应用于大数据的云业务互动分析方法、服务器及存储介质与流程

1.本技术实施例涉及大数据和云业务技术领域，具体涉及应用于大数据的云业务互动分析方法、服务器及存储介质。


背景技术：

2.随着大数据的快速发展，传统的业务办理模式已逐渐向云业务模式转型，从而打破了业务资源的地域限制，业务办理的时间限制，在一定程度上提高了业务办理效率。
3.现有的云业务办理模式通常基于多端交互实现。因此，为了实现对云业务办理模式的优化，需要对多端交互行为进行分析，相关的业务分析技术可以设计操作行为分析和行为意图分析，对于行为意图分析而言，如何精准地实现业务互动的行为意图标签绑定是现目前需要考虑的一个技术问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供了应用于大数据的云业务互动分析方法、服务器及存储介质。
5.本技术实施例提供了一种应用于大数据的云业务互动分析方法，应用于云业务互动分析服务器，包括：获取待绑定行为意图标签的云会话业务检测结果的云会话业务描述，作为目标业务互动描述；确定所述目标业务互动描述与预先搭建的主用数据库中每个第一云会话业务描述的关联程度量化值，以及与预先搭建的备用数据库中每个第二云会话业务描述的关联程度量化值；其中，所述预先搭建的备用数据库中每一条关系型业务内容独立匹配一个第一云会话业务描述，且每一条关系型业务内容包含与该关系型业务内容对应的第一云会话业务描述相对应的至少一个第二云会话业务描述；基于确定得到的关联程度量化值，从所述预先搭建的主用数据库中，获寻与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述；为所述云会话业务检测结果绑定所述相对应的第一云会话业务描述所适配的行为意图标签。
6.本技术实施例还提供了一种云业务互动分析服务器，包括处理器、通信总线和存储器；所述处理器和所述存储器通过所述通信总线通信，所述处理器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。
7.本技术实施例还提供了一种计算机用可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
8.由此可见，本技术实施例提供了一种应用于大数据的云业务互动分析方法、服务器及存储介质，由于本技术实施例的方案在预先搭建的主用数据库的基础上，额外使用预先搭建的备用数据库，而该预先搭建的备用数据库的每一条关系型业务内容中的第二云会
话业务描述皆与该条关系型业务内容对应的第一云会话业务描述相对应，因此，可以达到对第一云会话业务描述所表征行为意图的云会话业务描述进行丰富化处理和多样化处理的目的。这样，在行为意图标签绑定时，通过结合预先搭建的主用数据库和预先搭建的备用数据库，使得能够适应同一行为意图的云会话业务检测结果的随机性和多样性，因此，通过本技术实施例的方案，可以解决相关技术中行为意图标签绑定的准确率低下的问题。
9.在后面的描述中，将部分地陈述其他的特征。在检查后面内容和附图时，本领域的技术人员将部分地发现这些特征，或者可以通过生产或运用了解到这些特征。通过实践或使用后面所述详细示例中列出的方法、工具和组合的各个方面，当前申请中的特征可以被实现和获得。
附图说明
10.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
11.图1为本技术实施例所提供的一种云业务互动分析服务器的方框示意图。
12.图2为本技术实施例所提供的一种应用于大数据的云业务互动分析方法的流程图。
13.图3为本技术实施例所提供的一种应用于大数据的云业务互动分析装置的框图。
具体实施方式
14.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
15.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
16.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
17.图1示出了本技术实施例所提供的一种云业务互动分析服务器10的方框示意图。本技术实施例中的云业务互动分析服务器10可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端，如图1所示，云业务互动分析服务器10包括：存储器11、处理器12、通信总线13和应用于大数据的云业务互动分析装置20。
18.存储器11、处理器12和通信总线13之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器11中存储有应用于大数据的云业务互动分析装置20，所述应用于大数据的云业务互动分析装置20包括至少一个可以软件或固件（firmware）的形式储存于所述存储器11中的
软件功能模块，所述处理器12通过运行存储在存储器11内的软件程序以及模块，例如本技术实施例中的应用于大数据的云业务互动分析装置20，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本技术实施例中的应用于大数据的云业务互动分析方法。
19.其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器（random access memory，ram），只读存储器（read only memory，rom），可编程只读存储器（programmable read
‑
only memory，prom），可擦除只读存储器（erasable programmable read
‑
only memory，eprom），电可擦除只读存储器（electric erasable programmable read
‑
only memory，eeprom）等。其中，存储器11用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，执行所述程序。
20.所述处理器12可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器 (central processing unit，cpu)、网络处理器 (network processor，np)等。可以实现或者执行本技术实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
21.通信总线13用于通过网络建立云业务互动分析服务器10与其他通信终端设备之间的通信连接，实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。
22.可以理解，图1所示的结构仅为示意，云业务互动分析服务器10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
23.本技术实施例还提供了一种计算机用可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
24.图2示出了本技术实施例所提供的一种应用于大数据的云业务互动分析的流程图。所述方法有关的流程所定义的方法步骤应用于云业务互动分析服务器10，可以由所述处理器12实现，所述方法包括以下步骤21
‑
步骤24所描述的内容。
25.步骤21，获取待绑定行为意图标签的云会话业务检测结果的云会话业务描述，作为目标业务互动描述。
26.在本技术实施例中，云会话业务检测结果可以涉及不同云业务领域的会话内容，包括但不限于在线支付业务、远程办公业务、政企服务业务、智慧医疗业务或者在线教育业务。相应的，云会话业务描述可以理解为云会话业务数据，比如可以是文本数据或者其他类型的数据。
27.进一步地，为了实现对云会话业务检测结果的大数据挖掘和特征区分，可以为云会话业务检测结果绑定行为意图标签，该行为意图标签用于区分不同云会话业务检测结果对应的行为意图，比如数据获取意图、数据修改意图等。
28.步骤22，确定所述目标业务互动描述与预先搭建的主用数据库中每个第一云会话业务描述的关联程度量化值，以及与预先搭建的备用数据库中每个第二云会话业务描述的关联程度量化值。
29.在本技术实施例中，所述预先搭建的备用数据库中每一条关系型业务内容独立匹配一个第一云会话业务描述，且每一条关系型业务内容包含与该关系型业务内容对应的第一云会话业务描述相对应的至少一个第二云会话业务描述。
30.可以理解的是，关联程度量化值为相似度、相关度、关联度或者相关性系数，但不
限于此。主用数据库为常用的数据库，备用数据库可以理解为辅助型数据库。其中，主用数据库和备用数据库皆可以为关系型数据库。
31.步骤23，基于确定得到的关联程度量化值，从所述预先搭建的主用数据库中，获寻与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述。
32.在一些可独立实施的技术方案中，步骤23所描述的基于确定得到的关联程度量化值，从所述预先搭建的主用数据库中，获寻与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述，可以包括以下步骤231和步骤232所描述的技术方案。
33.步骤231，基于确定得到的关联程度量化值，确定所述预先搭建的主用数据库中各第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值。
34.在步骤231中，任一第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值为基于该第一云会话业务描述对应的第一关联程度量化值和第二关联程度量化值所确定的值；该第一云会话业务描述对应的第一关联程度量化值为该第一云会话业务描述与所述目标业务互动描述的关联程度量化值，该第一云会话业务描述对应的第二关联程度量化值为该第一云会话业务描述对应关系型业务内容中的第二云会话业务描述，与所述目标业务互动描述的关联程度量化值。
