[发明专利]基于大数据的业务规则数据处理方法、装置、设备及介质

说明书

本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种基于大数据的业务规则数据处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取大数据平台的数据库中与业务相关联的一个或多个业务规则的评价数据；将评价数据作为训练集输入预设的机器学习模型进行训练，得到规则优先级预测模型；将与目标业务相关联的第一业务规则的评价数据输入规则优先级预测模型，确定第一业务规则的目标优先级；根据目标优先级调整第一业务规则的当前优先级，并生成第二业务规则，当对第二业务规则验证成功时，确认发布第二业务规则，实现对业务规则优先级的智能调整，提高了业务规则数据处理的准确率和效率。本发明涉及区块链技术，如可将评价数据写入区块链中，以用于数据取证等场景。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于大数据的业务规则数据处理方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，随着人工智能技术的发展，生活中越来越多的业务逐步智能化，以满足用户对各种业务的智能化、自动化需求。各种业务在智能化的过程中，通常需要设置不同的业务规则数据，以根据各种不同的业务规则数据智能化控制各种业务的功能，当各种业务规则数据不适用于最新的业务功能的时候，需要根据最新的业务功能调整各种业务的业务规则数据，以满足对业务功能的最新需求。

然而，传统的业务规则数据调整方法主要是通过人为干预手动调整业务规则数据，这种业务规则数据的调整方式操作繁琐、调整效率低、准确率较低。因此，如何更有效地提高调整业务规则的准确率和效率成为研究的重点。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于大数据的业务规则数据处理方法、装置、设备及介质，实现了对业务规则优先级的智能调整，能够提高业务规则数据处理的准确率和效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据的业务规则数据处理方法，应用于数据管理平台，所述数据管理平台与大数据平台通信连接，所述方法包括：

获取大数据平台的数据库中与业务相关联的在预设时间范围内的一个或多个业务规则的评价数据，所述评价数据包括所述一个或多个业务规则中各个业务规则的优先级数据；

将所述各个业务规则的评价数据作为训练集，并将所述训练集输入预设的机器学习模型进行训练，得到规则优先级预测模型；

获取所述大数据平台的数据库中与目标业务相关联的第一业务规则的评价数据，并将所述第一业务规则的评价数据输入所述规则优先级预测模型，确定所述第一业务规则对应的目标优先级；

根据所述目标优先级调整所述第一业务规则的当前优先级，并根据调整后的目标优先级生成第二业务规则，以及对所述第二业务规则进行验证，当验证成功时，确认发布所述第二业务规则。

进一步地，所述将所述第一业务规则的评价数据输入所述规则优先级预测模型，确定所述第一业务规则对应的目标优先级，包括：

将所述第一业务规则的评价数据输入所述规则优先级预测模型，得到与所述第一业务规则的评价数据对应的优先级区间；

从所述大数据平台的数据库中与业务相关联的所述一个或多个业务规则中获取除所述第一业务规则以外的一个或多个第三业务规则，从所述优先级区间中选取未被所述一个或多个第三业务规则所使用的目标优先级，并确认所述目标优先级为所述第一业务规则的优先级。

进一步地，所述从所述优先级区间中选取未被所述一个或多个第三业务规则所使用的目标优先级，包括：

检测所述优先级区间中的各个优先级是否均被所述一个或多个业务规则使用；

如果检测结果为是，则从所述一个或多个第三业务规则中确定待调整业务规则，并将所述待调整业务规则的优先级调整为未被所述一个或多个第三业务规则使用的待选优先级，以及确定所述待调整业务规则调整前的优先级为所述目标优先级；