[发明专利]应用于业务管理的数据分析方法及业务管理服务器

权利要求书

1.一种应用于业务管理的数据分析方法，其特征在于，包括：

获取待优化业务服务项目的画像标签关联信息以及各业务画像内容；

在根据所述画像标签关联信息确定出所述待优化业务服务项目中包含有显性画像标签的情况下，根据多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容及其画像标签状态确定待优化业务服务项目的隐性画像标签下的各业务画像内容与待优化业务服务项目的显性画像标签下的各业务画像内容之间的相关度，并将待优化业务服务项目的隐性画像标签下的与显性画像标签下的业务画像内容相关的业务画像内容调整到相应的显性画像标签下；

在待优化业务服务项目的当前隐性画像标签下包含有多个业务画像内容的情况下，根据多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容及其画像标签状态确定待优化业务服务项目的当前隐性画像标签下的各业务画像内容之间的相关度，并根据所述各业务画像内容之间的相关度对当前隐性画像标签下的各业务画像内容进行分组融合；

根据多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容及其画像标签状态为上述分组融合获得的每一类业务画像内容设置显性画像标签状态，并将所述每一类业务画像内容调整到所述显性画像标签状态所表示的显性画像标签下。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容及其画像标签状态确定待优化业务服务项目的隐性画像标签下的各业务画像内容与待优化业务服务项目的显性画像标签下的各业务画像内容之间的相关度，并将待优化业务服务项目的隐性画像标签下的与显性画像标签下的业务画像内容相关的业务画像内容调整到相应的显性画像标签下包括：

计算待优化业务服务项目的隐性画像标签下的各业务画像内容与待优化业务服务项目的显性画像标签下的各业务画像内容的特征向量之间的相关性系数；

分别判断各相关性系数是否达到第一系数阈值，并将相关性系数达到第一系数阈值的隐性画像标签下的业务画像内容调整到相应的显性画像标签下；其中，所述业务画像内容的特征向量为：根据多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容及其画像标签状态汇总出的业务画像内容属于显性画像标签状态的分布情况。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容及其画像标签状态确定待优化业务服务项目的当前隐性画像标签下的各业务画像内容之间的相关度，并根据所述各业务画像内容之间的相关度对当前隐性画像标签下的各业务画像内容进行分组融合包括：

计算待优化业务服务项目的当前隐性画像标签下的各业务画像内容的特征向量之间的相关性系数；

针对待优化业务服务项目的当前隐性画像标签下的一个业务画像内容而言，将该业务画像内容和与其特征向量之间的相关性系数达到第二系数阈值的所有业务画像内容划分为一类；其中，所述业务画像内容的特征向量为：根据多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容及其画像标签状态汇总出的业务画像内容属于显性画像标签状态的分布情况。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多个业务交互设备包括：在线业务交互设备和离线业务交互设备；且所述业务画像内容的特征向量为：在在线业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签所具有的评价值高于离线业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签所具有的评价值的情况下，汇总出的业务画像内容属于显性画像标签状态的分布情况；其中，所述在线业务交互设备是指对其业务服务项目中的业务画像内容的调用符合设定条件的业务交互设备。

5.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述多个业务交互设备的业务服务项目的显性画像标签下的业务画像内容包括：

对采集的多个业务交互设备的业务服务项目的各业务画像内容进行干扰内容剔除后获得的业务画像内容。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述干扰内容包括：设定长时间内未被业务交互设备使用的业务画像内容以及失效的业务画像内容。