[发明专利]基于人工智能的数据匹配检测处理方法及系统

说明书

本发明提供的基于人工智能的数据匹配检测处理方法及系统，通过噪声抑制方式调试所得的匹配检测决策算法，能够保障所确定的业务主题匹配指示的挖掘分析准确度和合理度，通过调试所得的匹配检测决策算法，对获得的数字化业务交互数据进行匹配检测决策分析，可以准确可靠地挖掘得到数字化业务交互数据中包含的业务主题匹配指示，从而可依据业务主题匹配指示对数字化业务交互数据进行针对性的分配处理，提高数字化业务交互数据的分配精度和可信度，并保障数字化业务交互数据的使用效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于人工智能的数据匹配检测处理方法及系统。

背景技术

人工智能技术通过对人的各种活动的“替代”，不仅能够大大减轻我们的体力负担和脑力负担，甚至可以替代我们完成一些以往需要人的智能才能完成的工作，从而减轻人们智力劳动和脑力劳动的压力，使人们的生活更加便捷化，工作效率更加高效化。在人工智能领域，神经网络模型+数据处理的应用模式越来越广泛，针对数据匹配/分配处理而言，上述应用模式在实际实施时存在匹配检测分析精度低下的问题。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于人工智能的数据匹配检测处理方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能的数据匹配检测处理方法，应用于人工智能系统，所述方法包括：响应于数据处理指令，从云共享数据库中获得待进行检测分析的数字化业务交互数据；将所述数字化业务交互数据加载到通过噪声抑制方式调试所得的匹配检测决策算法，得到所述数字化业务交互数据中包含的业务主题匹配指示。

如此设计，通过噪声抑制方式调试所得的匹配检测决策算法，能够保障所确定的业务主题匹配指示的挖掘分析准确度和合理度，通过调试所得的匹配检测决策算法，对获得的数字化业务交互数据进行匹配检测决策分析，可以准确可靠地挖掘得到数字化业务交互数据中包含的业务主题匹配指示，从而可依据业务主题匹配指示对数字化业务交互数据进行针对性的分配处理，提高数字化业务交互数据的分配精度和可信度，并保障数字化业务交互数据的使用效率。

在一些可独立实施的实施例中，所述匹配检测决策算法的调试步骤为：获得第一在线业务互动数据和至少X组第二在线业务互动数据，所述第二在线业务互动数据与所述第一在线业务互动数据携带一致的数据匹配检测知识；通过匹配检测决策算法对所述第一在线业务互动数据进行服务要素挖掘处理，得到第一数据服务要素向量，并通过所述匹配检测决策算法的卷积处理单元，分别对每组所述第二在线业务互动数据进行服务要素挖掘处理，得到至少X个第二数据服务要素向量；依据所述第一数据服务要素向量和每个所述第二数据服务要素向量之间的第一特征共性值，确定第一算法代价指标，并依据所述第一数据服务要素向量与至少部分先验服务要素簇中的第三数据服务要素向量的第二特征共性值，确定第二算法代价指标；每个所述先验服务要素簇中包含的第三数据服务要素向量为在进行当前次调试之前，在剩余次调试中通过剩余第二在线业务互动数据所确定的；依据所述第一算法代价指标和所述第二算法代价指标，确定目标算法代价，并通过所述目标算法代价对所述匹配检测决策算法进行循环调试，直到符合调试结束要求，得到完成调试的匹配检测决策算法。

如此设计，通过从第一在线业务互动数据中挖掘的第一数据服务要素向量和从每组第二在线业务互动数据中挖掘的第二数据服务要素向量之间的第一特征共性值，确定第一算法代价指标，没有必要缓存和调取数据匹配检测知识对应的属性字段，便能够确定算法在估计携带一致数据匹配检测知识的在线业务互动数据时的算法代价，减少了算法调试时的算力负荷。鉴于第三数据服务要素向量为剩余次调试中通过剩余第二在线业务互动数据所确定的，所以第三数据服务要素向量相当于第一数据服务要素向量的扰动信息，而基于第一数据服务要素向量与至少部分先验服务要素簇中的第三数据服务要素向量的第二特征共性值，确定第二算法代价指标，再基于第二算法代价指标确定目标算法代价并通过目标算法代价对算法进行调试，可以实现对扰动信息的抑制，减少扰动信息对算法处理质量的负面影响，提高完成调试的匹配检测决策算法的匹配检测处理准确性和对扰动信息的抵抗性能。