[发明专利]针对大数据业务以及人工智能的数据处理方法及云服务器

权利要求书

1.一种针对大数据业务以及人工智能的数据处理方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：

获取待挖掘业务需求清单，确定所述待挖掘业务需求清单的关联业务事件内容，所述关联业务事件内容包括关联交互行为内容和关联服务状态内容；

通过所述待挖掘业务需求清单以及所述关联业务事件内容，确定基于满足第一需求挖掘指标条件的修正业务交互数据和修正用户兴趣数据，并基于满足第一需求挖掘指标条件的修正业务交互数据和修正用户兴趣数据进行隐性业务需求挖掘，得到所述待挖掘业务需求清单对应的目标隐性业务需求；

其中，通过所述待挖掘业务需求清单以及所述关联业务事件内容，确定基于满足第一需求挖掘指标条件的修正业务交互数据和修正用户兴趣数据，包括：

从所述待挖掘业务需求清单对应的当前显性业务需求中选取当前显性交互行为内容，基于所述待挖掘业务需求清单获取对应的待处理显性服务状态内容；

基于所述当前显性交互行为内容、所述待处理显性服务状态内容和所述关联业务事件内容进行用户兴趣识别，得到修正用户兴趣数据；根据修正用户兴趣数据从所述当前显性业务需求中选取修正显性服务状态内容，根据所述修正显性服务状态内容和所述当前显性交互行为内容确定所述当前显性业务需求对应的修正业务交互数据；

基于所述修正用户兴趣数据将所述修正显性服务状态内容和所述当前显性交互行为内容进行业务状态匹配得到关联匹配内容，根据所述关联匹配内容与所述关联业务事件内容的第一事件更新信息修正所述当前显性交互行为内容和待处理显性服务状态内容，返回所述用户兴趣识别的步骤，直到满足第一需求挖掘指标条件；

其中，基于满足第一需求挖掘指标条件的修正业务交互数据和修正用户兴趣数据进行隐性业务需求挖掘，得到所述待挖掘业务需求清单对应的目标隐性业务需求，包括：

在提取到满足第一需求挖掘指标条件的修正业务交互数据对应的交互行为标签集，以及提取到满足第一需求挖掘指标条件的修正用户兴趣数据对应的用户兴趣标签集之后，分别确定所述交互行为标签集和所述用户兴趣标签集各自包括的多个不同标签热度的画像标签；提取所述满足第一需求挖掘指标条件的修正业务交互数据在所述交互行为标签集的任一画像标签的初始标签指向信息，将所述用户兴趣标签集中具有最小标签热度的画像标签确定为目标画像标签；

根据第一需求挖掘指标条件对应的业务需求覆盖指数将所述初始标签指向信息与所述目标画像标签进行绑定，并基于所述目标画像标签得到与所述初始标签指向信息对应的初始绑定结果，并根据所述初始标签指向信息以及所述初始绑定结果，生成所述满足第一需求挖掘指标条件的修正业务交互数据和所述满足第一需求挖掘指标条件的修正用户兴趣数据之间的用户兴趣命中信息；

以所述初始绑定结果为参考结果获取所述目标画像标签对应的关联指向信息，根据所述用户兴趣命中信息对应的兴趣内容的命中记录，将所述关联指向信息与所述初始标签指向信息所对应的画像标签进行绑定，并基于所述初始标签指向信息所对应的画像标签得到所述关联指向信息对应的目标绑定结果，并确定所述目标绑定结果的目标标签指向信息；

根据目标标签指向信息，获取将所述初始标签指向信息与所述目标画像标签进行绑定时的标签属性匹配记录；根据所述目标绑定结果与所述标签属性匹配记录上的多个兴趣属性匹配事项对应的兴趣标签信息之间的关联指数，在所述用户兴趣标签集中遍历所述目标标签指向信息对应的待挖掘标签，直至获取到的所述待挖掘标签所对应的画像标签的业务需求热度与所述目标标签指向信息相对于所述交互行为标签集的业务需求热度一致时，停止获取下一画像标签中的待挖掘标签，并根据所述目标标签指向信息与最后一次获取到的待挖掘标签确定隐性业务需求挖掘模型；通过所述隐性业务需求挖掘模型对所述待挖掘业务需求清单进行挖掘，得到所述目标隐性业务需求。