[发明专利]操作规则的智能学习和应用

说明书

提供了各种实施例，以用于处理器在计算环境中将操作规则智能地应用于操作数据。可从描述一个或多个操作政策和条件的知识图、领域知识、或其组合中提取一个或多个操作规则并将其形式化。可将该一个或多个操作规则应用于操作数据，以识别和过滤不合规的操作数据。

技术领域

本发明总体上涉及计算系统，并且更具体地，涉及使用计算处理器智能学习操作规则并将操作规则应用于操作数据的各种实施例。

背景技术

计算系统可在工作场所，家庭或学校中找到。计算机系统可包括数据存储系统或磁盘存储系统，以处理和存储数据。每天必须处理大量数据，而目前的趋势表明，在可预见的将来，这些数据将不断增长。由于信息技术的最新发展和英特网的日益普及，现在可以数字形式获得大量信息。这种信息可用性提供了许多机会。

数字和在线信息是商业智能的有利来源，这对于在高度竞争的环境中实体的生存和适应能力至关重要。此外，许多使用计算系统和在线数据的企业和组织(例如金融机构)必须确保操作，实践和/或程序符合一般商业协议，公司合规性，和/或法律法规，政策，或要求。

发明内容

提供了用于在计算环境中通过处理器实现智能学习操作规则以及将操作规则应用于操作数据的各种实施例。在一个实施例中，仅作为示例，提供了一种用于再次由处理器实现操作规则的智能应用的方法。可从描述一个或多个操作政策和条件的知识图、领域知识或其组合中提取一个或多个操作规则并将其形式化(formalize)。可将该一个或多个操作规则应用于操作数据以识别和过滤不合规的操作数据。

附图说明

为了容易理解本发明的优点，将通过参考在附图中示出的特定实施例来对以上简要描述的本发明进行更具体的描述。理解这些附图仅描绘了本发明的典型实施例，因此不应被认为是对本发明范围的限制，将通过使用附图以附加的特征和细节来描述和解释本发明，在附图中：

图1是描绘根据本发明的实施例的示例性云计算节点的框图；

图2是描绘根据本发明的实施例的示例性云计算环境的附加框图；

图3是描绘根据本发明的实施例的抽象模型层的附加框图；

图4是描绘根据本发明的各方面运行的各种用户硬件和计算组件的附加框图；

图5是根据本发明的各方面的用于智能学习操作规则以及将操作规则应用于操作数据的流程图；

图6A-6B是描绘智能学习操作规则以及将操作规则应用于操作数据以识别政策违规的图，其中可实现本发明的各方面；以及

图7是描绘了由处理器在根据本发明实施例的计算环境中实现智能学习操作规则以及将操作规则应用于操作数据的示例性方法的流程图，其中可实现本发明的各方面。

具体实施方式

随着电子信息量的不断增加，对复杂信息访问系统的需求也不断增长。通过实时的全球计算机网络，数字或“在线”数据已变得越来越可访问。数据可反映主题的许多方面，包括科学，法律，教育，金融，旅行，购物和休闲活动，医疗保健等。许多数据密集型应用程序需要从数据源中提取信息。信息的提取可通过知识生成过程来获得，该知识生成过程可包括在不同来源之间的初始数据收集，数据归一化和聚合，以及最终数据提取。

此外，一些实体(例如，由诸如例如医疗保健行业的保险公司提供的保险服务)通常伴随有多个政策，这些政策描述了应用这些保险服务所依据的多个政策标准。例如，在医疗保健行业中，提供者(而不是患者)可直接向医疗保健保险机构发送索赔，其中这些索赔必须遵循州和/或联邦政策规定的特定合规标准。用自然语言描述的针对物理治疗服务的政策标准的一个示例是“会员每12个月最多可接受48个单位的物理治疗或职业治疗服务组合”。一方面，取决于政策的类型，政策可包括成百上千个规则，可对其进行检查(例如，政策文档可包括多于100页)。