本申請(qǐng)涉及大數(shù)據(jù)分析，特別涉及一種業(yè)務(wù)對(duì)象分析方法、裝置和設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前信息爆炸的時(shí)代，各行各業(yè)都在產(chǎn)生前所未有的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于幾乎所有行業(yè)，例如零售業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療健康行業(yè)、交通運(yùn)輸行業(yè)、教育行業(yè)、電信行業(yè)、娛樂和媒體行業(yè)、能源和公用事業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融行業(yè)等，均需要基于這些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析，以幫助人們更好地理解其業(yè)務(wù)環(huán)境，做出更加明智的決策。無(wú)論是對(duì)于企業(yè)、組織還是個(gè)人，如何有效地從這些海量數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息和洞察，成為了亟需解決的問題。

2、數(shù)據(jù)的規(guī)模、數(shù)據(jù)的生成速度、數(shù)據(jù)的復(fù)雜性等均使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以應(yīng)對(duì)。在多樣性的數(shù)據(jù)中，不僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括大量半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、視頻等多種形式的數(shù)據(jù)，這增加了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性。并且，由于數(shù)據(jù)的更新迭代速度非?？?，在這一背景在，如何確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性也成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

3、鑒于此，需要提供能夠基于大量復(fù)雜的、快速更新的數(shù)據(jù)來(lái)分析業(yè)務(wù)對(duì)象的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了業(yè)務(wù)對(duì)象分析方法、裝置和設(shè)備，用于提高業(yè)務(wù)對(duì)象分析的時(shí)效性。

2、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第一方面，提供了一種業(yè)務(wù)對(duì)象分析方法，包括：

3、獲取與待分析的業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的第一情報(bào)數(shù)據(jù)；所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻距離當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)長(zhǎng)不大于預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)閾值；

4、采用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型，從所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)中提取出業(yè)務(wù)行為信息；所述業(yè)務(wù)行為信息用于描述與所述業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的業(yè)務(wù)元素之間發(fā)生的業(yè)務(wù)行為，所述業(yè)務(wù)元素包括業(yè)務(wù)實(shí)體或業(yè)務(wù)事件；

5、從結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢與所述業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的元素關(guān)系數(shù)據(jù)；所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中包括基于從第二情報(bào)數(shù)據(jù)中提取的歷史業(yè)務(wù)信息確定的信息；所述第二情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻早于所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻；

6、基于所述業(yè)務(wù)行為信息和所述元素關(guān)系數(shù)據(jù)，采用預(yù)訓(xùn)練的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，確定所述業(yè)務(wù)對(duì)象的特征參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

7、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第二方面，提供了一種業(yè)務(wù)對(duì)象分析裝置，包括：

8、情報(bào)數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取與待分析的業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的第一情報(bào)數(shù)據(jù)；所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻距離當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)長(zhǎng)不大于預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)閾值；

9、信息提取模塊，用于采用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型，從所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)中提取出業(yè)務(wù)行為信息；所述業(yè)務(wù)行為信息用于描述與所述業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的業(yè)務(wù)元素之間發(fā)生的業(yè)務(wù)行為，所述業(yè)務(wù)元素包括業(yè)務(wù)實(shí)體或業(yè)務(wù)事件；

10、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢與所述業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的元素關(guān)系數(shù)據(jù)；所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中包括基于從第二情報(bào)數(shù)據(jù)中提取的歷史業(yè)務(wù)信息確定的信息；所述第二情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻早于所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻；

11、分析模塊，用于基于所述業(yè)務(wù)行為信息和所述元素關(guān)系數(shù)據(jù)，采用預(yù)訓(xùn)練的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，確定所述業(yè)務(wù)對(duì)象的特征參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

12、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第三方面，提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)指令，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)指令時(shí)實(shí)現(xiàn)所述業(yè)務(wù)對(duì)象分析方法的步驟。

13、本說明書一個(gè)實(shí)施例至少能夠達(dá)到以下有益效果：通過一方面利用大語(yǔ)言模型從當(dāng)前的與業(yè)務(wù)對(duì)象關(guān)聯(lián)的情報(bào)數(shù)據(jù)中提取出結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)行為信息，另一方面從結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取基于歷史的情報(bào)數(shù)據(jù)確定的用于反映與業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的業(yè)務(wù)元素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的元素關(guān)系數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)象的特征參數(shù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，由此，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)大量情報(bào)數(shù)據(jù)的快速、深入分析，能夠提高對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)象的分析結(jié)果的時(shí)效性。

技術(shù)特征：

1.一種業(yè)務(wù)對(duì)象分析方法，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)包括非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；所述采用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型，從所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)中提取出業(yè)務(wù)行為信息之前，還包括：

3.如權(quán)利要求1所述的方法，所述采用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型，從所述第一情報(bào)數(shù)據(jù)中提取出業(yè)務(wù)行為信息之后，還包括：

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)具體包括圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，在所述圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)中，節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)用于表示業(yè)務(wù)元素，邊數(shù)據(jù)用于表示發(fā)生在業(yè)務(wù)元素之間的業(yè)務(wù)行為。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)中攜帶時(shí)間屬性信息；所述時(shí)間屬性信息用于表示所述節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和所述邊數(shù)據(jù)中至少一者的時(shí)效性。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其中，在所述知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)中攜帶所述時(shí)間屬性信息的具體形式包括：

7.如權(quán)利要求1所述的方法，所述基于所述業(yè)務(wù)行為信息和所述元素關(guān)系數(shù)據(jù)，采用預(yù)訓(xùn)練的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，確定所述業(yè)務(wù)對(duì)象的特征參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，具體包括：

8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中，所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型包括由時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成得到的集成模型；所述獲得所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的對(duì)所述業(yè)務(wù)對(duì)象的特征參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，具體包括：

9.如權(quán)利要求8所述的方法，所述將所述特征信息輸入至預(yù)訓(xùn)練的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型之前，還包括：

10.如權(quán)利要求1所述的方法，所述基于所述業(yè)務(wù)行為信息和所述元素關(guān)系數(shù)據(jù)，采用預(yù)訓(xùn)練的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，確定所述業(yè)務(wù)對(duì)象的特征參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果之后，還包括：

11.如權(quán)利要求1至10中任一項(xiàng)所述的方法，其中，

12.一種業(yè)務(wù)對(duì)象分析裝置，包括：

13.一種業(yè)務(wù)對(duì)象分析設(shè)備，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┝藰I(yè)務(wù)對(duì)象分析方法、裝置和設(shè)備。方案包括：首先，獲取與待分析的業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的第一情報(bào)數(shù)據(jù)，第一情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻距離當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)長(zhǎng)不大于預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)閾值；然后，采用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型，從第一情報(bào)數(shù)據(jù)中提取出業(yè)務(wù)行為信息，業(yè)務(wù)行為信息用于描述與業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的業(yè)務(wù)元素之間發(fā)生的業(yè)務(wù)行為，業(yè)務(wù)元素包括業(yè)務(wù)實(shí)體或業(yè)務(wù)事件；并且，從結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢與業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的元素關(guān)系數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中包括基于從第二情報(bào)數(shù)據(jù)中提取的歷史業(yè)務(wù)信息確定的信息，第二情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻早于第一情報(bào)數(shù)據(jù)的可獲取時(shí)刻；之后，基于業(yè)務(wù)行為信息和元素關(guān)系數(shù)據(jù)，采用預(yù)訓(xùn)練的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，確定業(yè)務(wù)對(duì)象的特征參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

技術(shù)研發(fā)人員：王顯
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技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23