[发明专利]基于人工智能的互联网大数据处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的互联网大数据处理方法，其特征在于，应用于智能云服务平台，所述智能云服务平台与多个移动互联网终端通信连接，所述方法包括：

通过预先配置的数据采集脚本对所述移动互联网终端进行对应的数据采集识别操作，从采集的互联网大数据信息中获取特征样本集合，所述特征样本集合包括第一特征样本和第二特征样本，所述第二特征样本为所述第一特征样本存在互联网业务关联的特征样本，其中，存在互联网业务关联是指互联网业务之间存在访问关系；

根据预先配置的人工智能模型依次对所述特征样本集合中的各特征样本进行画像特征解析，得到对应的画像特征向量，并基于所述第一特征样本对应的画像特征向量，确定所述第一特征样本中的画像数据区域，根据与所述画像数据区域对应的目标画像数据区域，从所述第一特征样本对应的画像特征向量中提取出目标特征向量，并从所述第二特征样本对应的画像特征向量中提取出第一候选特征向量，所述第一候选特征向量对应的数据区域覆盖于所述目标特征向量对应的数据区域；

从所述第一候选特征向量中查找与所述目标特征向量匹配的特征向量节点，并根据查找到的所述特征向量节点确定所述第二特征样本中与所述画像数据区域对应的关键数据区域；

根据所述第一特征样本中的画像数据区域和所述第二特征样本中与所述画像数据区域对应的关键数据区域生成所述移动互联网终端的画像标签信息；

其中，该预先配置的人工智能模型通过预先收集特征训练样本以及每个特征训练样本对应的画像特征向量进行训练获得；

所述基于所述第一特征样本对应的画像特征向量，确定所述第一特征样本中的画像数据区域，根据与所述画像数据区域对应的目标画像数据区域，从所述第一特征样本对应的画像特征向量中提取出目标特征向量，并从所述第二特征样本对应的画像特征向量中提取出第一候选特征向量的步骤，包括：

将第一特征样本对应的画像特征向量从第一特征样本中进行匹配，将各个匹配节点所在的单位区域的集合作为第一特征样本中的画像数据区域，从第一特征样本对应的画像特征向量中提取出与上述目标画像数据区域相对应的目标特征向量，并从第二特征样本对应的画像特征向量中提取出与上述目标画像数据区域相对应的第一候选特征向量，其中，与画像数据区域对应的目标画像数据区域是指与画像数据区域存在业务关联的目标画像数据区域；

所述从所述第一候选特征向量中查找与所述目标特征向量匹配的特征向量节点，并根据查找到的所述特征向量节点确定所述第二特征样本中与所述画像数据区域对应的关键数据区域的步骤，包括：

从第一候选特征向量中查找与目标特征向量中的各个特征向量数值匹配的特征向量节点，从第二特征样本中获取匹配查找到的特征向量节点的数据区域作为与画像数据区域对应的关键数据区域。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的互联网大数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一特征样本中的画像数据区域和所述第二特征样本中与所述画像数据区域对应的关键数据区域生成所述移动互联网终端的画像标签信息的步骤，包括：

获取由所述第一特征样本中的画像数据区域和所述第二特征样本中与所述画像数据区域对应的关键数据区域之间的共同数据区域所构成的目标数据区域；

根据所述目标数据区域中数据索引目标之间的索引制约关系建立索引制约位图，并确定每个数据索引目标在所述索引制约位图中的索引节点；

根据每个数据索引目标的索引节点确定每个数据索引目标所在索引业务，将每个数据索引目标所在索引业务所组成的集合确定为汇总索引聚合业务，并对所述汇总索引聚合业务中任意两个数据索引目标的索引节点进行比较，基于比较结果得到任意两个数据索引目标所在索引业务的相互主导关系；

基于任意两个数据索引目标所在索引业务的相互主导关系，将所述汇总索引聚合业务划分为至少一个索引聚合业务序列，每个索引聚合业务序列具有不同的聚合数量级别；

当所述目标数据区域中加入热点数据索引目标时，确定所述热点数据索引目标在所述索引制约位图中的目标索引节点，并将所述目标索引节点与所述至少一个索引聚合业务序列中的数据索引目标的索引节点进行比较，基于比较结果确定所述热点数据索引目标所在索引业务对应的目标索引聚合业务序列；

将所述热点数据索引目标所在索引业务对应的目标索引聚合业务序列中所包括的业务标签，作为所述移动互联网终端的画像标签信息。