(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210290847.2 (22)申请日 2022.03.23 (71)申请人 宋春哲 地址 230088 安徽省合肥市合肥高新 技术 开发区创新产业园二期F1楼A座11层 1103-1105室 (72)发明人 宋春哲　 (74)专利代理 机构 北京汇捷知识产权代理事务 所(普通合伙) 11531 专利代理师 葛葆财 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/335(2019.01) (54)发明名称 应用人工智能技术的业务大数据处理方法 及系统 (57)摘要 本申请的应用人工智能技术的业务大数据 处理方法及系统， 通过局部互动事件 特征集合挖 掘、 局部互动事件特征集合到全局互动事件特征 集合的衍生 以及通过全局互动事件特征集合进 行第二业务推送目标个体的大数据画 像勾勒， 实 现对不同业务推送目标个体的大数据画像知识 图谱的衍生处理， 避免直接基于知识图谱进行衍 生处理， 可规避基础业务大数据日志和目标业务 大数据日志之间存在的明显的个体状态差别和 画像采集条件差别， 提高大数据画 像知识图谱的 衍生处理的精度和可信度。 借助局部互动事件特 征集合衍生全局互动事件特征集合可规避在大 数据画像知识 图谱的衍生处理中使用精度较低 的全局特征解析和衍生， 保障大数据画像知 识图 谱衍生处理的精度和可信度。 权利要求书3页 说明书21页 附图2页 CN 114706995 A 2022.07.05 CN 114706995 A 1.一种应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 应用于业务大数据处 理系统， 所述方法至少包括： 确定携带第 一业务推送目标个体的大数据画像知识图谱的第 一基础业务大数据日志， 并挖掘所述第一业务推送目标个体在所述第一基础业务大数据日志的多组日志清单中的 局部互动事 件特征集合； 将所述局部互动事件特征集合衍生为第二业务推送目标个体的全局互动事件特征集 合， 以及通过所述全局互动事件特征集合， 创建包括第二业务推送目标个体的大数据画像 知识图谱的目标业 务大数据日志。 2.如权利要求1所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 所述将 所述局部互动事件特征集合衍生为第二业务推送目标个体的全局互动事件特征集合， 包 括： 通过所述局部互动事件特征集合， 确定所述第 一业务推送目标个体的大数据画像变换 指标集合； 通过所述第 一业务推送目标个体的大数据画像变换指标集合， 确定所述第 二业务推送 目标个体的全局互动事 件特征集合。 3.如权利要求2所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 在确定 所述第二业务推送目标个体的全局互动事件特征集合之前， 还包括： 确定携带第二业务推 送目标个体的第二基础业务大数据日志； 挖掘所述第二业务推送目标个体在所述第二基础 业务大数据日志的多组日志 清单中的局部互动事 件特征集合； 所述通过所述第 一业务推送目标个体的大数据画像变换指标集合， 确定所述第 二业务 推送目标个体的全局互动事件特征集合， 包括： 通过所述第二业务推送目标个体的局部互 动事件特征集合， 确定所述第二业务推送目标个体的大数据画像变换指标集合； 通过所述 第一业务推送目标个体的大数据画像变换指标集合和所述第二业务推送目标个体的大数 据画像变换指标集合， 确定目标大数据画像变换指标集合； 通过所述 目标大数据画像变换 指标集合确定所述第二 业务推送目标个 体的全局互动事 件特征集合。 4.如权利要求2所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 所述第 一业务推送目标个体的大数据画像变换指标集合包括画像更新指标集合、 目标个体状态指 标集合和画像采集条件指标集 合； 所述通过所述局部互动事件特征集合， 确定所述第 一业务推送目标个体的大数据画像 变换指标集合， 包括： 通过所述第一基础业务大数据日志的多组日志清单中每一组日志清 单对应的局部互动事件特征， 分别确定所述第一业务推送目标个体的画像更新指标信息、 目标个体状态指标信息和画像采集条件指标信息； 通过所述第一基础业务大数据日志的多 组日志清单中每一组日志清单对应的画像更新指标信息， 确定所述画像更新指标集合； 通 过所述第一基础业务大数据日志的多组日志清单中每一组日志清单对应的目标个体状态 指标信息， 确定所述 目标个体状态指标集合； 通过所述第一基础业务大数据日志的多组日 志清单中每一组日志清单对应的画像采集条件指标信息， 确定所述画像采集条件指标集 合。 5.如权利要求1所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 所述通 过所述全局互动事件特征集合， 创建包括第二业务推送目标个体的大数据画像知识图谱的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114706995 A 2目标业务大数据日志， 包括： 通过所述全局互动事件特征集合， 创建所述第 二业务推送目标个体的局部目标互动事 件特征集合； 通过所述局部目标互动事件特征集合， 创建包括第 二业务推送目标个体的大数据画像 知识图谱的目标业 务大数据日志。 6.如权利要求1至5任一项所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在 于， 所述将所述局部互动事件特征集合衍生为第二业务推送目标个体的全局互动事件特征 集合， 包括： 调用大数据画像变换模型将所述局部互动事件特征集合衍生为第二业务推送 目标个体的全局互动事 件特征集合。 7.如权利要求6所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 还包括 改进所述大 数据画像 变换模型的步骤： 确定携带 范例业务推送目标个 体的大数据画像知识图谱的范例流式业 务大数据日志； 挖掘所述范例业务推送目标个体在所述范例流式业务大数据日志的多组范例日志清 单中的第一范例局部互动事 件特征集合； 对第一范例局部互动事件特征集合进行事件特征维度调整处理， 得到第 二范例局部互 动事件特征集合； 通过所述第 一范例局部互动事件特征集合和所述第 二范例局部互动事件特征集合， 确 定模型偏移 表达； 通过所述模型偏移 表达， 改进所述大 数据画像 变换模型的模型变量。 8.如权利要求7所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 所述通 过所述第一范例局部互动事件特征集合和所述第二范例局部互动事件特征集合， 确定模型 偏移表达， 包括： 通过所述第 一范例局部互动事件特征集合， 确定所述第 一范例大数据画像变换指标集 合； 通过所述第 二范例局部互动事件特征集合， 确定所述第 二范例大数据画像变换指标集 合； 通过所述第一范例大 数据画像 变换指标集 合， 确定测试 型全局互动事 件特征集合； 通过所述第 一范例大数据画像变换指标集合、 第 二范例大数据画像变换指标集合和所 述测试型全局互动事 件特征集合， 确定所述模型偏移 表达。 9.如权利要求8所述的应用人工智能技术的业务大数据处理方法， 其特征在于， 所述模 型偏移表达包括第一默认型模型偏移表达； 所述第一范例大数据画像变换指标集合包括每 组范例日志清单对应的第一范例画像更新指标信息、 第一范例状态指标信息和 第一范例采 集条件指标信息； 所述第二范例大数据画像变换指标集合包括每组范例日志清单对应的第 二范例画像更新指标信息、 第二范例状态指标信息和第二范例采集条件指标信息； 所述确定所述模型偏移 表达， 包括： 通过所述第 二范例画像更新指标信 息、 第一范例状态指标信 息和第一范例采集条件指 标信息， 确定所述第一范例局部互动事件特征集合中对应的所述第一范例局部互动事件特 征对应的第一测试 型互动事 件特征； 通过所述第 一范例画像更新指标信 息、 第二范例状态指标信 息和第二范例采集条件指权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114706995 A 3