基于人工智能的集体资产数据归类方法及系统与流程

本申请涉及数据处理，具体而言，涉及基于人工智能的集体资产数据归类方法及系统。

背景技术：

1、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

2、随着信息化的不断发展，村组、乡镇、区县、省市等各级行政区每天都会产生大量新的数据，这样就需要在对村组、乡镇、区县、省市等各级行政区产生的数据进行有效的处理，由于在处理的过程中数据的具体处理方式是将数据统计方案是从村一级开始统计，再层层上报递进，这样到达省一级的时候数据量就会非常庞大，因此在进行数据归类就是一个十分繁琐的事情，容易造成数据归类异常或者错误的问题，从而导致查询的性能低下，查询速度缓慢，十分影响体验。因此，亟需一种技术方案以改善上述技术问题。

技术实现思路

1、为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了基于人工智能的集体资产数据归类方法及系统。

2、第一方面，提供一种基于人工智能的集体资产数据归类方法及系统，该方法至少包括：获得第一业务用户数据中的目标交互事件对应的第一业务用户数据种类以及所述目标交互事件对应的业务用户数据样本种类；结合所述第一业务用户数据种类匹配所述目标交互事件在第二业务用户数据中对应的业务用户数据查找目录，所述第二业务用户数据是所述第一业务用户数据之后的业务用户数据；将所述业务用户数据样本种类与所述业务用户数据查找目录进行比较，得到所述目标交互事件在所述业务用户数据查找目录对应的匹配结果，根据所述匹配结果将对所述用户信息数据进行归类。

3、在一种独立实施的实施例中，所述业务用户数据查找目录包括不少于两个种类分布子集，所述将所述业务用户数据样本种类与所述业务用户数据查找目录进行比较，得到所述目标交互事件在所述业务用户数据查找目录对应的匹配结果，根据所述匹配结果将对所述用户信息数据进行归类，包括：依据所述业务用户数据样本种类对所述不少于两个种类分布子集进行差异分析处理，得到所述不少于两个种类分布子集各自对应的差异分析值，每一种类分布子集对应的差异分析值表示所述种类分布子集对应的种类业务用户数据与所述业务用户数据样本种类之间的共性因子；结合所述不少于两个种类分布子集各自对应的差异分析值，在所述不少于两个种类分布子集中查找所述业务用户数据样本种类对应的目标种类分布子集；在查找到所述目标种类分布子集的基础上，结合所述目标种类分布子集确定所述目标交互事件在所述业务用户数据查找目录中对应的第二业务用户数据种类，所述第二业务用户数据种类为所述匹配结果。

4、在一种独立实施的实施例中，所述依据所述业务用户数据样本种类对所述不少于两个种类分布子集进行差异分析处理，得到所述不少于两个种类分布子集各自对应的差异分析值，包括：对所述业务用户数据样本种类和所述业务用户数据查找目录进行描述知识抽取处理，得到所述业务用户数据样本种类对应的第一业务用户数据描述知识和所述业务用户数据查找目录对应的第二业务用户数据描述知识；将所述第一业务用户数据描述知识确定为关键描述知识集，对所述第二业务用户数据描述知识进行描述知识抽取处理，得到描述知识网，所述描述知识网包括所述不少于两个种类分布子集各自对应的数据片段，每一数据片段对应的特征值为相应种类分布子集对应的差异分析值。

5、在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第一业务用户数据种类匹配所述目标交互事件在第二业务用户数据中对应的业务用户数据查找目录，包括：确定所述第二业务用户数据中与所述第一业务用户数据种类对应的匹配窗口；对所述匹配窗口进行放大处理，得到所述业务用户数据查找目录。

6、在一种独立实施的实施例中，所述获得第一业务用户数据中的目标交互事件对应的第一业务用户数据种类以及所述目标交互事件对应的业务用户数据样本种类，包括：对所述第一业务用户数据进行交互事件校验处理，得到所述第一业务用户数据种类；在所述第一业务用户数据中抽取所述第一业务用户数据种类对应的种类业务用户数据；将所述种类业务用户数据确定为所述业务用户数据样本种类。

