[发明专利]基于大数据预测的互联网服务挖掘方法及大数据预测系统

权利要求书

1.一种基于大数据预测的互联网服务挖掘方法，其特征在于，应用于大数据预测系统，所述大数据预测系统与所述多个互联网服务终端通信连接，所述方法包括：

获取所述互联网服务终端的互联网服务大数据；

基于兴趣业务行为预测网络的网络提取节点，对所述互联网服务大数据进行特征提取，得到所述互联网服务大数据对应的操作行为特征分布；

基于所述兴趣业务行为预测网络的兴趣预测节点，对所述操作行为特征分布进行兴趣预测，得到所述互联网服务大数据中的各个关键互联网数据对应的目标兴趣业务行为；

基于所述互联网服务大数据中的各个关键互联网数据对应的目标兴趣业务行为，以及各个所述目标兴趣业务行为对应的兴趣预估指标，获取所述互联网服务大数据中的各个关键互联网数据对应的挖掘价值指标；

基于所述互联网服务大数据中的各个关键互联网数据对应的挖掘价值指标，获取所述互联网服务大数据对应的挖掘指标集合；

其中，所述兴趣业务行为预测网络是以参考数据集中的参考互联网服务大数据为训练数据、以所述参考互联网服务大数据的各个关键互联网数据的参考兴趣业务行为为训练属性训练得到的人工智能学习网络；所述各个所述目标兴趣业务行为对应的兴趣预估指标是基于所述参考互联网服务大数据的各个关键互联网数据的挖掘指标集合确定的。

2.根据权利要求1所述的基于大数据预测的互联网服务挖掘方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取参考互联网服务大数据，以及所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据分别对应的参考兴趣业务行为；

基于兴趣业务行为预测网络的网络提取节点，对所述参考互联网服务大数据进行特征提取，得到所述参考互联网服务大数据对应的参考操作行为特征分布；

基于所述参考操作行为特征分布，通过兴趣业务行为预测网络的兴趣预测节点进行兴趣预测，获得所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据分别对应的预测结果；

基于所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据分别对应的预测结果，以及所述参考互联网服务大数据中的各个参考关键互联网服务数据分别对应的参考兴趣业务行为，对所述兴趣业务行为预测网络进行训练。

3.根据权利要求2所述的基于大数据预测的互联网服务挖掘方法，其特征在于，所述获取参考互联网服务大数据，以及所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据分别对应的参考兴趣业务行为，包括：

获取所述参考数据集；所述参考数据集中的包含参考互联网服务大数据，以及所述参考互联网服务大数据对应的关键挖掘对象；所述关键挖掘对象用于指示所述参考互联网服务大数据中的关键挖掘对象的挖掘数据特征；

基于所述参考互联网服务大数据对应的关键挖掘对象，获取所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据的挖掘指标集合；

基于所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据的挖掘指标集合，获取所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据的参考兴趣业务行为。

4.根据权利要求3所述的基于大数据预测的互联网服务挖掘方法，其特征在于，所述基于所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据的挖掘指标集合，获取所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据的参考兴趣业务行为，包括：

获取所述兴趣预测节点对应的兴趣业务行为维度；所述兴趣业务行为维度包含至少两个兴趣业务子行为维度；

基于所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据的挖掘指标集合，通过所述兴趣业务行为维度进行分类，获得所述参考互联网服务大数据中的各个关键互联网数据对应的参考兴趣业务行为；

其中，所述获取所述兴趣预测节点对应的兴趣业务行为维度，包括：

基于所述参考数据集中的各个参考互联网服务大数据的各个关键互联网数据的挖掘指标集合的挖掘兴趣节点，获取挖掘兴趣节点序列；所述挖掘兴趣节点序列用于指示所述兴趣业务行为维度的挖掘兴趣节点区间；

基于所述兴趣业务行为维度的挖掘兴趣节点区间，确定拆分挖掘兴趣节点区间；所述拆分挖掘兴趣节点区间用于指示所述兴趣业务行为维度的区间区分点；所述区间区分点用于将所述兴趣业务行为维度拆分为各个兴趣业务子行为维度；

基于所述挖掘兴趣节点序列与所述拆分挖掘兴趣节点区间，获取所述兴趣预测节点对应的兴趣业务行为维度。