35.在一些可独立实施的技术方案中，步骤231所描述的基于确定得到的关联程度量化值，确定所述预先搭建的主用数据库中各第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值，可以包括步骤2311和步骤2312所描述的技术方案。
36.步骤2311，分别从所述预先搭建的主用数据库和所述预先搭建的备用数据库中，挑选与所述目标业务互动描述的关联程度量化值满足所述事先设置的关联度判断条件的云会话业务描述，得到已选择描述。
37.在一些可独立实施的技术方案中，步骤2311所描述的分别从所述预先搭建的主用数据库和所述预先搭建的备用数据库中，挑选与所述目标业务互动描述的关联程度量化值满足所述事先设置的关联度判断条件的云会话业务描述，得到已选择描述，可以包括以下步骤23111
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步骤23113所描述的技术方案。
38.步骤23111，确定事先针对所述预先搭建的主用数据库所设置的第一预设量化阈值，以及事先针对所述预先搭建的备用数据库所设置的第二预设量化阈值；其中，所述第一预设量化阈值小于所述第二预设量化阈值。
39.在相关实施例中，确定事先针对所述预先搭建的主用数据库所设置的第一预设量化阈值，以及事先针对所述预先搭建的备用数据库所设置的第二预设量化阈值，包括以下步骤（1）
‑
步骤（3）（1）确定所述云会话业务检测结果的预设行为意图特征的特征值，作为目标特征值。
40.例如，预设行为意图特征可以是预先设置的或者标定的行为意图特征，比如可以是特征向量或者特征图，特征图用于对预设行为意图特征进行量化描述。
41.（2）从事先针对所述预先搭建的主用数据库设置的、对应于所述预设行为意图特征的各个特征值与预设量化阈值的第一映射列表中，获寻与所述目标特征值对应的预设量化阈值，作为针对所述预先搭建的主用数据库所设置的第一预设量化阈值。
42.（3）从事先针对所述预先搭建的备用数据库设置的、对应于所述预设行为意图特
征的各个特征值与预设量化阈值的第二映射列表中，获寻与所述目标特征值对应的预设量化阈值，作为针对所述预先搭建的备用数据库所设置的第二预设量化阈值。
43.在本技术实施例中，映射列表可以理解为预设行为意图特征的各个特征值与预设量化阈值的对应关系。如此设计，通过映射列表能够准确确定不同的预设量化阈值。
44.步骤23112，针对所述预先搭建的主用数据库中的每个第一云会话业务描述，判断该第一云会话业务描述与所述目标业务互动描述的关联程度量化值是否超过所述第一预设量化阈值，若是，认定该第一云会话业务描述为与所述目标业务互动描述的关联程度量化值满足所述事先设置的关联度判断条件的云会话业务描述。
45.步骤23113，针对所述预先搭建的备用数据库中的每个第二云会话业务描述，判断该第二云会话业务描述与所述目标业务互动描述的关联程度量化值是否超过所述第二预设量化阈值，若是，认定该第二云会话业务描述为与所述目标业务互动描述的关联程度量化值满足所述事先设置的关联度判断条件的云会话业务描述。
46.例如，上述的预设量化阈值可以根据实际情况进行设置，本技术实施例不作限制。如此设计，可以灵活地挑选与所述目标业务互动描述的关联程度量化值满足所述事先设置的关联度判断条件的云会话业务描述。
47.步骤2312，针对与所述已选择描述对应的第一云会话业务描述中的每个第一云会话业务描述，当所述已选择描述中包括该第一云会话业务描述时，若该第一云会话业务描述所对应的关系型业务内容属于第一关系型业务内容，则从该第一云会话业务描述对应的第一关联程度量化值和第三关联程度量化值中，选择最大量化值，作为该第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值，否则，将该第一云会话业务描述对应的第一关联程度量化值，作为该第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值；当所述已选择描述中没有包括该第一云会话业务描述时，从该第一云会话业务描述对应的第三关联程度量化值中，选择最大量化值，作为该第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值。
48.在一些示例中，所述与所述已选择描述对应的第一云会话业务描述包括：所述已选择描述所包括的第一云会话业务描述，以及，所述已选择描述没有包括但所对应关系型业务内容属于第一关系型业务内容的第一云会话业务描述，所述第一关系型业务内容为所包括的第二云会话业务描述属于已选择描述的关系型业务内容。
49.进一步对，该第一云会话业务描述对应的第三关联程度量化值为：该第一云会话业务描述对应关系型业务内容中属于已选择描述的第二云会话业务描述，与所述目标业务互动描述的关联程度量化值。
50.在一些可独立实施的技术方案中，基于确定得到的关联程度量化值，确定所述预先搭建的主用数据库中各第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值，还可以通过以下两种实施方式中的其中一种实施方式实现。
51.第一种实施方式，针对所述预先搭建的主用数据库中的每个第一云会话业务描述，从该第一云会话业务描述对应的第一关联程度量化值和第二关联程度量化值中，选择最大量化值，作为该第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值。
52.第二种实施方式，针对所述预先搭建的主用数据库中的每个第一云会话业务描述，对该第一云会话业务描述对应的第一关联程度量化值和第二关联程度量化值进行全局融合处理，得到该第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值。
53.例如，全局融合处理可以理解为加权平均处理。
54.如此设计，可以精准地确定出第一云会话业务描述的待使用关联程度量化值。
55.步骤232，选择待使用关联程度量化值最大且满足事先设置的关联度判断条件的第一云会话业务描述，作为与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述。
56.在本技术实施例中，通过以最大关联程度量化值以及关联度判断条件作为云会话业务描述的选定条件，能够准确可靠地选定出与目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述。
57.步骤24，为所述云会话业务检测结果绑定所述相对应的第一云会话业务描述所适配的行为意图标签。
58.在本技术实施例中，通过第一云会话业务描述所适配的行为意图标签，能够实现对云会话业务检测结果的行为意图标签的准确绑定，从而便于后续进行相关的行为意图分析和处理。
59.在一些示例中，所述预先搭建的主用数据库包括已进行身份认证的主用数据库和未进行身份认证的主用数据库。基于此，在一些可独立实施的技术方案中，所述方法还可以包括以下步骤251
‑
步骤253所描述的技术方案。
60.步骤251，若未获寻到与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述，确定所述目标业务互动描述与预先搭建的临时数据库中的各个第三云会话业务描述的关联程度量化值；其中，所述预先搭建的临时数据库中的各个第三云会话业务描述为：最近x分钟内被认定为待加载未认证对象描述的云会话业务描述。
61.步骤252，若所述预先搭建的临时数据库中不存在关联程度量化值超过第三预设量化阈值的第三云会话业务描述，检测所述云会话业务检测结果的业务评价是否满足预设评价指标，若是，将所述目标业务互动描述认定为待加载未认证对象描述，并将所述待加载未认证对象描述导入所述未进行身份认证的主用数据库中，为所述待加载未认证对象描述关联对应于未认证对象的行为意图标签，为所述云会话业务检测结果绑定所述对应于未认证对象的行为意图标签。
62.例如，业务评价可以理解为云会话业务检测结果的检测质量，预设评价指标可以理解为质量判定条件，比如可以从云会话业务的完整度层面出发以确定对应的业务评价，或者从云会话业务的时效性层面出发以确定对应的业务评价。
63.步骤253，若所述预先搭建的临时数据库中存在关联程度量化值超过第三预设量化阈值的第三云会话业务描述，为所述云会话业务检测结果，绑定所述关联程度量化值超过第三预设量化阈值的第三云会话业务描述所适配的行为意图标签。
64.在上述技术方案中，能够基于不同的情况进行行为意图标签的绑定，从而确保行为意图标签绑定的精度。
65.在上述内容的基础上，所述方法还包括：在获寻到与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述时，判断所述云会话业务检测结果的业务检测评价值是否超过预设评价值；当业务检测评价判断结果为是时，若第二关系型业务内容所包括的云会话业务描述的数量小于设定数目，将所述目标业务互动描述导入所述第二关系型业务内容中，否则，基于所述目标业务互动描述，更新所述第二关系型业务内容中所对应结果的业务检测评价值最低的云会话业务描述。
66.在本技术实施例中，所述第二关系型业务内容为所述预先搭建的备用数据库中与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述对应的关系型业务内容。
67.进一步地，业务检测评价值可以理解对业务检测进行量化记录，如此设计，能够实现对云会话业务描述的更新。
68.在一些选择性且和独立实施的技术方案中，该方法还可以包括以下内容：在所述云会话业务检测结果所绑定的行为意图标签表征所述云会话业务检测结果对应的大数据业务交互端存在业务操作防拦截需求时，执行对应的业务操作防拦截操作。
