[发明专利]指示信息生成方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种指示信息生成方法，其特征在于，包括：

获取目标用户对在自助业务终端的界面上展示的业务项目信息执行的多个操作信息；

从后台服务器中获取各个自助业务终端中的用户的历史操作信息，将所述历史操作信息生成节点数据；

根据所述节点数据及操作信息对所述目标用户的下一步操作进行预测分析，确定该目标用户的执行各个下一步操作的预测概率；

根据所述预测概率选择预测概率最大的下一步操作，得到目标操作，并生成所述目标操作的指示信息，将所述指示信息显示在所述自助业务终端的界面上。

2.根据权利要求1所述的指示信息生成方法，其特征在于，所述根据所述节点数据及操作信息对所述目标用户的下一步操作进行预测分析的步骤，包括：

利用所述节点数据对卷积神经网络模型进行训练，直至收敛时，得到指示模型；其中，所述节点数据包括各历史操作信息的关联性、用户信息、待办业务信息、证件信息中的至少一种；

将目标用户的操作信息输入所述指示模型，利用指示模型对所述目标用户的下一步操作进行预测分析。

3.根据权利要求2所述的指示信息生成方法，其特征在于，所述利用指示模型对所述目标用户的下一步操作进行预测分析的步骤，包括：

从目标用户的各操作信息中提取出操作内容及操作时间；

根据操作时间及操作内容分析各操作信息之间的关联性；

按照所述关联性生成目标用户的操作流程，并根据所述操作流程从数据库中查询与该操作流程相匹配的历史操作流程，得到目标操作流程；其中，所述数据库中存储有所有用户的历史操作流程；

根据目标操作流程分析目标用户的执行各个下一步操作的预测概率。

4.根据权利要求3所述的指示信息生成方法，其特征在于，所述根据目标操作流程分析目标用户的执行各个下一步操作的预测概率的步骤，包括：

从目标用户的操作信息中获取该目标用户的当前操作；

根据当前操作从各目标操作流程中预测目标用户的下一步操作；

对各目标操作流程的下一步操作进行分类统计；

根据分类统计结果计算各目标操作流程的下一步操作占所有下一步操作的比重，得到目标用户的执行各个下一步操作的预测概率。

5.根据权利要求2所述的指示信息生成方法，其特征在于，所述利用所述节点数据对卷积神经网络模型进行训练之后，还包括：

基于预设的损失函数，计算卷积神经网络模型的损失；

当损失高于预设值时，调整所述卷积神经网络模型中各节点之间的连接的权重参数，对卷积神经网络模型重新训练，直至得到最佳权重参数，生成最佳权重参数对应的卷积神经网络模型作为指示模型。

6.根据权利要求1所述的指示信息生成方法，其特征在于，还包括：

当自助业务终端显示的界面上包含待填任务项时，从数据库中提取该目标用户的历史数据；

从该目标用户的历史数据中提取出信息点，将信息点填入相应待填任务项中。

7.根据权利要求6所述的指示信息生成方法，其特征在于，还包括：

当检测到目标用户异常退出自助业务终端显示的界面时，保存用户在当前界面输入的已填业务信息；

当检测到自助业务终端重新显示退出前的界面时，启动自助业务终端的摄像头，采集目标用户的人脸图像；

将人脸图像与预存在数据库中的目标人脸图像进行比对，在比对通过后，获取该目标用户的已填业务信息显示在界面上。