CN110968398A - 一种基于机器学习和大数据处理的互动系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，大数据收集处理模块，其收集各类安全和社会数据，并据此形成大数据分析处理平台；应用服务模块，其通过服务接口向上层应用提供统一高效的数据和应用服务，支撑上层业务应用快速开发，构建基于云计算技术的服务支撑平台；云基础设施模块，其通过在服务器上部署虚拟化软件，将硬件资源虚拟化，从而使一台物理服务器可以承担多台服务器的工作，为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务；用户交互模块，包括信息采集终端和提取码，该信息采集终端与应用服务模块相连，信息采集终端采集用户信息，并传输至应用服务模块。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于机器学习和大数据处理的互动系统。
背景技术
随着社会的进步，科技的发展，在线交互日渐深入我们的生活，互动体验越来越受到年轻一代的青睐。随着计算机和网络等技术的快速发展，现代社会进入了信息化时代，而信息化时代的显著特点便是互联网节点处的对象之间的连接越来越多，关联越来越紧密，数据也呈现爆发式增长。特别地，大数据、互联网+、云计算、物联网、人工智能等一系列领域的飞速发展，便利了人民群众的生活；但是在带给社会和用户便利，改善用户体验，更智能、准确地提供信息的同时，也进一步提出更多多样化的需求。
发明内容
针对背景技术中指出的问题，本发明提出一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其利用大数据来改善人机之间的交互。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于，包括：
大数据收集处理模块，其收集各类安全和社会数据，并据此形成大数据分析处理平台；
应用服务模块，其通过服务接口向上层应用提供统一高效的数据和应用服务，支撑上层业务应用快速开发，构建基于云计算技术的服务支撑平台；
云基础设施模块，其通过在服务器上部署虚拟化软件，将硬件资源虚拟化，从而使一台物理服务器可以承担多台服务器的工作，为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务；
用户交互模块，包括信息采集终端和提取码，该信息采集终端与应用服务模块相连，信息采集终端采集用户信息，并传输至应用服务模块，提取码供用户扫描以获取数据，应用服务模块将提取码对应数据传输至完成该提取码输入或扫描的账户。
本发明还进一步设置为，所述大数据收集模块在收集各类安全和社会数据后，先形成原始库，原始库经过分析形成主题库，主题库再进一步根据业务需求整理为面向业务的专题库，从而形成大数据分析处理平台。
本发明还进一步设置为，所述应用服务模块包括标准的服务模型和访问接口，使业务开发者能够快速构建应用服务，获取大数据分析处理的能力。
本发明还进一步设置为，所述云基础设施模块通过向上提供物理机、虚拟主机、虚拟存储、虚拟网络等服务能力，来为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务层。
本发明还进一步设置为，所述云基础设施模块随着应用系统负载变化，动态改变资源分配的规模，以快速适应应用系统的扩容需求，实现弹性资源分配能力。
本发明还进一步设置为，所述应用服务模块将完成提取码输入或扫描的账户，与该提取码对应信息采集终端所采集用户信息绑定。
本发明还进一步设置为，所述应用服务模块接收到信息采集终端发送过来的用户信息后，生成和/或更新所述提取码。
采用了上述技术方案，本发明的有益效果为：
本发明所提供的基于机器学习和大数据处理的互动系统，其通过对大数据进行汇总、建模、分析和呈现，并针对大数据分析处理平台做出综合评估并定制的各类视图，为用户直观展现所关心各类指标，实现各个数据中心的互联互通和信息交互，实现大数据的自动化汇总、建模、分析和呈现，充分展示了大数据信息，并结合用户交互模块，通过大数据来为用户交互模块进行增强，使之能提供更强大的人机交互服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如下参考图1对本发明进行说明：
一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，包括：
大数据收集处理模块，其收集各类安全和社会数据，并据此形成大数据分析处理平台。
所述大数据收集模块在收集各类安全和社会数据后，先形成原始库，原始库经过分析形成主题库，主题库再进一步根据业务需求整理为面向业务的专题库，从而形成大数据分析处理平台。
应用服务模块，其通过服务接口向上层应用提供统一高效的数据和应用服务，支撑上层业务应用快速开发，构建基于云计算技术的服务支撑平台。
云基础设施模块，其通过在服务器上部署虚拟化软件，将硬件资源虚拟化，从而使一台物理服务器可以承担多台服务器的工作，为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务。
