端到端云服务的专家系统及其数据挖掘方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及云服务领域，尤其是涉及一种端到端云服务的专家系统及其数据挖掘方法。
【背景技术】
[0002]现有的专家系统的构建方法很多，专利文献CN101093559B中的专家系统仅限基于知识发现，是把知识发现系统视为认知系统，研宄其自身的潜在规律改变知识发现的固有流程，形成新的知识发现过程模型；然后再用知识发现机理以及模型作为专家系统新的知识获取构件，从而丰富和提升了专家系统的知识库。而补充的知识包括通过推理机制得到的知识和通过不断地从错误和失败中进行学习获取的知识。其不是分布式专家系统，处理的知识复杂度有限，且不能智能地根据不同知识产生答案，同时智能地引导问题，以使答案更准确。专利文献CNY103324819中公开的运动信息整合咨询系统是基于使用者的运动信息及重量信息发出一建议信息，并通过其移动通信设备的显示接口呈现该建议信息，而可提供作为使用者后续运动的咨询。此种系统是集中式，且其只有一个云服务，只适合于运动信息系统此一特定情况，很难推广到更多的系统。专利文献CN103399496中公开了一种智能电网海量实时数据负载仿真测试云平台及其测试方法，虽然涉及分布云计算和虚拟部署，但仅限于监控数据的收集和监控，是监控云服务本身，而不是构建专家系统用于云服务。
[0003]因此，现有技术被限制于将虚拟机设计成运行云服务。服务虚拟化难以解决构建及使用专家系统来使云服务变得更好且智能化这一问题。
【发明内容】
[0004]本发明提出一种端到端云服务的专家系统及其数据挖掘方法，能够使云服务变得更好且智能化，提供更好的答案或解决方案。
[0005]为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是:提供一种端到端云服务的专家系统，专家系统包括:中央专家系统以及分布式设置的多个云服务，其中多个云服务分别设置有专家系统代理，中央专家系统设置有中央专家数据库，专家系统代理负责根据由中央专家系统进行指定和更新的规则和/或云服务自定的规则实时对其所在的云服务的自身数据或第三方数据进行提取，以形成原始知识数据并发送至中央专家系统，中央专家系统负责聚合专家系统代理所发送的原始知识数据并进行进一步分析，产生可查询知识数据并存储于中央专家数据库中。
[0006]其中，专家系统代理以问题、根本原因以及解决方案的形式对自身数据或第三方数据进行提取，并将提取到的问题、根本原因以及解决方案发送至中央专家系统，中央专家系统对问题、根本原因和解决方案以及效果进行聚合和分析，同时将问题的特征分成系列关联特征，并构造智能逻辑联系，最终以智能逻辑联系指向正确的根本原因。
[0007]其中，专家系统代理定期对解决方案或解决方案的效果进行监测，并将监测到的解决方案或效果发送至中央专家系统，中央专家系统对解决方案或效果进行聚合和分析。
[0008]其中，中央专家系统根据不同的问题产生解决方案或效果，并根据智能引导问题，指向正确的原因，从而使解决方案或效果更准确。
[0009]其中，专家系统代理进一步将其所在的云服务所设置的专家系统服务所接收到的服务请求发送至中央专家系统，中央专家系统根据服务请求对中央专家数据库中的可查询知识数据进行查询，并将查询结果发送至专家系统代理。
[0010]为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是:提供一种端到端云服务的专家系统的数据挖掘方法，专家系统包括:中央专家系统以及分布式设置的多个云服务，其中多个云服务分别设置有专家系统代理，中央专家系统设置有中央专家数据库，数据挖掘方法包括:由专家系统代理负责根据由中央专家系统根据不同的所述问题产生所述解决方案或效果，并根据智能引导所述问题，指向正确的原因，从而使所述解决方案或效果更准确。对其所在的云服务的自身数据或第三方数据进行提取，以形成原始知识数据并发送至中央专家系统；由中央专家系统负责聚合专家系统代理所发送的原始知识数据并进行进一步分析，产生可查询知识数据并存储于中央专家数据库中。
[0011]其中，数据挖掘方法还包括:由专家系统代理以问题、根本原因以及解决方案的形式对自身数据或第三方数据进行提取，并将提取到的问题、根本原因以及解决方案发送至中央专家系统；由中央专家系统对问题、根本原因和解决方案以及效果进行聚合和分析，同时将问题的特征分成系列关联特征，并构造智能逻辑联系，最终以智能逻辑联系指向正确的根本原因。
[0012]其中，数据挖掘方法包括:由专家系统代理定期对解决方案或解决方案的效果进行监测，并将监测到的解决方案或效果发送至中央专家系统。
[0013]其中，数据挖掘方法包括:由中央专家系统根据不同的问题产生解决方案或效果，并根据智能引导问题，指向正确的原因，从而使解决方案或效果更准确。
[0014]其中，数据挖掘方法包括:由专家系统代理进一步将其所在的云服务所设置的专家系统服务所接收到的服务请求发送至中央专家系统；由中央专家系统根据服务请求对中央专家数据库中的可查询知识数据进行查询，并将查询结果发送至专家系统代理。
[0015]本发明的有益效果是:通过分布式设置的多个云服务中的专家系统代理负责根据预定的提取规则对其所在的云服务的自身数据或第三方数据进行提取，以形成原始知识数据并发送至中央专家系统，中央专家系统设置有中央专家数据库，中央专家系统负责聚合专家系统代理所发送的原始知识数据并进行进一步分析，以形成可查询知识数据并存储于中央专家数据库中，能够使云服务变得更好且智能化，以提供更好的答案或解决方案。
【附图说明】
[0016]图1显示用于构建专家系统及从/为端到端云服务提供专家系统服务的架构及模型；
[0017]图2显示如何收集数据、如何分析数据及如何制定专业知识的规则及核心；
[0018]图3显示专家系统形成及制作过程；
[0019]图4显示如何满足专家服务请求。
【具体实施方式】
[0020]图1显示用于构建专家系统及从/为端到端云服务提供专家系统服务的架构及模型。以分布式及协调式方式来实施所述架构及模型。专家系统包括中央专家系统以及分布式设置的多个云服务，其中多个云服务分别设置有专家系统代理。即存在一个中央专家系统实体及分布在云服务中的许多专家系统代理。每一个云服务均具有仅一个专家系统代理，专家系统代理为中央专家系统工作并代表中央专家系统向高水平云服务提供专家系统服务。
[0021]好的专家系统是建立在大数据及其自己的云服务的相关数据基础上。一开始，当专家系统自己的数据不够时，其将使用第三方的大数据。随着专家系统自己的数据的增加，对第三方数据的使用将减少。
[0022]中央专家系统是构建专家系统的掌控者。中央专家系统将告知专家系统代理如何收集数据及分析数据并且将结果传回。接着，中央专家系统将聚合所述数据及结果、作出进一步的分析并将数据存储到中央专家数据库(Database，DB)中。
[0023]中央专家系统不直接提供专家系统服务。始终是由高层次云服务通过平台API向代理发出对专家系统服务的请求。服务是由代理提供。但数据及专