[发明专利]应用于大数据用户画像分析的信息处理方法和云计算系统

说明书

本申请实施例公开了一种应用于大数据用户画像分析的信息处理方法和云计算系统，在实施该应用于大数据用户画像分析的信息处理方法时，由于知识融合指向信息和知识质量评估信息用于确定存在热门业务标识的服务项目执行场景的全局知识融合指向信息，且全局知识融合指向信息能够用于确定至少一个所述业务用户端的用户画像知识图谱，此外，全局知识融合指向信息考虑了知识质量，因而能够在构建知识图谱的过程中确保知识库的知识信息的质量，从而保证用户画像知识图谱能够精准地反映出用户画像的实时更新情况。

技术领域

本申请涉及大数据和知识图谱技术领域，特别涉及一种应用于大数据用户画像分析的信息处理方法和云计算系统。

背景技术

目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱（Knowledge Graph）已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”的愿景成为了可能。

知识图谱从某种程度上可以理解为结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理和整合，从而转化为简单、清晰的“实体--关系--实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。相关技术中，知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。一方面，自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源从高质量数据中提取本体和模式信息并加入到知识库中。另一方面，自底向上构建则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式选择其中置信度较高的新模式，并在经人工审核之后加入到知识库中。

然而，相关技术在构建用户画像知识图谱时，在一定程度上难以确保知识库的知识信息的质量，从而难以保证用户画像知识图谱能够精准地反映出用户画像的实时更新情况。

发明内容

本申请实施例之一提供一种应用于大数据用户画像分析的信息处理方法，应用于云计算系统，所述云计算系统与多个业务用户端通信连接，所述方法至少包括：根据当前在线服务推送项目中存在热门业务标识的业务项目所在的存在热门业务标识的服务项目执行场景以及所述存在热门业务标识的业务项目的用户行为数据，确定知识融合指向信息和知识质量评估信息；基于所述知识融合指向信息和所述知识质量评估信息进行知识加工，得到所述存在热门业务标识的服务项目执行场景的全局知识融合指向信息；其中，所述全局知识融合指向信息用于确定至少一个所述业务用户端的用户画像知识图谱。

本申请实施例之一提供一种云计算系统，包括处理引擎、网络模块和存储器；所述处理引擎和所述存储器通过所述网络模块通信，所述处理引擎从所述存储器中读取计算机程序并运行，以执行上述的方法。

附图说明

图1是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性应用于大数据用户画像分析的信息处理方法和/或过程的流程图；

图2是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性应用于大数据用户画像分析的信息处理装置的框图；

图3是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性应用于大数据用户画像分析的信息处理系统的框图，以及

图4是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性云计算服务器中硬件和软件组成的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。