69.在一些选择性且和独立实施的技术方案中，执行对应的业务操作防拦截操作，可以包括以下内容：获取预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息、所述设定业务互动场景的可视化交互关系信息以及所述设定业务互动场景内业务操作拦截节点的分布情况；根据获取到的内容，确定所述业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述以及所述每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述；根据所述业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述、与所述每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述、以及所述可视化交互关系信息，确定所述业务操作拦截节点的至少一个操作应对策略。
70.在一些选择性且和独立实施的技术方案中，关于上述的业务操作防拦截操作的进一步实施方案，可以包括以下内内容。
71.setp201、获取预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息、设定业务互动场景的可视化交互关系信息以及设定业务互动场景内业务操作拦截节点的分布情况。
72.云业务互动分析服务器接收来自大数据业务交互端所对应的业务用户的操作应对策略搜寻请求，该操作应对策略搜寻请求用于指示设定业务互动场景、设定业务互动场景内的业务操作拦截节点以及预置操作分析时段。然后，云业务互动分析服务器响应于该操作应对策略搜寻请求，可以获取预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息、设定业务互动场景的可视化交互关系信息以及设定业务互动场景内业务操作拦截节点的分布情况。进而，云业务互动分析服务器可以获取到预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态的全部大数据业务交互端的操作习惯识别信息。
73.其中，设定业务互动场景可以是在线业务网络中某个业务板块的有大数据业务交互端验证需求的业务互动场景，如：在线支付、政企云服务、智慧城市安防等敏感业务互动场景中的一种。设定业务互动场景内的任一个业务操作拦截节点可以是指在任一条业务操作流程路径上部署有大数据业务交互端的异常行为检测单元的业务互动场景。若这条业务操作流程路径被拆分成拦截流程相反的两部分，则认为这条业务操作流程路径包括两个并行、且拦截流程相反的拦截覆盖区域，并且，部署在这条业务操作流程路径上的这个业务操作拦截节点就是部署在这两个拦截覆盖区域上的业务操作拦截节点，即这个业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域包括这两个拦截覆盖区域。若这条业务操作流程路径只有一个拦截流程，则这条业务操作流程路径就包括一个拦截覆盖区域，并且，部署在这条业务操作流程路径上的这个业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域也包括这一个拦截覆盖区域。
74.示例性地，业务操作拦截节点可以部署行为数据采集线程和/或行为意图挖掘线
程，行为数据采集线程用于检测大数据业务交互端的数据量是否异常。行为意图挖掘线程用于检测大数据业务交互端的行为意图是否安全。
75.可以理解的是，操作应对策略搜寻请求可以用于指示设定业务互动场景内的一个业务操作拦截节点或多个业务操作拦截节点。云业务互动分析服务器针对每个业务操作拦截节点，执行基于人工智能的大数据业务优化方法。在本技术实施例中，以一个业务操作拦截节点为例说明基于人工智能的大数据业务优化方法。
76.在本技术实施例中，可视化交互关系信息可以包括多个拦截覆盖区域数据；每个拦截覆盖区域数据包括拦截覆盖区域标识（如，拦截覆盖区域序号、拦截覆盖区域名称）、拦截覆盖区域状态和拦截覆盖区域场景信息等。每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息可以包括该大数据业务交互端标识（如，大数据业务交互端序号、大数据业务交互端偏好）、以及该大数据业务交互端对应的大数据业务交互端状态数据和大数据业务交互端互动时段等。业务操作拦截节点的分布情况可以包括业务操作拦截节点标识（如业务操作拦截节点序号）、业务操作拦截节点状态等。
77.其中，每个拦截覆盖区域的拦截覆盖区域场景信息可以是该拦截覆盖区域中的多个空间映射值。这多个空间映射值可以表明该拦截覆盖区域所对应的拓扑联系，例如，这多个拓扑联系周围至少包括该拦截覆盖区域的操作触发阶段映射结果、操作结束阶段映射结果和中间空间映射值对应的拦截覆盖区域映射结果。
78.其中，若设定业务互动场景的可视化交互关系中任一条业务操作流程路径被拆分成拦截流程相反的两部分，则认为这条业务操作流程路径包括两个并行、且拦截流程相反的拦截覆盖区域，相应地，可视化交互关系信息包括与这两个拦截覆盖区域对应的两个拦截覆盖区域数据。这两个拦截覆盖区域数据中的拦截覆盖区域标识、拦截覆盖区域场景信息和拦截覆盖区域状态都不相同。
79.示例性地，该可视化交互关系信息中每个拦截覆盖区域的拦截覆盖区域标识可以是拦截覆盖区域序号。每个拦截覆盖区域的拦截覆盖区域状态是该拦截覆盖区域的拦截流程，可以用拦截覆盖区域操作触发阶段的映射结果和拦截覆盖区域操作结束阶段的映射结果表示。其中，如果intercept_zone2和intercept_zone3是两个并行、且拦截流程相反的拦截覆盖区域，则可知intercept_zone2和intercept_zone3对应于同一个业务操作流程路径，并且，intercept_zone2的操作触发阶段s2的映射结果和intercept_zone3的操作结束阶段e3的映射结果相近，intercept_zone2的操作结束阶段e2的映射结果和intercept_zone3的操作触发阶段s3的映射结果相近。
80.示例性地，预置操作分析时段可以为2020年03月01日
‑
2020年03月07日；大数据业务交互端标识可以是大数据业务交互端偏好。
81.在本技术实施例中，云业务互动分析服务器可以在每个大数据业务交互端运行过程中，通过大数据挖掘分析技术实时获取每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息，还可以采用其他现有的任意一种信息获取技术实时获取每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息，本技术实施例对此不作限定。云业务互动分析服务器实时获取每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息的同时，保存每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息。进而，云业务互动分析服务器可以从保存的大数据业务交互端的操作习惯识别信息中获取预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态多个大数据业务交互端的操
作习惯识别信息。
82.其中，每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息中的大数据业务交互端状态数据可以包括互动对象记录等。
83.setp202、根据获取到的内容，确定业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述以及每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述。
84.云业务互动分析服务器可以对业务操作拦截节点的分布情况和可视化交互关系信息中的拦截覆盖区域场景信息进行比较，确定业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述。云业务互动分析服务器还可以通过在线业务网络匹配技术，对每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息中的大数据业务交互端状态数据和可视化交互关系信息中的拦截覆盖区域场景信息进行比较，确定每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述；进而可以预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态的全部大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述。
85.其中，业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述可以包括业务操作拦截节点标识、业务操作拦截节点状态以及业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的拦截覆盖区域标识、拦截覆盖区域状态和拦截覆盖区域场景信息。每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的数据可以包括：至少一个拦截覆盖区域数据、以及每个拦截覆盖区域数据对应的大数据业务交互端的操作习惯识别信息。
