(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 202211183703.3 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 黄浩 地址 650500 云南省昆明市呈贡区红枫路 69号 (72)发明人 黄浩　朱得启　 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/02(2006.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 基于大数据的画像分析处 理方法及系统 (57)摘要 本发明实施例提供的基于大数据的画像分 析处理方法及系统， 所述方法包括： 响应于画像 分析处理请求， 获得待处理用户会话大数据； 将 所述待处理用户会话大数据加载至完成调试的 服务偏好挖掘模 型， 得到所述待处理用户会话大 数据中目标服务偏好的挖掘信息； 其中， 所述服 务偏好挖掘模型基于多类用户会话大数据示例 调试得到。 可见， 由于服务偏好挖掘模型基于多 类用户会话大数据示例调试得到， 因此能够保障 服务偏好挖掘模 型对于目标服务偏好的敏感度， 从而快速精准地从待处理用户会话大数据中挖 掘得到目标服务偏好， 提高服务偏好挖掘的精度 和效率。 权利要求书3页 说明书11页 附图1页 CN 115438267 A 2022.12.06 CN 115438267 A 1.一种基于大数据的画像分析处理方法， 其特征在于， 应用于大数据处理系统， 所述方 法包括： 响应于画像分析处 理请求， 获得待处 理用户会话大 数据； 将所述待处理用户会话大数据加载至完成调试的服务偏好挖掘模型， 得到所述待处理 用户会话大数据中目标服务偏好的挖掘信息； 其中， 所述服务偏好挖掘模型基于多类用户 会话大数据示例调试 得到。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 服务偏好挖掘模型的调试步骤 包括： 获得第一用户会话大数据示例和第 二用户会话大数据示例； 所述第 一用户会话大数据 示例通过第一数据服务器收集所得， 且所述第一用户会话大数据示例包含历史服务偏好注 释， 所述第二用户会话大数据示例通过第二数据服务器 收集所得， 且所述第二用户会话大 数据示例未包 含目标服 务偏好注释； 基于所述第一用户会话大数据示例和所述第二用户会话大数据示例对预调试的服务 偏好挖掘模型进行调试， 得到 完成调试的服 务偏好挖掘模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一用户会话大数据示例和 所述第二用户会话大数据示例对预调试的服务偏好挖掘模型进行调试， 得到完成调试的服 务偏好挖掘模型， 包括： 在当前加载至预调试的服务偏好挖掘模型包括第 一用户会话大数据示例的基础上， 结 合所述第一用户会话大数据示例以及所述第一用户会话大数据示例包含的历史服务偏好 注释对所述预调试的服 务偏好挖掘模型进行模型调试； 在当前加载至预调试的服务偏好挖掘模型包括第 二用户会话大数据示例的基础上， 结 合所述预调试的服务偏好挖掘模型对所述第二用户会话大数据示例进 行服务偏好挖掘， 得 到挖掘信息， 将所述挖掘 信息作为所述第二用户会话大数据示例的扰动服务偏好注释以结 合包含有扰动服务偏好注释的第二用户会话大数据示例对所述预调 试的服务偏好挖掘模 型进行模型调试； 在符合调试 结束要求时， 得到 完成调试的服 务偏好挖掘模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获得第三用户会话大数据示例； 所述第 三用户会话大数据示例通过第 二数据服务器收 集所得， 且包含目标服务偏好注释， 所述第三用户会话大数据示例的数目小于所述第二用 户会话大数据示例的数目， 且所述第二用户会话大数据示例与所述第三用户会话大数据示 例之间的数目差异大于设定判定值； 在当前加载至预调试的服务偏好挖掘模型为第 三用户会话大数据示例的基础上， 结合 所述第三用户会话大数据示例以及所述第三用户会话大数据示例包含的目标服务偏好注 释对所述预调试的服 务偏好挖掘模型进行模型调试。