CN114331098A - 信息处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
信息处理方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114331098A CN114331098A CN202111608171.9A CN202111608171A CN114331098A CN 114331098 A CN114331098 A CN 114331098A CN 202111608171 A CN202111608171 A CN 202111608171A CN 114331098 A CN114331098 A CN 114331098A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- candidate
- dimension
- candidate objects
- information
- business scenario
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本公开提供了一种信息处理方法,可以应用于大数据技术领域。该方法包括:获取待决策维度的M个候选对象;其中,所述待决策维度为业务场景的实现方案信息中的一个维度,所述业务场景的实现方案信息包括至少一个维度的信息,其中,所述至少一个维度包括所述业务场景中的交互对象、用于实现所述业务场景的目标的活动、用于完成所述业务场景中的活动的任务、或者用于执行所述业务场景中的任务的实体的至少之一;基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估;以及将所述M个候选对象中热度最高的候选对象,确定为所述待决策维度中的目标对象。本公开还提供了一种信息处理装置、设备、存储介质和程序产品。
Description
技术领域
本公开涉及大数据领域,具体地涉及一种信息处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
背景技术
在针对业务场景设计实施方案的过程中,通常会涉及到大量的信息决策,例如,在需求研发时往往需要从多个方案抉择其一,又例如,当选择产品的合作方时往往需要从多个合作方中选择。目前这些选择往往依靠经验主观判断,缺乏可科学有效的量化决策。
发明内容
鉴于上述问题,本公开实施例提供了提高决策科学性的信息处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
本公开实施例的第一方面,提供了一种信息处理方法。所述方法包括:获取待决策维度的M个候选对象,其中,M为大于等于2的整数;其中,所述待决策维度为业务场景的实现方案信息中的一个维度,所述业务场景的实现方案信息包括至少一个维度的信息,其中,所述至少一个维度包括所述业务场景中的交互对象、用于实现所述业务场景的目标的活动、用于完成所述业务场景中的活动的任务、或者用于执行所述业务场景中的任务的实体的至少之一;基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估;以及将所述M个候选对象中热度最高的候选对象,确定为所述待决策维度中的目标对象。
根据本公开的实施例,所述获取待决策维度的M个候选对象包括:获取所述待决策维度的基础要素的目标词,其中,所述基础要素为所述待决策维度为满足所述业务场景的需求所具备的属性信息;以及利用所述基础要素的目标词,匹配出所述M个候选对象。
根据本公开的实施例,所述基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估包括:对于所述M个候选对象中的每个候选对象,获取在所述网络范围内检索到每个所述候选对象的出现次数,得到匹配结果数量;根据每个所述候选对象的所述匹配结果数量与所述M个候选对象全部的所述匹配结果数量的加和的比值,确定每个所述候选对象的目标实体加权得分;以及根据每个所述候选对象的目标实体加权得分对所述M个候选对象进行排序,以对所述M个候选对象的热度进行评估。
根据本公开的实施例,所述对所述M个候选对象的热度进行评估还包括:获取在所述网络范围内检索到每个所述候选对象的最后时间信息;以及当对所述M个候选对象进行排序时,存在所述目标实体加权得分相同的至少两个候选对象时,按照所述最后时间信息确定所述至少两个候选对象的顺序,其中,所述最后时间信息距离当前越近的所述候选对象的热度越高。
根据本公开的实施例,所述业务场景中的交互对象包括客户、产品、渠道和供应商四个角色维度;所述待决策维度为所述四个角色维度其中之一,则所述方法还包括:输出所述四个角色维度中每个角色维度的所述目标对象的组合,以得到最热的市场要素路径。
根据本公开的实施例,所述待决策维度为用于完成所述业务场景中的活动中的任务,所述M个候选对象为M个候选任务,其中,所述M个候选任务中的每个候选任务包括至少一个实体;则所述基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估包括:基于对每个所述候选任务中的所有实体的热度的评估,得到每个所述候选任务的实体路径综合评分;以及基于所述实体路径综合评分,对所述M个候选任务的热度进行评估。
