[发明专利]基于人工智能的智能业务决策方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，包括：

基于获取的数据构建数据层；

基于所述数据层得到知识图谱，从而构建认知层；

对所述知识图谱进行数据分析，基于分析结果构建智能决策引擎，从而构建分析层；

基于所述智能决策引擎构建对具体问题的智能分析决策。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述基于所述智能决策引擎构建对具体问题的智能分析决策，包括：

利用人工智能技术对具体问题进行分析，所述人工智能技术，包括自然语言处理以及因果分析。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述基于获取的数据构建数据层，包括：

对获取的数据进行数据清洗；

将清洗后的数据进行数据转换，从而将不同格式的数据转换为同一格式；

获取的数据包括结构数据和非结构化数据，所述结构化数据使用使用关系型数据库mySql存储，所述非结构化数据使用HDFS分布式文件系统存储。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述基于所述数据层得到知识图谱，从而构建认知层，包括：

知识抽取、知识融合和数据模型构建；

所述知识抽取为将获取的数据转换为三元组的形式；

所述知识融合为基于抽取的三元组形式数据进行不同知识库中数据融合；

所述数据模型构建为将融合后的数据按照数据之间的关系，填充至构建的数据模型中，得到知识图谱。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述将获取的数据转换为三元组的形式，包括：

将结构化数据转化为RDF数据；

将半结构化数据使用包装器转换为对应的结构化数据，然后再将得到的结构化数据转化为RDF数据；

将非结构化数据转化为结构化数据，然后再将得到的结构化数据转化为RDF数据，将非结构化数据转化为结构化数据的技术，包括语音识别、文本处理、自然语言处理中的一个或多个。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述对所述知识图谱进行数据分析，基于分析结果构建智能决策引擎，从而构建分析层，包括：

通过知识图谱挖掘数据之间的关联关系，构建基于关联分析的智能决策模型。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述挖掘数据之间的关联关系，包括：

基于K-Means算法进行数据聚类，得到聚类结果；

根据聚类结果，获得数据样本关联规则。

8.根据权利要求7所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述基于K-Means算法进行数据聚类，得到聚类结果，包括：

选择K个点作为数据的初始簇心；

类别划分步骤：计算数据样本到初始簇心的欧式距离，将该数据样本划分到距离最近的簇心对应的类别中；

簇心计算步骤：根据数据样本类别划分结果，重新计算数据的簇心；

重复类别划分步骤和簇心计算步骤直到簇心变化小于阈值，得到数据样本的分类结果。

9.根据权利要求7所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述根据聚类结果，获得数据样本关联规则中，关联规则的确定需要满足最小置信度和最小支持度两个阈值；

最小置信度：表示关联规则的最低可靠度；

最小支持度：表示关联规则在统计意义上需满足的最低程度。

10.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能业务决策方法，其特征在于，所述基于所述智能决策引擎构建对具体问题的智能分析决策，包括：

在具问题中提取关键字，基于所述关键字在智能决策引擎中进行匹配，根据匹配结果，得到具体问题的解决方案。