[发明专利]基于大数据和互联网的信息管理方法及系统

说明书

本公开实施例提供一种基于大数据和互联网的信息管理方法及系统，通过基于预定的大数据收集分类对各个人工智能识别结果下的图像分类标签进行分类，从而考虑到不同大数据收集分类的差异，改善分类过程中出现多分类冲突的情况，此外通过结合目标图形搜索对象的用户搜索行为信息和历史分级分类信息，以对比二者图形分类分级标签的信息管理索引序列后基于人工智能识别结果的每个相应的图形分类分级标签分别对目标图形搜索对象中的各个图形单元库进行大数据分析，可以便于基于前面大数据分析时的历史分类情况，从而基于一些关键的图形分类分级标签对图像单元库进行更为准确快速的大数据处理，提高大数据分析效率，减少缓冲时间。

技术领域

本公开涉及大数据和互联网技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据和互联网的信息管理方法及系统。

背景技术

随着大数据和互联网的发展，用户可以通过互联网进行图形搜索对象（例如存在大量待提取信息的视频帧序列）的标签分类搜索（例如针对每一视频帧中每个可分类对象的标签搜索），在此过程中，可以结合相关的图形分类分级标签（例如结合相关的图形分类分级标签的大数据分析算法或者策略等）对图形搜索对象中的各个图形单元库进行大数据分析，相较于传统方案中广义范围的图形单元库的大数据分析，可以减少计算量，并且提高大数据分析的针对性。

通常来说，在人工智能识别结果内会存在多个不同的图形分类分级标签，发明人经过创造性研究发现，在传统方案中，通常并未考虑到不同大数据收集分类的差异，从而容易造成分类过程中出现多分类冲突的情况，并且在分类过程中，用户可能会有需求基于前面大数据分析时的历史分类情况基于一些关键的图形分类分级标签对图像单元库进行更为准确快速的大数据处理，然而传统方案中无法满足此需求，进而对于用户而言，在实际大数据分类过程中可能导致每次缓冲时间较长。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本公开的目的在于提供一种基于大数据和互联网的信息管理方法及系统，通过基于预定的大数据收集分类对各个人工智能识别结果下的图像分类标签进行分类，从而考虑到不同大数据收集分类的差异，改善分类过程中出现多分类冲突的情况，此外通过结合目标图形搜索对象的用户搜索行为信息和历史分级分类信息，以对比二者图形分类分级标签的信息管理索引序列后基于人工智能识别结果的每个相应的图形分类分级标签分别对目标图形搜索对象中的各个图形单元库进行大数据分析，可以便于基于前面大数据分析时的历史分类情况，从而基于一些关键的图形分类分级标签对图像单元库进行更为准确快速的大数据处理，提高大数据分析效率，减少缓冲时间。

第一方面，本公开提供一种基于大数据和互联网的信息管理方法，应用于人工智能云服务器，所述人工智能云服务器与多个互联网访问设备通信连接，所述方法包括：

从每个互联网访问设备中获取目标图形搜索对象在每个人工智能识别模型的人工智能识别结果下的图像分类标签，并按照预定的大数据收集分类对各个人工智能识别结果下的图像分类标签进行分类，分别生成每个大数据收集分类的图像分类标签序列；

根据所述目标图形搜索对象的用户搜索行为信息确定所述各个人工智能识别结果关联的目标图形分类分级标签，针对所述各个人工智能识别结果关联的目标图形分类分级标签，分别确定出所述目标图形分类分级标签的第一可索引分类标签在所对应的大数据收集分类的图像分类标签序列中的分级标签信息，得到所述目标图形分类分级标签的第一信息管理索引序列，所述目标图形分类分级标签为与所述目标图形搜索对象的用户搜索行为信息预先匹配的图形分类分级标签；

根据所述目标图形搜索对象的历史分级分类信息确定所述各个人工智能识别结果关联的关键图形分类分级标签，针对所述各个人工智能识别结果关联的关键图形分类分级标签，分别获取所述关键图形分类分级标签的第二可索引分类标签，并确定出所述第二可索引分类标签在所对应的大数据收集分类的图像分类标签序列中的分级标签信息，得到所述关键图形分类分级标签的第二信息管理索引序列，所述关键图形分类分级标签为所述目标图形搜索对象的历史分级分类信息中的分类频繁度大于设定频繁度阈值的图形分类分级标签，所述分类频繁度用于表示所述图形分类分级标签在单位时间内的搜索分类次数；