根据本公开的实施例,所述待决策维度为用于实现所述业务场景的目标的活动,所述M个候选对象为M个候选活动,其中,所述M个候选活动中的每个候选活动包括至少一个任务;则所述基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估包括:基于每个所述候选活动中的所有任务的热度的评估,得到每个所述候选活动的流程路径综合评分;以及基于所述流程路径综合评分,对所述M个候选活动的热度进行评估。
本公开实施例的第二方面,提供了一种信息处理装置。所述装置包括获取模块、评估模块、以及确定模块。获取模块用于获取待决策维度的M个候选对象,其中,M为大于等于2的整数;其中,所述待决策维度为业务场景的实现方案信息中的一个维度,所述业务场景的实现方案信息包括至少一个维度的信息,其中,所述至少一个维度包括所述业务场景中的交互对象、用于实现所述业务场景的目标的活动、用于完成所述业务场景中的活动的任务、或者用于执行所述业务场景中的任务的实体的至少之一。评估模块用于基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估。确定模块用于将所述M个候选对象中热度最高的候选对象,确定为所述待决策维度中的目标对象。
本公开实施例的第三方面提供了一种电子设备。所述电子设备包括一个或多个处理器、以及一个或多个存储器。所述一个或多个存储器用于存储一个或多个程序。其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行上述方法。
本公开实施例的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行指令,该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。
本公开实施例的第五方面还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
根据本公开的实施例,可以在业务场景的方案设计中,遇到需要决策的问题时,对待决策维度中多个多个候选对象的热度进行决策,使得决策结果更科学客观,且能够及时响应市场热点,紧跟市场需求。
附图说明
通过以下参照附图对本公开实施例的描述,本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚,在附图中:
图1示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法和装置的应用场景;
图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用信息处理方法和装置的示例性系统架构;
图3示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的流程图;
图4示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中获取候选对象的流程图;
图5示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中对M个候选对象的热度进行评估的流程图;
图6示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法中对候选对象的热度进行甄别的流程图;
图7示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法中对M个候选任务进行评估的流程图;
图8示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法中对M个候选活动进行评估的流程图;
图9示意性示出了根据本公开再一实施例的对业务场景中的各个维度的信息进行决策的流程图;
图10示意性示出了根据本公开实施例的信息处理装置的结构框图;以及
图11示意性示出了适于实现根据本公开实施例的信息处理方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
以下,将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中,为便于解释,阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而,明显地,一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
在本文中,需要理解的是,说明书及附图中的任何元素数量均用于示例而非限制,以及任何命名(例如,第一、第二)都仅用于区分,而不具有任何限制含义。
发明人在实现本方案构思的过程中发现,之所以现有的业务决策通常都是依靠主观经验来确定,其根本原因是所使用的业务架构资产中的各类要素数据化程度严重不足,才导致在进行决策时,难以对各个候选对象进行客观的评估。
有鉴于此,本公开实施例提供了一种信息处理方法,在对业务架构资产中各类要素数据化的基础上,分析待决策维度上的多个候选对象在网络中的热度情况,选择热度最高的候选对象为目标对象。从而在业务场景的方案设计中,遇到需要决策的问题时可以根据多个候选对象的网络热度进行决策,使得最终得到的方案能够及时响应市场热点,紧跟市场需求。
