，其中，所述邻接矩阵中表征存在业务关系的两个交互对象的元素取值相同，所述邻接矩阵中的任一行向量表征一个交互对象与所述各个交互对象之间的业务关系。

4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述邻接矩阵与所述特征矩阵中，相对位置相同的各个行向量对应的交互对象相同。

5.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述邻接矩阵和所述特征矩阵，输入训练完成的产业链预测模型之前，进一步包括，对所述产业链预测模型进行训练，包括：

获取训练样本集合，其中，一个训练样本包括一个邻接矩阵样本和一个特征矩阵样本；

读取训练样本，分别执行以下操作，直至所述产业链预测模型满足预设的收敛条件：

将邻接矩阵样本和特征矩阵样本，输入搭建的产业链预测模型，得到所述产业链预测模型输出的产业链预测矩阵，其中，所述产业链预测模型是基于GVAE技术搭建的；

采用预设的交叉熵损失函数和高斯分布函数，在符合高斯分布的情况下，根据所述预测链预测矩阵与所述邻接矩阵样本之间的元素取值差异，计算所述产业链预测模型的损失值，基于所述损失值，调整生成产业链预测矩阵的参数。

6.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，进一步包括：

分别针对所述产业链预测矩阵的各个行向量中的任意一个行向量，确定该行向量表征的一个交互对象与所述各个交互对象之间，存在业务关系的概率；并筛选出该行向量中元素值达到设定阈值的各个元素，以及将所述各个元素确定的业务关系设置为强关联的业务关系。