86.在本技术实施例中，若任一个大数据业务交互端的操作习惯识别信息中的大数据业务交互端状态数据采用的映射结果规则不同于可视化交互关系信息中的拦截覆盖区域场景信息所采用的映射结果规则，则云业务互动分析服务器可以根据可视化交互关系信息中的拦截覆盖区域场景信息所采用的映射结果规则，对该大数据业务交互端的操作习惯识别信息中的每个互动对象记录进行映射结果转换，得到转换后的映射结果。该转换后的映射结果是在可视化交互关系信息中的拦截覆盖区域场景信息所采用的映射结果规则下的映射结果。然后，云业务互动分析服务器可以对该大数据业务交互端的转换后的映射结果和可视化交互关系信息中的拦截覆盖区域场景信息进行匹配，确定该大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的可视化交互关系信息中的拦截覆盖区域的描述。
87.setp203、根据业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述、每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述、以及可视化交互关系信息，确定业务操作拦截节点的至少一个操作应对策略。
88.云业务互动分析服务器可以根据业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述、预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态的全部大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述、以及可视化交互关系信息，确定全部大数据业务交互端拦截应对业务操作拦截节点的至少一个操作应对策略。其中，每个操作应对策略可以包括可视化交互关系信息中的至少一个拦截覆盖区域。
89.可以理解的是，云业务互动分析服务器可以根据预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息、设定业务互动场景的可视化交互关系信息、以及设定业务互动场景内业务操作拦截节点的分布情况，分别确定业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述、每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述。其中，该每个大数据业务交互端的操作习惯识别信
息可以表示大数据业务交互端在设定业务互动场景内的优化互动操作状态，那么，该每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述就可以表示大数据业务交互端在设定业务互动场景内进行优化互动操作的拦截覆盖区域的描述。进而，利用预置操作分析时段内全部大数据业务交互端在设定业务互动场景内进行优化互动操作的拦截覆盖区域的描述，再结合业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述和可视化交互关系信息，就可以确定大数据业务交互端在设定业务互动场景内进行优化互动操作的一些拦截应对业务操作拦截节点的拦截覆盖区域。然后，可以根据大数据业务交互端在设定业务互动场景内进行优化互动操作的一些拦截应对业务操作拦截节点的拦截覆盖区域，确定出大数据业务交互端拦截应对业务操作拦截节点的至少一个操作应对策略。这样根据大数据业务交互端在设定业务互动场景内进行优化互动操作的一些拦截应对业务操作拦截节点的拦截覆盖区域确定的至少一个操作应对策略，相较于根据在先的经验确定出的操作应对策略，更准确地表示了大数据业务交互端在设定业务互动场景内进行优化互动操作时会选取的拦截应对业务操作拦截节点的操作应对策略。
90.进而，针对大数据业务交互端在进行优化互动操作时会选取的拦截应对策略对应的拦截覆盖区域进行拦截线程调整，提高了拦截线程调整的效率。
91.在本技术实施例中，setp203可以包括setp2031
‑
setp2032。
92.setp2031、根据业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述以及每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述，确定可视化交互关系信息中每个拦截覆盖区域的业务互动显著度。该业务互动显著度用于表征拦截覆盖区域的操作事件数目。
93.其中，可视化交互关系信息中全部拦截覆盖区域的业务互动显著度可包括业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的业务互动显著度、以及除业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域之外的其他拦截覆盖区域的业务互动显著度。云业务互动分析服务器可以确定业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的业务互动显著度可以等于0，其他拦截覆盖区域的业务互动显著度可以表征其他拦截覆盖区域的操作事件数目。如此，云业务互动分析服务器将业务互动显著度较高的拦截覆盖区域作为待定拦截覆盖区域，该待定拦截覆盖区域不包括业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域。
94.在本技术实施例中，云业务互动分析服务器可以先确定业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的业务互动显著度为0。然后，云业务互动分析服务器根据与多个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述，确定每个大数据业务交互端的至少一个互动操作记录以及每个互动操作记录对应的统计时间。云业务互动分析服务器再根据每个大数据业务交互端的至少一个互动操作记录和每个互动操作记录对应的统计时间，确定对于每个大数据业务交互端而言每个目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。最后，云业务互动分析服务器对于每个目标拦截覆盖区域而言，确定目标拦截覆盖区域的全部局部业务互动显著度的和值，并将全部局部业务互动显著度的和值作为每个目标拦截覆盖区域的业务互动显著度。
95.其中，每个互动操作记录包括设定业务互动场景的可视化交互关系中至少一个拦截覆盖区域。统计时间为大数据业务交互端匹配到对应的互动操作记录中第n个拦截覆盖区域的时间，n为正整数。对于一个大数据业务交互端而言，一个目标拦截覆盖区域的局部
业务互动显著度用于表征一个大数据业务交互端在一个目标拦截覆盖区域进行互动操作的可能性。目标拦截覆盖区域是互动操作记录中除业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域之外的任一拦截覆盖区域。
96.可以理解的是，云业务互动分析服务器可以先针对每一个大数据业务交互端，根据该大数据业务交互端的至少一个互动操作记录以及每个互动操作记录对应的统计时间，确定该大数据业务交互端的至少一个互动操作记录中每个目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。进而，可以针对预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态的全部大数据业务交互端确定出目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。然后，针对每个目标拦截覆盖区域而言，将该目标拦截覆盖区域的全部局部业务互动显著度的和值作为该目标拦截覆盖区域的业务互动显著度。
97.在本技术实施例中，云业务互动分析服务器针对预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态任一大数据业务交互端（可以称为第一大数据业务交互端），执行第一处理步骤，以确定对于第一大数据业务交互端而言每个目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。进而，云业务互动分析服务器对预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态的全部大数据业务交互端都执行第一处理步骤，可以对全部大数据业务交互端确定出目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。
98.其中，第一处理步骤包括：确定第一大数据业务交互端的至少一个互动操作记录中目标互动操作记录组的数目，再将目标互动操作记录组的数目作为目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。目标互动操作记录组包括统计时间是按照设定顺序整理的、且皆包含目标拦截覆盖区域的互动操作记录；不同目标互动操作记录组中的互动操作记录对应的统计时间是间断的。
99.其中，每个大数据业务交互端的各个互动操作记录对应的统计时间都是大数据业务交互端匹配到各个互动操作记录中第n个拦截覆盖区域的时间，即大数据业务交互端在各个互动操作记录中第n个拦截覆盖区域的启动时间。n可以取值为1。
100.进一步地，云业务互动分析服务器可以按照统计时间的先后，对第一个大数据业务交互端的至少一个互动操作记录进行排序，得到排序后的至少一个互动操作记录。然后，云业务互动分析服务器针对第一大数据业务交互端的至少一个互动操作记录中的每个目标拦截覆盖区域，将排序后的至少一个互动操作记录中前后互动操作记录均不包括该目标拦截覆盖区域的一个互动操作记录作为一个目标互动操作记录组，和/或将排序后的至少一个互动操作记录中统计时间连续的、且都包括该目标拦截覆盖区域的多个互动操作记录作为一个目标互动操作记录组。云业务互动分析服务器再统计全部的目标互动操作记录组的数目，并将目标互动操作记录组的数目作为该目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。进而云业务互动分析服务器可以得到第一大数据业务交互端的至少一个互动操作记录中的全部目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度。
