[发明专利]基于大数据和人工智能的业务优化方法及电子商务AI系统

说明书

本申请实施例提供一种基于大数据和人工智能的业务优化方法及电子商务AI系统，通过对目标对话行为数据进行对话行为分析后进行多轮电商意图对象分享，从而得到目标对话行为数据中的目标电商意图对象所在的引用数据簇，以及目标电商意图对象的电商意图类别属性以及目标电商意图对象的匹配对话数据段在目标对话行为数据中的数据分区信息，进一步的确定目标电商意图对象的候选意图指向兴趣点，从而能够准确定位电商意图对象信息，从而提升电商意图对象信息的解析速度，提高了电商意图对象信息的识别有效性，可以根据上述的电商意图类别属性以及数据分区信息添加到业务优化数据集中进行业务优化，从而更便于后续业务迭代更新和优化。

技术领域

本申请涉及互联网信息技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据和人工智能的业务优化方法及电子商务AI系统。

背景技术

互联网服务提供商使用大数据技术采集有关用户的各类行为大数据，并通过大数据分析建立用户画像来抽象地描述一个用户的信息全貌，从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。例如当用户登录网站的瞬间，系统就能预测出该用户今天为何而来，然后从电子商务内容库中把合适的内容找出来，并推荐给他。大数据支持下的营销核心在于，让互联网服务提供商的业务在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，推送给最需要此业务的用户。也就是说，相关技术中的个性化推荐系统通过分析用户的行为，例如包括反馈意见、购买记录和社交数据等，以分析和挖掘用户与电子商务内容之间的相关性，从而发现用户的个性化需求、兴趣等，然后将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户。个性化推荐系统针对用户特点及兴趣爱好进行电子商务内容推荐，能有效地提高电子商务系统的服务能力，从而保留用户量。

基于此，在相关技术中，需要精准挖掘出各个用户的用户画像，以便于基于用户画像进行相应的电子商务页面推送，在推送完成后，通常也需要针对用户的对话行为数据进行进一步数据二次挖掘，以形成闭环反馈的推送控制方案，例如可以进一步挖掘出相关用户的电商意图对象，进而便于进行业务优化，如核心业务加强优化，核心内容推送规则变化等。然而常规的方案，针对电商意图对象信息的识别有效性有待提高。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于大数据和人工智能的业务优化方法及电子商务AI系统。

第一方面，本申请提供一种基于大数据和人工智能的业务优化方法，应用于电子商务AI系统，所述电子商务AI系统与多个智慧业务注册终端通信连接，所述方法包括：

获取所述智慧业务注册终端的目标互联网行为大数据的历史用户画像以及每个所述历史用户画像对应的内容推荐反馈画像，对所述目标互联网行为大数据的用户画像进行扩展，获取扩展用户画像，基于所述扩展用户画像生成向所述智慧业务注册终端推送的电子商务推送页面，并获取所述智慧业务注册终端在每个所述电子商务推送页面中的目标对话行为数据；

将目标对话行为数据输入到第一对话意图分析网络中的对话行为分析结构，得到所述对话行为分析结构输出的所述目标对话行为数据的第一对话行为分量和第二对话行为分量，其中，所述对话行为分析结构包括存在特征级联关系的多个深度卷积节点，所述第一对话行为分量是所述存在特征级联关系的多个深度卷积节点中的除最后一个深度卷积节点之外的深度卷积节点输出的对话行为分量，所述第二对话行为分量是所述存在特征级联关系的多个深度卷积节点中的最后一个的深度卷积节点输出的对话行为分量；

将所述第二对话行为分量输入到所述第一对话意图分析网络中的对话意图引用结构，得到所述对话意图引用结构输出的目标引用数据簇，其中，所述目标引用数据簇为在所述目标对话行为数据中定位到的目标电商意图对象所在的引用数据簇；