需要说明的是,本公开实施例确定的信息处理方法和装置可用于金融领域,也可用于除金融领域之外的任意领域,本公开对应用领域不做限定。
图1示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法和装置的应用场景。
如图1所示,该应用场景可以包括业务需求、业务架构以及IT架构。
在企业数字化的过程中,通常由业务部门根据市场需求等提出业务场景的具体需求。
业务架构用于针对业务场景提供相应的实现方案,来满足业务场景中的需求。业务场景的实现方案可以包括为达成业务场景中的目标所进行的活动、每个活动中的一个或多个任务、每个任务中的一个或多个步骤以及每个步骤中发生相互作用的实体、以及业务场景中的交互对象(例如,客户、产品、渠道、供应商等)。业务场景的实现方案确定后,业务架构师根据实现方案拆分出相应的研发任务,并分发给IT架构。
IT架构用于在企业中的不同部门或不同软件工程师之间进行软件研发任务的分配和组织。在IT架构中可以根据研发的技术内容或技术领域(如,前端、后端、数据库等),将一个软件项目划分到不同的部门或软件工程师。每个软件工程师则根据IT架构中分配给自己的任务进行软件的研发。
根据本公开的实施例,可以将业务架构中各个维度的资产数据化,从而在进行业务场景的实现方案设计时,可以根据待决策维度上的多个候选对象的热度情况进行决策,提高了业务场景的方案设计时的决策客观性和可靠性。
其中,业务架构中各个维度可以包括业务场景中的交互对象、用于实现所述业务场景的目标的活动、用于完成所述业务场景中的活动的任务、或者用于执行所述业务场景中的任务的实体的至少之一。其中,活动维度的资产例如可以是各种活动的信息,例如促销场景中的打折活动、返利活动、优惠券活动,或者普惠贷款中的个人消费贷活动等。任务维度的资产例如可以是答题领券任务、链接推广任务、产品发放任务、物流输送任务等信息。执行任务的实体维度的资产,例如可以是答题领券任务中的题目内容、来源、类型、交互方式等,交互对象维度的资产例如可以包括客户(customer)、产品(product)、渠道(channel)和供应商(provider)(简称CPCP)等。。
业务架构中的一些维度的信息之间还存在有包含与被包含关系。例如,活动通常是由一个或多个任务组成的。又例如,任务通常包括一个或多个步骤,每个步骤中包含操作或被操作的实体。从而在一些实施例中,可以利用低一级维度中的资产的热度的综合来评估较高一级维度的资产的热度,例如,可以用某一活动所包含的多个任务的热度的综合,来评估该活动的热度;或者,可以用某一任务中所包含的所有实体的热度的综合,来评估该任务的热度。
图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用信息处理方法和装置的示例性系统架构。需要注意的是,图2所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例,以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容,但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图2所示,根据该实施例的系统架构200可以包括终端设备201、202、203,网络204和服务器205。网络204可以包括多个网关、路由器、集线器、网线等,用以在终端设备201、202、203和服务器205之间提供通信链路的介质。网络204可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备201、202、203通过网络204与其他终端设备和服务器205进行交互,以接收或发送信息等,如上传需求用例、查看或下载业务模型调整信息等。终端设备201、202、203可以安装有各种通讯客户端应用,例如银行管理系统、政务类应用、监控类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、办公类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等应用(仅为示例)。
服务器205可以接收请求,并对请求进行处理。例如,服务器205可以为后台管理服务器、服务器集群等。
根据公开的实施例,用户在设计业务场景的实施方案时,可以使用终端设备201、202、203指定待决策维度及其需求信息,然后由服务器205执行本公开实施例的方法,根据业务架构中的资产对待决策维度中的多个候选对象进行分析,并确定出目标对象,反馈给终端设备201、202、203,以辅助用户进行业务场景的实施方案设计时的决策。
需要说明的是,本公开实施例所提供的信息处理方法一般可以由服务器205执行。相应地,本公开实施例所提供的信息处理装置、设备和介质一般可以设置于服务器205中。本公开实施例所提供的信息处理方法也可以由不同于服务器205且能够与终端设备201、202、203和/或服务器205通信的服务器或服务器集群执行。相应地,本公开实施例所提供的信息处理装置、设备和介质也可以设置于不同于服务器205且能够与终端设备201、202、203和/或服务器205通信的服务器或服务器集群中。
应该理解,图2中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