101.示例性地，以预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态的全部大数据业务交互端包括大数据业务交互端1和大数据业务交互端2为例，云业务互动分析服务器可以得到大数据业务交互端的互动操作记录信息表。然后，云业务互动分析服务器按照大数据业务交互端1的多个互动操作记录对应的统计时间的先后顺序（time11
‑
time12
‑
time13
‑
time14），对大数据业务交互端1的多个互动操作记录进行排序，得到大数
据业务交互端1的排序后的多个互动操作记录。同理，云业务互动分析服务器按照大数据业务交互端2的多个互动操作记录对应的统计时间的先后顺序（time21
‑
time22
‑
time23），对大数据业务交互端2的多个互动操作记录进行排序，得到大数据业务交互端2的排序后的多个互动操作记录。每个互动操作记录包括至少一个拦截覆盖区域。
102.业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域包括intercept_zone30和intercept_zone31，则云业务互动分析服务器可以先确定intercept_zone30和intercept_zone31的业务互动显著度都是0。大数据业务交互端1的多个互动操作记录中的目标拦截覆盖区域包括：intercept_zone10、intercept_zone20、intercept_zone51、intercept_zone80、intercept_zone60、intercept_zone21、intercept_zone11。大数据业务交互端2的多个互动操作记录中的目标拦截覆盖区域包括：intercept_zone70、intercept_zone80、intercept_zone60、intercept_zone51、intercept_zone71、intercept_zone50。目标拦截覆盖区域是可视化交互关系信息中除业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域之外的其他拦截覆盖区域。
103.以大数据业务交互端1、intercept_zone10和intercept_zone20为例，说明云业务互动分析服务器确定目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度的过程。云业务互动分析服务器可以根据大数据业务交互端1的排序后的多个互动操作记录，确定intercept_zone10对应的2个目标互动操作记录组包括：{记录record11}和{记录record13}，则intercept_zone10的局部业务互动显著度是2。其中，记录record11和记录record13都包括intercept_zone10。intercept_zone10对应的这2个目标互动操作记录组对应的统计时间间隔了一个记录record12对应的统计时间，则这2个目标互动操作记录组间断。
104.云业务互动分析服务器可以根据大数据业务交互端1的排序后的多个互动操作记录，确定intercept_zone20对应的2个目标互动操作记录组包括：{记录record11}和{记录record13}，则intercept_zone20的局部业务互动显著度是2。其中，记录record11和记录record13都包括intercept_zone20。intercept_zone20对应的这2个目标互动操作记录组对应的统计时间间隔了一个记录record12对应的统计时间，则这2个目标互动操作记录组间断。
105.同理，云业务互动分析服务器还可以确定出intercept_zone51的局部业务互动显著度是1、intercept_zone60的局部业务互动显著度是1、intercept_zone80的局部业务互动显著度是1、intercept_zone21的局部业务互动显著度是2、intercept_zone11的局部业务互动显著度是2。大数据业务优化又可以根据大数据业务交互端2的互动操作记录及其对应的统计时间，确定出intercept_zone50的局部业务互动显著度是1、intercept_zone60的局部业务互动显著度是1、intercept_zone70的局部业务互动显著度是2、intercept_zone80的局部业务互动显著度是1、intercept_zone51的局部业务互动显著度是1、intercept_zone71的局部业务互动显著度是1。
106.进而，云业务互动分析服务器根据确定出的全部目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度，对每个目标拦截覆盖区域的局部业务互动显著度进行求和处理，得到对应intercept_zone10的业务互动显著度是2、intercept_zone20的业务互动显著度是2、intercept_zone50的业务互动显著度是1、intercept_zone60的业务互动显著度是2、intercept_zone70的业务互动显著度是2、intercept_zone80的业务互动显著度是2、
intercept_zone11的业务互动显著度是2、intercept_zone21的业务互动显著度是2、intercept_zone51的业务互动显著度是2、intercept_zone71的业务互动显著度是1。
107.setp2032、根据确定出的业务互动显著度、业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述、以及可视化交互关系信息，确定至少一个操作应对策略。
108.其中，云业务互动分析服务器可以根据确定出的业务互动显著度，将业务互动显著度较高的拦截覆盖区域作为待定拦截覆盖区域。云业务互动分析服务器再根据业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述以及可视化交互关系信息，从该待定拦截覆盖区域中，确定能够拦截应对业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的至少一个操作应对策略。
109.在本技术实施例中，云业务互动分析服务器可以先根据确定出的业务互动显著度，从可视化交互关系信息中获取待定拦截覆盖区域的描述。然后，云业务互动分析服务器从待定拦截覆盖区域的描述中，确定业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域对应的关联拦截覆盖区域的描述；关联拦截覆盖区域为待定拦截覆盖区域中与业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域直接关联或者非直接关联的拦截覆盖区域。云业务互动分析服务器再根据关联拦截覆盖区域的描述，确定多个操作触发阶段和多个操作结束阶段。最后，云业务互动分析服务器根据多个操作触发阶段、多个操作结束阶段、可视化交互关系信息和待定拦截覆盖区域的描述，确定至少一个操作应对策略。
110.其中，每个操作应对策略为从目标操作触发阶段到目标操作结束阶段、由至少一个待定拦截覆盖区域组成的且不包括业务操作拦截节点的操作行为轨迹。在设定业务互动场景的可视化交互关系中从目标操作触发阶段到目标操作结束阶段的最快操作行为轨迹包括业务操作拦截节点；目标操作触发阶段为任一操作触发阶段，目标操作结束阶段为任一操作结束阶段。
111.其中，待定拦截覆盖区域为可视化交互关系信息中业务互动显著度大于设定互动显著度值的拦截覆盖区域。设定互动显著度值可以根据确定出的全部拦截覆盖区域的业务互动显著度设置。例如，确定出的全部拦截覆盖区域的业务互动显著度中的最大值和最小值的平均值；又例如，确定出的全部拦截覆盖区域的业务互动显著度的平均值。
112.其中，关联拦截覆盖区域可以是待定拦截覆盖区域中与业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域直接关联或者非直接关联的拦截覆盖区域。云业务互动分析服务器确定出的关联拦截覆盖区域可以是多个关联拦截覆盖区域。云业务互动分析服务器可以从多个关联拦截覆盖区域的全部操作触发阶段和操作结束阶段中，获取一个操作触发阶段和这一个操作触发阶段对应的一个操作结束阶段，进而得到多个操作触发阶段和多个操作结束阶段。一个操作触发阶段和这一个操作触发阶段对应的一个操作结束阶段可以对应于同一个拦截覆盖区域，也可以对应于不同的拦截覆盖区域。多个操作触发阶段和多个操作结束阶段为一一对应的。任一个操作触发阶段为一个关联拦截覆盖区域在该关联拦截覆盖区域的拦截流程中的起始阶段；任一个操作结束阶段为一个关联拦截覆盖区域在该关联拦截覆盖区域的拦截流程中的完成阶段。
113.其中，若一个业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域包括两个拦截覆盖区域，与这个业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域直接关联或者非直接关联的拦截覆盖区域可以是指与这个业务操作拦截节点所对应两个拦截覆盖区域中的任一个拦截覆盖区域直接关联或者非直接关联的拦截覆盖区域。
114.示例性地，关联拦截覆盖区域可以包括1级关联拦截覆盖区域、2级关联拦截覆盖区域、...、p级关联拦截覆盖区域，p为正整数。其中，1级关联拦截覆盖区域是指与业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域直接关联的拦截覆盖区域，2级关联拦截覆盖区域及2级以上的关联拦截覆盖区域都是与业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域非直接关联的拦截覆盖区域。2级关联拦截覆盖区域及2级以上的关联拦截覆盖区域中每一级关联拦截覆盖区域均与其上一级关联拦截覆盖区域直接关联。
