[发明专利]应用于大数据的数字服务用户分析方法及系统

说明书

本公开实施例公开了应用于大数据的数字服务用户分析方法及系统，就综合服务升级引导知识库的确定进程而言，不必对用户情绪极性信息进行反复更新和筛选，提高了资源利用率；并且采用数字服务差异化品类观点信息的可循特点，在先调取的反馈情绪特征集的处理压力相对较小，这样可以保障大数据系统采用满足分析条件的数字服务品控建议反馈的活跃性品控反馈评论观点信息从在先调取的反馈情绪特征集中高效筛选得到目标用户情绪极性信息，然后结合该目标用户情绪极性信息和在先调取的历史数字服务用户需求知识库高质量地获取与满足分析条件的数字服务品控建议反馈绑定的综合服务升级引导知识库。

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，尤其涉及一种应用于大数据的数字服务用户分析方法及系统。

背景技术

伴随数字化转化进程的加速，大多数行业在完成云端化升级后，运维对象、职责分工、组织人员都发生了变化，使这些行业面临各种挑战。比如，传统服务的数字化升级和云端上线给后续的运维管理带来了不小的压力。就用户反馈的分析而言，传统服务基于面对面互动，能够快速感知用户反馈的需求，而针对数字化产品或者线上产品的用户反馈分析，相关技术却举步维艰。

发明内容

本公开的一个目的是提供一种应用于大数据的数字服务用户分析方法及系统。

本公开的技术方案是通过如下至少部分实施例实现的。

一种应用于大数据的数字服务用户分析方法，其中，所述方法由大数据系统实施，所述方法至少包括：

对满足分析条件的数字服务品控建议反馈执行活跃性品控反馈评论挖掘，得到所述满足分析条件的数字服务品控建议反馈的活跃性品控反馈评论观点信息；

采用所述活跃性品控反馈评论观点信息从在先调取的反馈情绪特征集中采集与所述满足分析条件的数字服务品控建议反馈绑定的目标用户情绪极性信息；

结合所述目标用户情绪极性信息和在先调取的历史可视化数字服务用户需求知识库，获取所述满足分析条件的数字服务品控建议反馈关联的综合服务升级引导知识库；

其中，所述在先调取的反馈情绪特征集涵盖：表示在先调取的差异化数字服务品类的品控建议反馈主题的辅助型活跃性品控反馈评论集与辅助型用户情绪极性信息的传递记录、认证型数字服务品控建议反馈的辅助型活跃性品控反馈评论观点信息、以及辅助型数字服务用户需求知识库关联的辅助型用户情绪极性信息，所述辅助型用户情绪极性信息旨在确定所述认证型数字服务品控建议反馈关联的辅助型数字服务用户需求知识库，所述辅助型数字服务用户需求知识库为对认证型数字服务品控建议反馈输出的综合数字服务用户需求知识库。

对于一些独立性实施例而言，其中，在所述对满足分析条件的数字服务品控建议反馈执行活跃性品控反馈评论挖掘之前，所述方法还包括：采用设定数目的所述认证型数字服务品控建议反馈和所述在先调取的历史可视化数字服务用户需求知识库，确定所述在先调取的反馈情绪特征集。

对于一些独立性实施例而言，其中，所述采用设定数目的所述认证型数字服务品控建议反馈和所述在先调取的历史可视化数字服务用户需求知识库，确定所述在先调取的反馈情绪特征集，包括：采集携带所述设定数目的所述认证型数字服务品控建议反馈的认证型数字服务品控建议反馈报告，所述认证型数字服务品控建议反馈报告中涵盖：表示X种在先调取的差异化数字服务品类的多种在先调取的品控建议反馈主题，X为正整数；

结合所述认证型数字服务品控建议反馈和所述在先调取的历史可视化数字服务用户需求知识库，获取所述认证型数字服务品控建议反馈关联的所述辅助型数字服务用户需求知识库；

采用所述认证型数字服务品控建议反馈与辅助型数字服务用户需求知识库内容的传递记录，确定所述在先调取的反馈情绪特征集，所述在先调取的反馈情绪特征集涵盖：表示所述在先调取的品控建议反馈主题的活跃性品控反馈评论观点信息与所述辅助型用户情绪极性信息的传递记录。