[发明专利]应用于用户分析的信息处理方法及服务器

权利要求书

1.一种应用于用户分析的信息处理方法，其特征在于，应用于信息处理服务器，包括：

确定用户画像标签集中是否包含第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签；

在所述用户画像标签集中包含所述第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签的前提下，将所述用户画像标签集中事先存储的所述第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签加载至AI模型进行用户画像标签调整，得到所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签；

借助所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签覆盖所述第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签，以优化所述用户画像标签集；

其中，所述AI模型是在先根据多个第二待处理大数据业务会话的基础用户画像标签和关联用户画像标签训练的，在所述AI模型的训练过程中，将所述多个第二待处理大数据业务会话的基础用户画像标签视为输入，将所述多个第二待处理大数据业务会话的关联用户画像标签视为所述AI模型的参考，优化所述AI模型的变量，直到满足设定的训练期望。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签之后，所述方法还包括：

将所述第一待处理大数据业务会话输入已训练的第一用户画像标签识别模型进行用户画像标签识别，得到所述第一待处理大数据业务会话的关联用户画像标签；

借助所述第一待处理大数据业务会话的关联用户画像标签覆盖所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签，以优化所述用户画像标签集，其中，所述用户画像标签集采用最近得到的所述第一待处理大数据业务会话的用户画像标签进行优化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一待处理大数据业务会话输入已训练的第一用户画像标签识别模型进行用户画像标签识别，得到所述第一待处理大数据业务会话的关联用户画像标签，包括：

在所述信息处理服务器处于空窗期的前提下，将所述第一待处理大数据业务会话输入已训练的第一用户画像标签识别模型进行用户画像标签识别，得到所述第一待处理大数据业务会话的关联用户画像标签。

4.根据权利要求1~3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述AI模型包括第一网络层和第二网络层，其中，将所述用户画像标签集中事先存储的所述第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签加载至AI模型进行用户画像标签调整，得到所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签，包括：

将所述用户画像标签集中事先存储的所述第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签输入所述第一网络层进行用户画像标签解码，得到所述第一待处理大数据业务会话的过渡用户画像标签；

将所述第一待处理大数据业务会话的过渡用户画像标签输入所述第二网络层进行用户画像标签识别，得到所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签。

5.根据权利要求1~3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述AI模型包括第一网络层和第三网络层，其中，将所述用户画像标签集中事先存储的所述第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签加载至AI模型进行用户画像标签调整，得到所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签，包括：

将所述用户画像标签集中事先存储的所述第一待处理大数据业务会话的基础用户画像标签输入所述第一网络层进行用户画像标签解码，得到所述第一待处理大数据业务会话的过渡用户画像标签；

拼接所述第一待处理大数据业务会话和所述第一待处理大数据业务会话的过渡用户画像标签，得到所述第一待处理大数据业务会话的拼接用户画像标签；

将所述第一待处理大数据业务会话的拼接用户画像标签输入所述第三网络层进行用户画像标签识别，得到所述第一待处理大数据业务会话的衍生用户画像标签。

6.一种信息处理服务器，其特征在于，包括存储器、处理器和网络模块；其中，所述存储器、所述处理器和所述网络模块之间直接或间接地电性连接；所述处理器通过从所述存储器中读取计算机程序并运行以实现权利要求1-5任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现权利要求1-5任一项所述的方法。