7、在一种独立实施的实施例中，所述对所述第一业务用户数据进行交互事件校验处理，得到所述第一业务用户数据种类，包括：对所述第一业务用户数据进行描述知识抽取处理，得到所述第一业务用户数据对应的业务用户数据描述知识；依据所述业务用户数据描述知识进行待选窗口确定处理，得到所述第一业务用户数据对应的待选窗口；对所述待选窗口进行目标校验处理，得到所述目标交互事件对应的定位窗口，所述定位窗口表示所述第一业务用户数据种类。

8、在一种独立实施的实施例中，所述匹配结果为所述目标交互事件在所述业务用户数据查找目录中对应的第二业务用户数据种类，所述方法还包括：确定所述第二业务用户数据对应的业务用户数据序列；在所述业务用户数据序列满足样本调试要求的基础上，在所述第二业务用户数据中抽取所述第二业务用户数据种类对应的种类业务用户数据；依据所述第二业务用户数据种类对应的种类业务用户数据对所述业务用户数据样本种类进行调试，得到调试后的业务用户数据样本种类。

9、在一种独立实施的实施例中，所述方法还包括：获得所述目标交互事件对应的交互事件信息以及所述第二业务用户数据对应的注意力层面，所述注意力层面表示收集所述第二业务用户数据的空间位置；依据所述交互事件信息和所述注意力层面，生成三维空间分布数据。

10、第二方面，提供一种基于人工智能的集体资产数据归类系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

11、本申请实施例所提供的基于人工智能的集体资产数据归类方法及系统，通过获得目标交互事件在第一业务用户数据中对应的业务用户数据种类，可以匹配出目标交互事件在第一业务用户数据之后的第二业务用户数据中对应的查找种类，将目标交互事件对应的业务用户数据样本种类与上述查找种类进行比较，即可得到目标交互事件在该查找种类对应的匹配结果，根据所述匹配结果将对所述用户信息数据进行归类，从而能够精确的进行数据分类。尤其是在目标交互事件种类多或收集业务用户数据质量欠佳的情况下，针对单个业务用户数据的目标校验可能会出现分析异常或者分析错误的情况，本申请能够更加全面的进行分析，这样一来，能够克服数据种类分析不准确的问题，从而导致数据归类错误，在用户进行数据查询时，不能准确且快速的查询到对应的文件。

技术特征：

1.基于人工智能的集体资产数据归类方法，其特征在于，该方法至少包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务用户数据查找目录包括不少于两个种类分布子集，所述将所述业务用户数据样本种类与所述业务用户数据查找目录进行比较，得到所述目标交互事件在所述业务用户数据查找目录对应的匹配结果，根据所述匹配结果将对所述用户信息数据进行归类，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述业务用户数据样本种类对所述不少于两个种类分布子集进行差异分析处理，得到所述不少于两个种类分布子集各自对应的差异分析值，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述第一业务用户数据种类匹配所述目标交互事件在第二业务用户数据中对应的业务用户数据查找目录，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得第一业务用户数据中的目标交互事件对应的第一业务用户数据种类以及所述目标交互事件对应的业务用户数据样本种类，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一业务用户数据进行交互事件校验处理，得到所述第一业务用户数据种类，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配结果为所述目标交互事件在所述业务用户数据查找目录中对应的第二业务用户数据种类，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.基于人工智能的集体资产数据归类系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-8任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供的基于人工智能的集体资产数据归类方法及系统，将目标交互事件对应的业务用户数据样本种类与上述查找种类进行比较，即可得到目标交互事件在该查找种类对应的匹配结果，根据所述匹配结果将对所述用户信息数据进行归类，从而能够精确的进行数据分类。尤其是在目标交互事件种类多或收集业务用户数据质量欠佳的情况下，针对单个业务用户数据的目标校验可能会出现分析异常或者分析错误的情况，本申请能够更加全面的进行分析，这样一来，能够克服数据种类分析不准确的问题，从而导致数据归类错误，在用户进行数据查询时，不能准确且快速的查询到对应的文件。

技术研发人员：贺晓冬,张展,牟方才,周静,谭希敏,王彦,张先鹏,吴玄,邱川林
受保护的技术使用者：易天气（北京）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13