115.可以理解的是，每一级关联拦截覆盖区域可以包括与其上一级关联拦截覆盖区域中全部拦截覆盖区域直接关联的拦截覆盖区域，或者包括与其上一级关联拦截覆盖区域中部分拦截覆盖区域直接关联的拦截覆盖区域。
116.示例性地，基于上述设定业务互动场景的可视化交互关系、以及大数据业务交互端的互动操作记录信息，设定业务互动场景的可视化交互关系中的全部拦截覆盖区域包括以下区域：intercept_zone10、intercept_zone20、intercept_zone30、intercept_zone40、intercept_zone50、intercept_zone60、intercept_zone70、intercept_zone80、intercept_zone90、intercept_zone100、intercept_zone110、intercept_zone11、intercept_zone21、intercept_zone31、intercept_zone41、intercept_zone51、intercept_zone61、intercept_zone71、intercept_zone81、intercept_zone91、intercept_zone101和intercept_zone111。
117.在一些可能的实施例中，如果业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域包括intercept_zone30和intercept_zone31，则intercept_zone30和intercept_zone31的业务互动显著度都等于0。假设设定互动显著度值为0，云业务互动分析服务器根据上述确定出的全部拦截覆盖区域的业务互动显著度，从全部拦截覆盖区域中选出业务互动显著度大于设定互动显著度值的待定拦截覆盖区域有intercept_zone10、intercept_zone20、intercept_zone50、intercept_zone60、intercept_zone70、intercept_zone80、intercept_zone11、intercept_zone21、intercept_zone51、intercept_zone71。云业务互动分析服务器再从待定拦截覆盖区域中确定与intercept_zone30和intercept_zone31中任一个拦截覆盖区域直接关联或者非直接关联的关联拦截覆盖区域。其中，该关联拦截覆盖区域包括1级关联拦截覆盖区域和2级关联拦截覆盖区域。1级关联拦截覆盖区域包括：intercept_zone20、intercept_zone21、intercept_zone50、intercept_zone51和intercept_zone60。2级关联拦截覆盖区域包括：intercept_zone10、intercept_zone11、intercept_zone70、intercept_zone71和intercept_zone80。
118.在本技术实施例中，由于云业务互动分析服务器从多个关联拦截覆盖区域包括的全部操作触发阶段和全部操作结束阶段中，任意获取一个操作触发阶段和这一个操作触发阶段对应的一个操作结束阶段，则存在获取的某一个操作触发阶段和某一个操作触发阶段对应的一个操作结束阶段之间的最快操作行为轨迹不包括业务操作拦截节点。那么，从某一个操作触发阶段到某一个操作触发阶段对应的一个操作结束阶段的任一个操作行为轨迹都不算是拦截应对业务操作拦截节点的操作应对策略。因此，云业务互动分析服务器需要对由多个操作触发阶段和多个操作结束阶段确定的操作行为轨迹进行清洗，筛分出拦截应对业务操作拦截节点的至少一个操作应对策略。
119.一种筛分方式是云业务互动分析服务器可以先对多个操作触发阶段和多个操作
结束阶段进行清洗；再由清洗后的操作触发阶段和清洗后的操作结束阶段确定至少一个操作应对策略。
120.进一步地，云业务互动分析服务器可以根据可视化交互关系信息，从多个操作触发阶段和多个操作结束阶段中确定满足设定判断条件的操作触发阶段及其对应的操作结束阶段。云业务互动分析服务器再根据满足设定判断条件的操作触发阶段及其对应的操作结束阶段、以及待定拦截覆盖区域的描述，确定至少一个操作应对策略。其中，设定判断条件包括在设定业务互动场景的可视化交互关系中从一个操作触发阶段到对应的一个操作结束阶段的最快操作行为轨迹包括业务操作拦截节点。
121.其中，云业务互动分析服务器判断每个操作触发阶段和其对应的一个操作结束阶段在可视化交互关系中的最快操作行为轨迹是否包括业务操作拦截节点。若该操作触发阶段和其对应的一个操作结束阶段在可视化交互关系中的最快操作行为轨迹包括业务操作拦截节点，则确定该操作触发阶段和其对应的一个操作结束阶段是满足设定判断条件的一个操作触发阶段和操作结束阶段。云业务互动分析服务器连接拦截流程从每个满足设定判断条件的操作触发阶段到其对应的操作结束阶段的待定拦截覆盖区域，得到一个或多个连接操作行为轨迹；再从一个或多个连接操作行为轨迹中选择最快操作行为轨迹作为操作应对策略。
122.其中，若一个业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域包括两个拦截覆盖区域，设定判断条件中的最快操作行为轨迹包括业务操作拦截节点可以是指该最快操作行为轨迹包含这个业务操作拦截节点所对应两个拦截覆盖区域中的任一个拦截覆盖区域。
123.另一种筛分方式是云业务互动分析服务器可以先根据多个操作触发阶段和多个操作结束阶段之间的待定拦截覆盖区域，组成多个备选操作行为轨迹；再对多个备选操作行为轨迹进行清洗，得到至少一个操作应对策略。
124.进一步地，云业务互动分析服务器可以根据多个操作触发阶段、多个操作结束阶段以及待定拦截覆盖区域的描述，确定多个备选操作行为轨迹。然后，云业务互动分析服务器根据可视化交互关系信息，从多个操作触发阶段和多个操作结束阶段中确定满足设定判断条件的操作触发阶段及其对应的操作结束阶段。云业务互动分析服务器再将多个备选操作行为轨迹中满足设定判断条件的操作触发阶段及其对应的操作结束阶段对应的备选操作行为轨迹作为至少一个操作应对策略。
125.其中，云业务互动分析服务器连接拦截流程从多个操作触发阶段中每个操作触发阶段到其对应的一个操作结束阶段的待定操作行为轨迹，得到一个或多个连接操作行为轨迹；再从一个或多个连接操作行为轨迹中选择最快操作行为轨迹作为备选操作行为轨迹，进而得到多个备选操作行为轨迹。
126.在本技术实施例中，由于云业务互动分析服务器采用上述一种筛分方式或另一种筛分方式确定出的至少一个操作应对策略中可能存在一个操作应对策略包含另一个操作应对策略的情况。因此，云业务互动分析服务器可以将采用上述一种筛分方式或另一种筛分方式确定出的至少一个操作应对策略作为至少一个原始操作应对策略；然后，从至少一个原始操作应对策略中确定一组或多组存在包含关系的原始操作应对策略；最后，由至少一个原始操作应对策略中不存在包含关系的原始操作应对策略、以及每组存在包含关系的原始操作应对策略中的最快操作应对策略，组成至少一个操作应对策略。
127.示例性地，继续以上述的设定业务互动场景的可视化交互关系中的业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域intercept_zone3和拦截覆盖区域intercept_zone3的关联拦截覆盖区域为例，说明云业务互动分析服务器根据多个操作触发阶段、多个操作结束阶段、可视化交互关系信息和待定拦截覆盖区域的描述，确定至少一个操作应对策略的过程。举例说明，云业务互动分析服务器确定的不满足设定判断条件的操作触发阶段和操作结束阶段包括：intercept_zone10的操作触发阶段和intercept_zone10的操作结束阶段、intercept_zone10的操作触发阶段和intercept_zone20的操作结束阶段、intercept_zone80的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段、intercept_zone51的操作触发阶段和intercept_zone71的操作结束阶段等，这里不一一列举。云业务互动分析服务器确定的满足设定判断条件的操作触发阶段和操作结束阶段包括：intercept_zone10的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段、intercept_zone20的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段、intercept_zone70的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段、intercept_zone51的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段。
128.然后，云业务互动分析服务器根据这些满足设定判断条件的操作触发阶段和操作结束阶段、以及待定拦截覆盖区域（包括intercept_zone10、intercept_zone20、intercept_zone50、intercept_zone60、intercept_zone70、intercept_zone80、intercept_zone11、intercept_zone21、intercept_zone51和intercept_zone71）的信息，得到至少一个原始操作应对策略包括：与intercept_zone10的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段对应的原始操作应对策略：intercept_zone10
