(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211183813.X (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 徐杰 地址 650600 云南省昆明市晋宁区田心路 64号 (72)发明人 徐杰　黄红　 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) (54)发明名称 应用于大 数据的用户需求挖掘方法及系统 (57)摘要 本发明实施例提供的应用 于大数据的用户 需求挖掘方法及系统， 通过得到信息窗口变量一 致的若干个目标云业务交互信息， 并对若干个目 标云业务交互信息进行打包式处理的思路 （比如 进行交互信息组合处理， 得到联动交互信息集） ， 可以提高对互联网活动大数据中的用户会话行 为和用户需求知识进行挖掘分析的时效性， 还能 够提升对互联网活动大数据用户会话行为和用 户需求知识进行挖掘分析的精度， 这样可以保障 本发明实施例可以应用到需求挖掘紧急程度较 高的任务中。 权利要求书3页 说明书16页 附图1页 CN 115495656 A 2022.12.20 CN 115495656 A 1.一种应用于大数据的用户需求挖掘方法， 其特征在于， 应用于大数据挖掘服务器， 所 述方法至少包括： 获得携带若干个待挖掘用户会话行为的所述目标互联网活动大数据， 然后确定所述目 标互联网活动大数据中涵盖的各待挖掘用户会话行为的云业务交互信息， 得到若干个云业 务交互信息； 对各个所述云业务交互信 息进行调整操作， 得到若干个目标云业务交互信息； 其中， 各 个所述目标云业 务交互信息的信息窗口变量 一致； 对所述若干个目标云业务交互信息进行交互信息组合处理， 得到联动交互信息集； 对 所述联动交互信息集进行用户需求挖掘， 得到各个所述待挖掘用户会话行为的用户需求知 识。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述应用于大数据的用户需求挖掘方法应 用于大数据挖掘服务器的A I算法单元； 所述确定所述目标 互联网活动大数据中涵盖的各待 挖掘用户会话行为的云业 务交互信息， 得到若干个云业 务交互信息， 包括： 获取信息消化容忍度， 其中， 所述信息消化容忍度用于反映所述AI算法单元在所述大 数据挖掘服务器的一数目据处理阶段内所应对分治交互信息块的数目； 利用所述信息消化 容忍度在所述目标互联网活动大数据的分治交互信息块中确定当前数据处理阶段所对应 的若干个分治交互信息块； 挖掘所述当前数据处理阶段所对应的若干个分治交互信息块的 交互活动知识向量， 并依据所述交互活动知识向量确定所述目标互联网活动大数据中各所 述待挖掘用户会话行为的云业 务交互信息。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述目标互联网活动大数据中涵 盖的各待挖掘用户会话行为的云业务交互信息， 得到若干个云业务交互信息， 包括： 基于会 话行为拆解模型确定所述目标互联网活动大数据中各个所述待挖掘用户会话行为的分布 特征变量； 根据所述分布特征变量， 提取所述 目标互联网活动大数据中包含各个所述待挖 掘用户会话行为的云业 务交互信息， 得到若干个云业 务交互信息。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述联动交互信 息集进行用户需求挖掘 由专家系统挖掘模型执行， 所述对各个所述云业务交互信息进行调整操作， 得到若干个目 标云业务交互信息， 包括： 获取所述专家系统挖掘模型对应的互联网活动大数据示例集中所有先验型互联网活 动大数据的平均特征描述值； 其中， 所述互联网活动大数据示例集为对调 试后的专家系统 挖掘模型进行评估的样例集； 对各个所述云业务交互信息中的每个分治交互信息块的信息特征描述值和所述平均 特征描述值进行加权处 理， 得到第一 候选云业 务交互信息； 基于设定调整指示， 对所述第一候选云业务交互信息进行调整操作， 得到第二候选云 业务交互信息； 确定所述第二候选云业务交互信息中每个分治交互信息块的信息特征描述值和所述 平均特征描述值之间的差异， 并基于确定出的差异确定所述若干个目标云业 务交互信息。