[发明专利]一种大数据加工方法、服务器及介质

权利要求书

1.一种大数据加工方法，其特征在于，应用于大数据加工服务器，所述方法包括：

对目标事务作业日志进行项目流程信息抽取，得到所述目标事务作业日志的项目流程信息队列；

对目标事务作业日志中的作业行为描述进行会话内容检测，并对会话内容检测结果进行意见反馈信息抽取，得到所述目标事务作业日志的意见反馈信息队列；

将所述项目流程信息队列和所述意见反馈信息队列进行信息碰撞，得到项目反馈碰撞向量队列；

对所述项目反馈碰撞向量队列进行特征强化操作，得到事务作业聚合向量队列；

依据所述事务作业聚合向量队列确定所述目标事务作业日志的事务作业聚合向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述项目流程信息队列和所述意见反馈信息队列进行信息碰撞，得到项目反馈碰撞向量队列，包括：

对所述项目流程信息队列进行阶段性特征精简处理，得到目标项目流程信息队列；

对所述意见反馈信息队列进行阶段性特征精简处理，得到目标意见反馈信息队列；

将所述目标项目流程信息队列和所述目标意见反馈信息队列进行信息碰撞，得到项目反馈碰撞向量队列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标项目流程信息队列和所述目标意见反馈信息队列进行信息碰撞，得到项目反馈碰撞向量队列，包括：获得设定的碰撞辅助信息；将所述碰撞辅助信息、所述目标项目流程信息队列以及所述目标意见反馈信息队列进行整理，得到全局事务描述信息队列；获得所述全局事务描述信息队列对应的分布定位特征队列以及作业层面特征队列；对所述全局事务描述信息队列、所述分布定位特征队列以及所述作业层面特征队列进行特征碰撞，得到项目反馈碰撞向量队列；

其中，所述对所述项目反馈碰撞向量队列进行特征强化操作，得到事务作业聚合向量队列，包括：将所述项目反馈碰撞向量队列投影至传递向量、请求向量以及应答向量的向量关系网中，得到传递向量队列、请求向量队列以及应答向量队列，并确定所述传递向量队列与所述请求向量队列的关联性列表；确定所述项目反馈碰撞向量队列中与所述碰撞辅助信息对应的分类联动向量、与所述目标项目流程信息队列对应的项目流程联动向量队列以及与所述目标意见反馈信息队列对应的意见反馈联动向量队列；结合所述分类联动向量与所述项目反馈碰撞向量队列中各向量的交叉处理结果、所述项目流程联动向量队列中各向量与所述意见反馈联动向量队列中各向量之间的交叉处理结果以及所述关联性列表确定特征强化系数列表；结合所述特征强化系数列表对所述应答向量队列进行特征向量强化，得到事务作业聚合向量队列。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述项目流程信息队列进行阶段性特征精简处理，得到目标项目流程信息队列，包括：

将所述项目流程信息队列中的项目流程信息依据项目流程执行先后拆解为多个局部项目流程信息队列；

对每个局部项目流程信息队列进行邻域特征提炼处理，得到多个第一邻域特征提炼向量，所述多个第一邻域特征提炼向量构成目标项目流程信息队列。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述意见反馈信息队列进行阶段性特征精简处理，得到目标意见反馈信息队列，包括：

获得所述会话内容检测结果中的目标内容分割标签；

依据所述目标内容分割标签将所述意见反馈信息队列拆解为多个局部意见反馈信息队列；

对每个局部意见反馈信息队列进行邻域特征提炼处理，得到多个第二邻域特征提炼向量，所述多个第二邻域特征提炼向量构成目标意见反馈信息队列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述事务作业聚合向量队列确定所述目标事务作业日志的事务作业聚合向量，包括：

从所述事务作业聚合向量队列中抽取出所述碰撞辅助信息对应的目标碰撞辅助信息队列；

对所述目标碰撞辅助信息队列进行第一轮特征优化和标准化处理，得到第一中间辅助向量；

调用设定的AI算法对所述第一中间辅助向量进行处理，得到第二中间辅助向量；

对所述第二中间辅助向量进行第二次特征优化和标准化处理，得到目标事务作业日志的事务作业聚合向量。