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述服务偏好挖掘模型包括知识挖掘子模 型以及多 元回归子模型； 所述基于所述第一用户会话大数据示例和所述第二用户会话大数 据示例对预调试的服 务偏好挖掘模型进行调试， 包括： 通过包含有历史服务偏好注释的第 一用户会话大数据示例、 包含有扰动 服务偏好注释 的第二用户会话大数据示例以及包含有目标服务偏好注释的第三用户会话大数据示例对 预调试的服 务偏好挖掘模型进行调试。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115438267 A 26.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述通过包含有历史服务偏好注释的第 一 用户会话大数据示例、 包含有扰动服务偏好注释的第二用户会话大数据示例以及包含有目 标服务偏好注释的第三用户会话大数据示例对预调试的服务偏好挖掘模型进行调试， 包 括： 将所述第一用户会话大数据示例、 所述第二用户会话大数据示例、 和所述第三用户会 话大数据示例加载到所述预调试的服务偏好挖掘模型包括的知识挖掘子模 型， 分别挖掘所 述第一用户会话大数据示例对应的第一会话兴趣知识向量、 所述第二用户会话大数据示例 对应的第二会话兴趣知识向量、 以及所述第三用户会话大数据示例对应的第三会话兴趣知 识向量； 将所述第一会话兴趣知识向量、 所述第 二会话兴趣知识向量和所述第 三会话兴趣知识 向量分别加载至所述预调试的服务偏好挖掘模型包括的多 元回归子模型， 得到 关于所述第 一用户会话大数据示例的挖掘信息、 关于所述第二用户会话大数据示例的挖掘信息、 以及 关于所述第三用户会话大 数据示例的挖掘信息； 确定所述第一用户会话大数据示例的挖掘信息与所述第一用户会话大数据示例包含 的历史服务偏好注释之 间的第一比对结果、 所述第二用户会话大数据示例的挖掘 信息与所 述第二用户会话大数据示例包含的扰动服务偏好注释之 间的第二比对结果、 以及所述第三 用户会话大数据示例的挖掘信息与所述第三用户会话大数据示例包含的目标服务偏好注 释之间的第三比对结果； 基于所述第 一比对结果、 所述第 二比对结果以及所述第 三比对结果对所述预调试的服 务偏好挖掘模型进行调试； 其中， 所述基于所述第一比对结果、 所述第二比对结果以及所述第三比对结果对所述 预调试的服务偏好挖掘模型进 行调试， 包括： 基于所述第一比对结果、 所述第二比对结果以 及所述第三比对结果， 确定所述服务偏好挖掘模型 的挖掘代价指标； 基于所述挖掘代价指 标对所述预调试的服 务偏好挖掘模型进行调试； 其中， 所述服务偏好挖掘模型还包括配置在知识挖掘子模型与多元回归子模型之间的 中间子模 型； 所述基于所述第一比对结果、 所述第二比对结果以及所述第三比对 结果， 确定 所述服务偏好挖掘模型 的挖掘代价指标， 包括： 在确定所述第一用户会话大数据示例和所 述第三用户会话大数据示例包括同一种服务偏好的基础上， 基于所述中间子模型确定所述 第一会话兴趣知识向量和所述第三会话兴趣知识向量之间的共性评分； 基于所述共性评 分、 所述第一比对结果、 所述第二比对 结果以及所述第三比对 结果， 确定所述服务偏好挖掘 模型的挖掘代价指标。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述知识挖掘子模型包括知识提炼节点以 及深度残差处理节点； 依据以下思路挖掘所述第一用户会话大数据示例对应的第一会话兴 趣知识向量： 将所述第一用户会话大数据示例加载到所述知识挖掘子模型包括的知识提炼节点， 得 到所述知识提炼节点 生成的第一初始会话兴趣知识向量； 将所述知识提炼节点生成的第一初始会话兴趣知识向量加载到所述知识挖掘子模型 包括的深度残差处理节点， 得到所述深度 残差处理节点生成的多个不同规模的第一会话兴 趣知识向量， 并作为所述第一用户会话大 数据示例对应的第一会话兴趣知识向量。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115438267 A 3