大数据收集处理模块收集各类安全和社会数据，在收集各类安全和社会数据后，先根据数据形成原始库，原始库经过分析后形成主题库，主题库再进一步根据业务需求整理为面向业务的专题库，从而形成大数据分析处理平台；大数据收集处理模块具有细粒度的权限管理模型和可视化运维能力，从而确保大数据分析处理平台具备良好的安全性和可维护性。
应用服务模块在数据统一存储和管理的基础上，通过服务接口向上层应用提供统一高效的数据和应用服务，支撑上层业务应用快速开发，构建基于云计算技术的服务支撑平台，实现应用和服务松耦合，同时服务可进行积木式叠加，满足业务应用开发的灵活需求。为了提升开发人员使用大数据分析处理平台进行业务实现的便利性，可以将基础通用的大数据分析业务抽象到应用服务模块，其包括标准的服务模型和访问接口，使业务开发者能够快速构建应用服务，获取大数据分析处理的能力。
云基础设施模块通过在服务器上部署虚拟化软件，将硬件资源虚拟化，从而使一台物理服务器可以承担多台服务器的工作，通过向上提供物理机、虚拟主机、虚拟存储、虚拟网络等服务能力，来为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务层，并随着应用系统负载变化，动态改变资源分配的规模，以快速适应应用系统的扩容需求，实现弹性资源分配能力。
用户交互模块，包括信息采集终端和提取码，该信息采集终端与应用服务模块相连，信息采集终端采集用户信息，并传输至应用服务模块，提取码供用户扫描以获取数据，应用服务模块将提取码对应数据传输至完成该提取码输入或扫描的账户。
其中，所述应用服务模块包括标准的服务模型和访问接口，使业务开发者能够快速构建应用服务，获取大数据分析处理的能力。
其中，所述云基础设施模块通过向上提供物理机、虚拟主机、虚拟存储、虚拟网络等服务能力，来为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务层。
其中，所述云基础设施模块随着应用系统负载变化，动态改变资源分配的规模，以快速适应应用系统的扩容需求，实现弹性资源分配能力。
其中，所述应用服务模块将完成提取码输入或扫描的账户，与该提取码对应信息采集终端所采集用户信息绑定。
其中，所述应用服务模块接收到信息采集终端发送过来的用户信息后，生成和/或更新所述提取码。
本发明所提供的基于机器学习和大数据处理的互动系统，其通过对大数据进行汇总、建模、分析和呈现，并针对大数据分析处理平台做出综合评估并定制的各类视图，为用户直观展现所关心各类指标，实现各个数据中心的互联互通和信息交互，实现大数据的自动化汇总、建模、分析和呈现，充分展示了大数据信息，并结合用户交互模块，通过大数据来为用户交互模块进行增强，使之能提供更强大的人机交互服务。
以上所述的仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于，包括：
大数据收集处理模块，其收集各类安全和社会数据，并据此形成大数据分析处理平台；
应用服务模块，其通过服务接口向上层应用提供统一高效的数据和应用服务，支撑上层业务应用快速开发，构建基于云计算技术的服务支撑平台；
云基础设施模块，其通过在服务器上部署虚拟化软件，将硬件资源虚拟化，从而使一台物理服务器可以承担多台服务器的工作，为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务；
用户交互模块，包括信息采集终端和提取码，该信息采集终端与应用服务模块相连，信息采集终端采集用户信息，并传输至应用服务模块，提取码供用户扫描以获取数据，应用服务模块将提取码对应数据传输至完成该提取码输入或扫描的账户。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于：所述大数据收集模块在收集各类安全和社会数据后，先形成原始库，原始库经过分析形成主题库，主题库再进一步根据业务需求整理为面向业务的专题库，从而形成大数据分析处理平台。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于：所述应用服务模块包括标准的服务模型和访问接口，使业务开发者能够快速构建应用服务，获取大数据分析处理的能力。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于：所述云基础设施模块通过向上提供物理机、虚拟主机、虚拟存储、虚拟网络等服务能力，来为用户提供一个功能完整、标准开放、方便集成的基础设施服务层。
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于：所述云基础设施模块随着应用系统负载变化，动态改变资源分配的规模，以快速适应应用系统的扩容需求，实现弹性资源分配能力。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于：所述应用服务模块将完成提取码输入或扫描的账户，与该提取码对应信息采集终端所采集用户信息绑定。
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和大数据处理的互动系统，其特征在于：所述应用服务模块接收到信息采集终端发送过来的用户信息后，生成和/或更新所述提取码。
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