‑
intercept_zone20
‑
intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60；与intercept_zone20的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段对应的原始操作应对策略：intercept_zone20
‑
intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60；与intercept_zone70的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段对应的原始操作应对策略：intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60；与intercept_zone51的操作触发阶段和intercept_zone60的操作结束阶段对应的原始操作应对策略：intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60。
129.其中，intercept_zone10
‑
intercept_zone20
‑
intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60、intercept_zone20
‑
intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60和intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60是一组存在包含关系的原始操作应对策略。云业务互动分析服务器可以保留：intercept_zone10
‑
intercept_zone20
‑
intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60、intercept_zone20
‑
intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60和intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60中的最快操作应对策略，即intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60。
130.最后，由intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60，和intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60组成至少一个操作应对策略。
131.在本技术实施例中，在setp2032之后，上述方法还可以包括step801
‑
step803。
132.step801、对于每个大数据业务交互端而言，执行下述第二处理步骤，以确定每个大数据业务交互端在预置操作分析时段内的拦截应对信息。
133.其中，第二处理步骤包括：根据每个大数据业务交互端的至少一个互动操作记录，确定至少一个互动操作记录中每个互动操作记录对应的操作应对策略；根据至少一个互动操作记录中每个互动操作记录对应的操作应对策略和统计时间，统计每个大数据业务交互端在预置操作分析时段内的拦截应对信息。每个大数据业务交互端在预置操作分析时段内的拦截应对信息包括：每个大数据业务交互端的操作应对策略、每个大数据业务交互端的拦截应对时间以及每个大数据业务交互端的拦截应对次数中的至少一个。
134.其中，每个互动操作记录与每个互动操作记录对应的操作应对策略之间的重复内容在每个互动操作记录对应的操作应对策略中的比例值大于设定比值。例如，设定比值可以为70％或80％等。
135.可以理解的是，第二处理步骤中使用的每个大数据业务交互端的至少一个互动操作记录和每个互动操作记录对应的统计时间，可以是云业务互动分析服务器在setp2031中根据与多个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述确定的。
136.继续以上述由intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60和intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60组成的至少一个操作应对策略为例，用预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态任一个大数据业务交互端的至少一个互动操作记录来说明确定该大数据业务交互端的拦截应对信息的过程。假设该大数据业务交互端的至少一个互动操作记录包括：第1个互动操作记录是：intercept_zone90
‑
intercept_zone100
‑
intercept_zone110
‑
intercept_zone60及其对应的统计时间time1、第2个互动操作记录是：intercept_zone61
‑
intercept_zone81
‑
intercept_zone71及其对应的统计时间time2、第3个互动操作记录是：intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60。
137.设定比值等于70％。第1个互动操作记录与上述每个操作应对策略之间的重复内容在每个操作应对策略中的比例值都小于70％，则第1个互动操作记录没有对应的操作应对策略。第2个互动操作记录与上述每个操作应对策略之间的重复内容在每个操作应对策略中的比例值都等于0，则第2个互动操作记录没有对应的操作应对策略。第3个互动操作记
录与上述操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60之间的重复内容在操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60中的比例值大于70％，则第3个互动操作记录对应操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60。进而，该大数据业务交互端在预置操作分析时段内的拦截应对信息包括：操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60、操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对时间是统计时间time3、操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对次数是1。
138.step802、对于至少一个操作应对策略中每个操作应对策略而言，根据确定的全部拦截应对信息，统计每个操作应对策略的操作事件信息。
139.其中，操作事件信息包括：每个操作应对策略的拦截应对事件行为和每个操作应对策略的拦截应对时间中的至少一个。或者，操作事件信息包括：每个操作应对策略的多个业务时段内的拦截应对事件行为。
140.示例性地，云业务互动分析服务器根据任一个操作应对策略的全部拦截应对事件行为和拦截应对时间，统计设定多个业务时段中每个业务时段内的拦截应对次数，得到该操作应对策略对应的多个业务时段的拦截应对次数。该操作应对策略的任一个业务时段的拦截应对次数等于对应于该业务时段内的拦截应对次数的总和。
141.其中，设定多个业务时段可以是对一天24小时等间隔拆分的多个业务时段，例如，1点
‑
3点，3点
‑
5点，5点
‑
7点，7点
‑
9点等等。
142.step803、根据至少一个操作应对策略的操作事件信息，确定热门操作应对策略或所述热门操作应对策略对应的热门业务时段。
143.云业务互动分析服务器可以根据全部操作应对策略的拦截应对事件行为，从全部操作应对策略中确定拦截应对事件行为大于第一事件行为阈值的热门操作应对策略。然后，云业务互动分析服务器还可以根据任一个热门操作应对策略的拦截应对时间，统计设定多个业务时段中每个业务时段内的拦截应对次数，得到该热门操作应对策略对应的多个业务时段的拦截应对次数。最后，云业务互动分析服务器可以根据该热门操作应对策略对应的多个业务时段的拦截应对次数，确定该热门操作应对策略对应的拦截应对次数大于第二事件行为阈值的热门业务时段。
144.其中，任一个热门操作应对策略的任一个业务时段的拦截应对次数等于对应于该业务时段内的拦截应对时间的个数。
145.可以理解的是，云业务互动分析服务器确定出拦截应对事件行为大于第一事件行为阈值的热门操作应对策略、热门操作应对策略对应的拦截应对次数大于第二事件行为阈值的热门业务时段。如此，针对热门操作应对策略在热门业务时段进行拦截线程调整，即减少了拦截线程调整的工作量，也提高了拦截线程调整的效率。
146.继续以上述由intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60和intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60组成的至少一个操作应对策略为例，假设云业务互动分析服务器得到多个大数据业务交互端的拦截应对信息包括：大数
