[发明专利]一种基于大数据的事历任务表挖掘方法及计算机设备

说明书

本申请涉及大数据技术领域，提供了一种基于大数据的事历任务表挖掘方法、事历任务表挖掘装置、计算机设备及计算机可读存储介质。其中，一种基于大数据的事历任务表挖掘方法，将目标账户的行事历数据输入训练后的事历权重模型进行优化环节识别，得到待优化事历环节信息，因为目标事历池中的信息用于描述目标账户与各待优化事历环节中各事历内容之间的对应关系，所以根据待优化事历环节信息能够从目标账户对应的目标事历池中确定出待执行事历集合，故基于待执行事历集合输出待执行事历任务表，令该事历任务表中的内容与目标账户之间更加匹配，能够避免挖掘出的内容具有特征偏性，提高事务列表的有效性。此外，本申请还适用于区块链技术领域。

技术领域

本发明属于大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据的事历任务表挖掘方法、基于大数据的事历任务表挖掘装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着大数据分析技术被各行各业广泛使用，无论是产品的研发、产品的推广以及产品的销售渠道等，早已离不开大数据分析技术的支持。

然而，以往的大数据分析手段，主要基于用户的各方面信息进行特征提取，并生成该用户的用户画像或者用户标签，再基于用户画像或用户标签进行分类、资源推荐等操作。例如，在基于大数据分析，为销售员输出事历任务时，需要根据销售员的相关信息与业绩数据进行特征挖掘，这里的相关信息可以包括：销售员的属性信息，如学历、年龄、性别、婚姻情况等，业绩数据如某类产品的销量等。但是，现有技术中进行特征挖掘时，容易引入影响程度较小甚至无关的变量，例如销售员的学历、婚姻情况等。或者，容易因某些异常数据导致挖掘出的特征存在偏性，如在某时段内出现的爆款产品，其销售数据较高，并且对所有销售员的销售数据均产生一定影响，从而导致挖掘出的特征受到该爆款产品销售数据的影响，出现特征偏性。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于大数据的事历任务表挖掘方法、基于大数据的事历任务表挖掘装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决现有的数据分析方案存在挖掘出的内容具有特征偏性的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种基于大数据的事历任务表挖掘方法，包括：

将目标账户的行事历数据输入训练后的事历权重模型进行优化环节识别，得到待优化事历环节信息；

根据所述待优化事历环节信息，从所述目标账户对应的目标事历池中确定出待执行事历集合；其中，所述目标事历池是基于所述目标账户对应的账户类型构建得到；

基于所述待执行事历集合输出待执行事历任务表。

本申请实施例的第二方面提供了一种基于大数据的事历任务表挖掘装置，包括：

识别单元，用于将目标账户的行事历数据输入训练后的事历权重模型进行优化环节识别，得到待优化事历环节信息；

确定单元，用于根据所述待优化事历环节信息，从所述目标账户对应的目标事历池中确定出待执行事历集合；其中，所述目标事历池是基于所述目标账户对应的账户类型构建得到；

输出单元，用于基于所述待执行事历集合输出待执行事历任务表。

本申请实施例的第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面的各个步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面的各个步骤。

实施本申请实施例提供的一种基于大数据的事历任务表挖掘方法、事历任务表挖掘装置、计算机设备及计算机可读存储介质具有以下有益效果：