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述联动交互信 息集包括目标联动交互信 息； 所述对所述若干个目标云业务交互信息进行 交互信息组合处理， 得到联动交互信息集， 包括： 获取信息集数目判定值； 利用所述信息集数目判定值， 将所述若干个目标云业务交互权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115495656 A 2信息拆解为多组待关联云业务交互信息； 将 每组所述待关联云业务交互信息进行 交互信息 组合处理， 得到至少一个目标联动交互信息； 其中， 每组所述待关联云业务交互信息 关联获 得一个目标 联动交互信息； 其中， 对所述联动交互信息集进行用户需求挖掘由若干个专家系统挖掘模型实施； 所 述对所述联动交互信息集进行用户需求挖掘， 得到各个所述待挖掘用户会话行为的用户需 求知识， 包括： 在所述若干个专家系统挖掘模型中确定与各个所述 目标联动交互信息相配 对的专家系统挖掘模型； 将各个所述目标联动交互信息加载到所述相配对的专家系统挖掘 模型中进行用户需求挖掘， 得到若干个阶段需求挖掘信息； 对所述若干个阶段需求挖掘信 息进行合并， 得到所述用户需求知识。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标互联网活动大数据为电子商务会 话行为所对应业 务交互进程的互联网活动大 数据， 所述方法还 包括： 利用所述用户需求知识确定各个所述待挖掘用户会话行为的行为偏好主题； 利用所述行为偏好主题确定所对应的待挖掘用户会话行为的推送兴趣特 征； 基于各个所述待挖掘用户会话行为的推送兴趣特征， 生成大数据推送决策信息， 以通 过所述大数据推送决策信息确定所述电子商务会话行为的推送执 行方案。 7.一种应用于大数据的用户需求挖掘系统， 其特征在于， 包括互相之间通信的大数据 挖掘服务器和互联网用户端； 所述互联网用户端在交 互时产生互联网活动大 数据； 所述大数据挖掘服务器用于： 获得携带若干个待挖掘用户会话行为的目标互联网活动 大数据， 然后确定所述目标 互联网活动大数据中涵盖的各待挖掘用户会话行为的云业务交 互信息， 得到若干个云业务交互信息； 对各个所述云业务交互信息进 行调整操作， 得到若干 个目标云业务交互信息； 其中， 各个所述目标云业务交互信息的信息窗口变量一致； 对所述 若干个目标云业务交互信息进行交互信息组合处理， 得到联动交互信息集； 对所述联动交 互信息集进行用户需求挖掘， 得到各个所述待挖掘用户会话行为的用户需求知识。 8.根据权利要求7所述的系统， 其特征在于， 所述应用于大数据的用户需求挖掘方法应 用于大数据挖掘服务器的A I算法单元； 所述大数据挖掘服务器确定所述目标 互联网活动大 数据中涵盖的各待挖掘用户会话行为的云业务交互信息， 得到若干个云业务交互信息， 包 括： 获取信息消化容忍度， 其中， 所述信息消化容忍度用于 反映所述A I算法单元在所述大数 据挖掘服务器的一数目据处理阶段内所应对分治交互信息块的数目； 利用所述信息消化容 忍度在所述目标互联网活动大数据的分治交互信息块中确定当前数据处理阶段所对应的 若干个分治交互信息块； 挖掘所述当前数据处理阶段所对应的若干个分治交互信息块的交 互活动知识向量， 并依据所述交互活动知识向量确定所述目标 互联网活动大数据中各所述 待挖掘用户会话行为的云业 务交互信息； 或者， 所述大数据挖掘服务器确定所述目标互联网活动大数据中涵盖的各待挖掘用户 会话行为的云业务交互信息， 得到若干个 云业务交互信息， 包括： 基于会话行为拆解模型确 定所述目标 互联网活动大数据中各个所述待挖掘用户会话行为的分布特征变量； 根据所述 分布特征变量， 提取所述目标互联网活动大数据中包含各个所述待挖掘用户会话行为的云 业务交互信息， 得到若干个云业 务交互信息。 9.根据权利要求7所述的系统， 其特征在于， 所述大数据挖掘服务器对所述联动交互信权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115495656 A 3