据业务交互端1的拦截应对信息、大数据业务交互端2的拦截应对信息。大数据业务交互端1的拦截应对信息包括：操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对时间包括统计时间time3、统计时间time4和统计时间time5，操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对次数是3；操作应对策略intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对时间包括统计时间time6和统计时间time7，操作应对策略intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对次数是2。
147.大数据业务交互端2的拦截应对信息包括：操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对时间包括统计时间time8，操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对次数是1；操作应对策略intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对时间包括统计时间time9和统计时间time10，操作应对策略intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对次数是2。
148.进而，云业务互动分析服务器根据大数据业务交互端1的拦截应对信息和大数据业务交互端2的拦截应对信息，统计至少一个操作应对策略中每个操作应对策略的操作事件信息包括：操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对时间包括time3、time4、time5和time8，操作应对策略intercept_zone70
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对次数是4；操作应对策略intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对时间包括time6、time7、time9和time10，操作应对策略intercept_zone51
‑
intercept_zone80
‑
intercept_zone60对应的拦截应对次数是4。
149.在一些选择性的且可独立实施的实施例中，在setp203所描述的根据业务操作拦截节点所对应拦截覆盖区域的描述、每个大数据业务交互端的操作习惯识别信息对应的拦截覆盖区域的描述、以及可视化交互关系信息，确定业务操作拦截节点的至少一个操作应对策略步骤之后，该方法还可以包括针对大数据业务交互端的操作安全检测，从而在确保大数据业务交互端处于安全业务状态下时，将操作应对策略进行下发，为此，该方法还可以包括setp204
‑
setp205。
150.setp204、基于所述操作习惯识别信息对所述大数据业务交互端进行操作安全检测，得到所述大数据业务交互端的操作安全检测结果。
151.setp205、在所述操作安全检测结果表征所述大数据业务交互端通过安全校验时，将所述至少一个操作应对策略下发给所述大数据业务交互端。
152.比如，可以在操作安全检测结果对应的安全评分值大于设定评分值时，判定大数据业务交互端通过安全校验，从而将至少一个操作应对策略下发给大数据业务交互端。
153.在一些选择性的且可独立实施的实施例中，setp204可以包括setp2041
‑
setp2045。
154.setp2041、获取针对所述操作习惯识别信息的层次化识别内容集合，所述层次化识别内容集合包括至少两条层次化识别内容。
155.setp2042、获得所述层次化识别内容集合中的各条层次化识别内容与所述操作习惯识别信息之间的操作相关性系数。
156.setp2043、根据所述各条层次化识别内容对应的操作相关性系数，以及所述各条层次化识别内容的操作倾向描述，对所述各条层次化识别内容进行整理，得到相应的层次化识别内容队列。
157.setp2044、基于所述层次化识别内容队列生成针对所述操作习惯识别信息的目标行为检测结果队列，所述目标行为检测结果队列包括至少两个目标行为检测结论。
158.setp2045、通过目标行为检测结果队列中的目标行为检测结论确定所述大数据业务交互端的操作安全检测结果。
159.比如，可以通过每个目标行为检测结论的局部安全评分值以及每个目标行为检测结论的排序位置对应的权重值计算操作安全检测结果对应的安全评分值，目标行为检测结论排序越靠前，排序位置对应的权重值越大，如此，可以准确确定出操作安全检测结果的安全评分值。
160.在一些选择性的且可独立实施的实施例中，所述根据所述各条层次化识别内容对应的操作相关性系数，以及所述各条层次化识别内容的操作倾向描述，对所述各条层次化识别内容进行整理，得到相应的层次化识别内容队列，具体包括：根据所述各条层次化识别内容对应的操作相关性系数，以及所述各条层次化识别内容的操作倾向描述，对所述各条层次化识别内容进行拆分，得到至少两个层次化识别内容子集；对各个层次化识别内容子集进行整理，并分别对所述各个层次化识别内容子集中的各条层次化识别内容进行整理，得到所述层次化识别内容队列。
161.在一些选择性的且可独立实施的实施例中，所述根据所述各条层次化识别内容对应的操作相关性系数，以及所述各条层次化识别内容的操作倾向描述，对所述各条层次化识别内容进行拆分，得到至少两个层次化识别内容子集，具体包括：分别根据所述各条层次化识别内容对应的操作相关性系数，对所述各条层次化识别内容的操作倾向描述进行融合，得到所述各条层次化识别内容的全局性操作倾向描述；根据所述各条层次化识别内容的全局性操作倾向描述对所述各条层次化识别内容进行分类化特征分析，得到至少两个层次化识别内容子集。
162.在一些选择性的且可独立实施的实施例中，所述对各个层次化识别内容子集之间进行整理，并分别对所述各个层次化识别内容子集中的各条层次化识别内容进行整理，得到所述层次化识别内容队列，具体包括：根据各个层次化识别内容子集所包含的层次化识别内容的数量，对所述各个层次化识别内容子集进行整理；以及，针对所述各个层次化识别内容子集，分别执行以下操作：根据所述层次化识别内容子集中各条层次化识别内容的操作倾向描述与所述层次化识别内容子集的关联程度，对所述层次化识别内容子集中的各条层次化识别内容进行
整理；基于所述各个层次化识别内容子集之间的整理结果，以及所述各个层次化识别内容子集中各条层次化识别内容的整理结果，生成所述层次化识别内容队列。
163.可以理解的时，利用设定业务互动场景的可视化交互关系信息、业务操作拦截节点的分布情况，再结合预置操作分析时段内在设定业务互动场景中处于互动活跃状态多个大数据业务交互端的操作习惯识别信息，确定出大数据业务交互端在应对该业务操作拦截节点时优化互动操作的操作应对策略。这样确定出的大数据业务交互端的优化互动操作的拦截应对方式，相较于根据在先的经验确定出的操作应对策略，具有更高的拦截应对准确性和实际业务场景匹配性，从而确保大数据业务交互端的正常业务操作能够顺利地执行，避免大数据业务交互端的正常业务操作被相关的业务操作拦截节点误拦截。
164.基于上述同样的发明构思，还提供了一种应用于大数据的云业务互动分析装置20，应用于云业务互动分析服务器10，所述装置包括：描述获取模块21，用于获取待绑定行为意图标签的云会话业务检测结果的云会话业务描述，作为目标业务互动描述；关联分析模块22，用于确定所述目标业务互动描述与预先搭建的主用数据库中每个第一云会话业务描述的关联程度量化值，以及与预先搭建的备用数据库中每个第二云会话业务描述的关联程度量化值；其中，所述预先搭建的备用数据库中每一条关系型业务内容独立匹配一个第一云会话业务描述，且每一条关系型业务内容包含与该关系型业务内容对应的第一云会话业务描述相对应的至少一个第二云会话业务描述；描述获寻模块23，用于基于确定得到的关联程度量化值，从所述预先搭建的主用数据库中，获寻与所述目标业务互动描述相对应的第一云会话业务描述；标签绑定模块24，用于为所述云会话业务检测结果绑定所述相对应的第一云会话业务描述所适配的行为意图标签。
165.关于上述功能模块的描述请参阅对图2所示的方法的描述。
166.综上所述，本技术实施例所提供方案中，针对待绑定行为意图标签的云会话业务检测结果的云会话业务描述，不但确定该云会话业务描述与预先搭建的主用数据库中每个第一云会话业务描述的关联程度量化值，而且，确定该云会话业务描述与预先搭建的备用数据库中每个第二云会话业务描述的关联程度量化值，进而，基于确定得到的对应于两类数据库的关联程度量化值，从预先搭建的主用数据库中，获寻相对应的第一云会话业务描述；并为该云会话业务检测结果绑定该相对应的第一云会话业务描述所适配的行为意图标签。
167.由于本技术实施例的方案在预先搭建的主用数据库的基础上，额外使用预先搭建的备用数据库，而该预先搭建的备用数据库的每一条关系型业务内容中的第二云会话业务描述皆与该条关系型业务内容对应的第一云会话业务描述相对应，因此，可以达到对第一云会话业务描述所表征行为意图的云会话业务描述进行丰富化处理和多样化处理的目的。这样，在行为意图标签绑定时，通过结合预先搭建的主用数据库和预先搭建的备用数据库，使得能够适应同一行为意图的云会话业务检测结果的随机性和多样性，因此，通过本技术实施例的方案，可以解决相关技术中行为意图标签绑定的准确率低下的问题。
168.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以
存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，云业务互动分析服务器10，或者网络设备等）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read
‑
only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
169.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。