业务数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

本公开涉及计算机领域，尤其涉及一种业务数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、在一些业务处理场景，需要分析某个用户针对某个业务实体(如门店)的意向度，以基于该意向度进行相关的信息推荐等。然而，由于该业务场景中涉及的用户或业务实体数量较多，因而该意向分析存在一定难度。

2、相关技术中，通过每个业务实体进行单独建模的方式，然而由于每个业务实体需要独立的训练数据，往往需要较多的数据量，不仅业务处理效率较低，而且业务处理准确率有待进一步提高。

技术实现思路

1、本公开提供了一种业务数据处理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中至少一种技术问题。

2、一方面，本公开提供了一种业务数据处理方法，包括：

3、获取待识别账户和对应的目标业务实体的实体标识；所述目标业务实体为多个候选业务实体中至少一个；

4、基于所述待识别账户和所述目标业务实体进行特征提取，确定待识别业务特征；

5、通过意向识别模型中识别网络对所述待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息；

6、基于所述目标业务实体的实体标识，从所述意向识别模型中的预测网络中确定目标分支网络；所述预测网络所包含的多个分支网络分别与所述多个候选业务实体一一对应；

7、通过所述目标分支网络对所述中间识别信息进行预测处理，得到业务识别结果，所述业务识别结果用于表征所述待识别账户针对所述目标业务实体的交互意向程度。

8、另一方面还提供了一种业务数据处理方法，包括：

9、响应于对业务实体和对象账户的触发操作，获得待识别账户和对应的目标业务实体的实体标识；所述目标业务实体为多个候选业务实体中至少一个；

10、发送所述待识别账户和对应的目标业务实体的实体标识至服务器，所述服务器基于所述待识别账户和所述目标业务实体进行特征提取，确定待识别业务特征；通过意向识别模型中识别网络对所述待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息；基于所述目标业务实体的实体标识，从所述意向识别模型中的预测网络中确定目标分支网络；所述预测网络所包含的多个分支网络分别与所述多个候选业务实体一一对应；通过所述目标分支网络对所述中间识别信息进行预测处理，得到业务识别结果，所述业务识别结果用于表征所述待识别账户针对所述目标业务实体的交互意向程度；

11、获取所述业务识别结果。

12、另一方面还提供了一种业务数据处理装置，所述装置包括：

13、第一获取模块，用于获取待识别账户和对应的目标业务实体的实体标识；所述目标业务实体为多个候选业务实体中至少一个；

14、特征提取模块，用于基于所述待识别账户和所述目标业务实体进行特征提取，确定待识别业务特征；

15、第一处理模块，用于通过意向识别模型中识别网络对所述待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息；

16、第二处理模块，用于基于所述目标业务实体的实体标识，从所述意向识别模型中的预测网络中确定目标分支网络；所述预测网络所包含的多个分支网络分别与所述多个候选业务实体一一对应；

17、预测模块，用于通过所述目标分支网络对所述中间识别信息进行预测处理，得到业务识别结果，所述业务识别结果用于表征所述待识别账户针对所述目标业务实体的交互意向程度。

18、另一方面还提供了一种业务数据处理装置，所述装置包括：

19、业务数据获取模块，用于响应于对业务实体和对象账户的触发操作，获得待识别账户和对应的目标业务实体的实体标识；所述目标业务实体为多个候选业务实体中至少一个；

20、业务数据发送模块，用于发送所述待识别账户和对应的目标业务实体的实体标识至服务器，所述服务器基于所述待识别账户和所述目标业务实体进行特征提取，确定待识别业务特征；通过意向识别模型中识别网络对所述待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息；基于所述目标业务实体的实体标识，从所述意向识别模型中的预测网络中确定目标分支网络；所述预测网络所包含的多个分支网络分别与所述多个候选业务实体一一对应；通过所述目标分支网络对所述中间识别信息进行预测处理，得到业务识别结果，所述业务识别结果用于表征所述待识别账户针对所述目标业务实体的交互意向程度；

21、数据结果获取模块，用于获取所述业务识别结果。

22、另一方面还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现上述任一所述的业务数据处理方法。

23、另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述任一所述的业务数据处理方法。

24、另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一所述的业务数据处理方法。

25、本公开提供的一种业务数据处理方法、装置、设备及存储介质，具有如下技术效果：

26、本公开实施例基于获取的待识别账户和目标业务实体进行特征提取，确定待识别业务特征；通过意向识别模型中识别网络对待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息；基于目标业务实体的实体标识，从意向识别模型中的预测网络中确定目标分支网络；预测网络所包含的多个分支网络分别与多个候选业务实体一一对应；通过目标分支网络对中间识别信息进行预测处理，得到业务识别结果，业务识别结果用于表征待识别账户针对目标业务实体的交互意向程度。从而采用通用的意向识别模型来进行意向识别，无需通过单独建模的方式，提高业务处理效率。通过意向识别模型中识别网络对待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息，并结合基于目标业务实体的实体标识，从意向识别模型中的预测网络中确定目标分支网络，并通过该目标分支网络进行预测处理，兼顾了业务实体之间的通用信息和目标业务实体的独有信息，在一定程度上提高了业务处理准确率。

技术特征：

1.一种业务数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别账户和所述目标业务实体进行特征提取，确定待识别业务特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过意向识别模型中识别网络对所述待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别网络包括第一深度网络、第二深度网络和线性变换网络；

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述识别网络包括门控网络和多个决策网络；所述对所述共享特征表示进行多维度的决策处理，得到共享决策信息，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述待识别账户中账户数量为多个的情况下，所述业务识别结果包括多个业务预测分值，所述通过所述目标分支网络对所述中间识别信息进行预测处理，得到业务识别结果之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述意向识别模型通过以下方式训练得到：

8.一种业务数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述待识别账户中账户数量为多个的情况下，所述业务识别结果包括多个业务预测分值；所述获取所述业务识别结果之后，所述方法还包括：

10.一种业务数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如如权利要求1-7任一项所述的业务数据处理方法，或者权利要求8或9所述的业务数据处理方法。

技术总结
本公开提供了一种业务数据处理方法、装置、设备及存储介质，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该方法包括基于获取的待识别账户和目标业务实体进行特征提取，确定待识别业务特征；通过意向识别模型中识别网络对待识别业务特征进行处理，得到中间识别信息；基于目标业务实体的实体标识，从意向识别模型中的预测网络中确定目标分支网络；预测网络所包含的多个分支网络分别与多个候选业务实体一一对应；通过目标分支网络对中间识别信息进行预测处理，得到业务识别结果，业务识别结果用于表征待识别账户针对目标业务实体的交互意向程度，从而提高业务处理效率和业务处理准确率。

技术研发人员：林炳怀,王丽园,韩颖颖
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15