以下将基于图1描述的架构和图2描述的场景,通过图3~图8对公开实施例的信息处理方法进行详细描述。
图3示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的流程图。
如图3所示,根据本公开实施例的信息处理方法可以包括操作S310~操作S330。
首先在操作S310,获取待决策维度的M个候选对象,其中,M为大于等于2的整数。其中,待决策维度为业务场景的实现方案信息中的一个维度。业务场景的实现方案信息包括至少一个维度的信息,其中,至少一个维度包括业务场景中的交互对象、用于实现业务场景的目标的活动、用于完成业务场景中的活动的任务、或者用于执行业务场景中的任务的实体的至少之一。
在一些实施例中,当在方案设计时已知了候选对象的内容时,用户可以使用终端设备201、202、203录入或选择出该M个候选对象。
在另一些实施例中,当在方案设计时遇到要决策的信息时,用户可能仅能粗略确定需要决策的信息为满足业务场景的需求要具备需要满足哪些特征或能力等,此时可以参考图4所示的方式来获取M个候选对象。
图4示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中操作S310获取候选对象的流程图。
如图4所示,根据本公开实施例操作S310可以包括操作S401~操作S402。
在操作S401,获取待决策维度的基础要素的目标词,其中,基础要素为待决策维度为满足业务场景的需求所具备的属性信息。
在操作S402,利用基础要素的目标词,匹配出M个候选对象。例如,从网络或数据库中利用这些目标词搜索出M个候选对象。
在设计方案决策的时候,通常首先想到的是业务场景对待决策维度中的事项有哪些要求,需要满足哪些特征或能力,可以将表征待决策维度的能力或特征的词归集整理起来,得到的就是待决策维度的基础要素的目标词。例如,在外贸交易业务场景中,考虑需要储备哪些种类的货币时,可以先确定出该外贸交易场景中各个参与方所在的国家的信息(即,基础要素的目标词),然后根据这些国家的信息在去搜索在这些国家之间可以使用的货币种类(即,M个候选对象)。
接下来在操作S320,基于在预定网络范围内M个候选对象的热度信息(例如,讨论热度、购买热度、交易热度或点击热度等),对M个候选对象的热度进行评估。预定网络范围可以是互联网,也可以是特定的局域网(例如,企业的内网等),或者特定的网络平台(例如,特定的搜索引擎),具体可以根据实际需要进行设置。
然后在操作S330,将M个候选对象中热度最高的候选对象,确定为待决策维度中的目标对象。可以选择该目标对象作为该待决策维度的信息,辅助方案决策。以此方式,使得最终得到的方案能够紧跟市场需求,及时响应市场热点。
图5示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中操作S320中对M个候选对象的热度进行评估的流程图。
如图5所示,根据本公开实施例操作S320可以包括操作S501~操作S504。
首先在操作S501,对于M个候选对象中的每个候选对象,获取在网络范围内检索到每个候选对象的出现次数,得到匹配结果数量。
还可以在操作S501的同时,在操作S502,获取在网络范围内检索到每个候选对象的最后时间信息。该最后时间信息为检索到的候选对象的信息中最接近当前时刻的那条信息的最后点击或讨论时间信息。
接下来在操作S503,根据每个候选对象的匹配结果数量与M个候选对象全部的匹配结果数量的加和的比值,确定每个候选对象的目标实体加权得分。
每个候选对象的目标实体加权得分的计算公式(1)如下:
目标实体加权得分=候选对象的匹配结果数量/
∑M个候选对象的匹配结果数量 (1)
最后在操作S504,根据每个候选对象的目标实体加权得分对M个候选对象进行排序,以对M个候选对象的热度进行评估。其中,当存在目标实体加权得分相同的至少两个候选对象时,可以按照最后时间信息确定至少两个候选对象的顺序,其中,最后时间信息距离当前越近的候选对象的热度越高。
图6示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法中对候选对象的热度进行甄别的流程图。
如图6所示,对候选对象的热度进行甄别的流程可以包括步骤2.1~2.9。
步骤2.1,输入基础要素的目标词
基础要素的目标词可以是利用人工智能模型识别出来的数字化的结果。例如,可以通过模型自动将业务架构资产中非标准化的内容识别并转换为标准化的基础要素的目标词。例如,通过收集表征待决策维度的信息所应具备的特征或能力的词,并通过算法(例如,汉语语法算法,或知识库检索算法)匹配识别重点其中的关键名词。并以存量的业务架构资产基础,通过算法将关键词进行标准化处理。
步骤2.2,查找候选对象
使用2.1中的基础要素的目标词在业务架构资产库中进行精准匹配检索,得到一部分候选对象。
步骤2.3,衍生候选对象。
使用步骤2.2中的候选对象在业务架构资产库中进行精准匹配,获取在该业务架构资产库中的“关联的实体”字段,得到衍生的候选对象。
步骤2.4,更新待分析的候选对象。
将步骤2.2和步骤2.3中的候选对象合并。
步骤2.5,分析基础数据
使用2.4中生成的候选对象在互联网或特定的网络平台中进行精准匹配检索,获取“匹配结果数量”、“最后信息时间”两个热度数据并进行留存。
步骤2.6,计算目标实体排序号
使用2.5中生成的热度数据对每个候选对象,按照式(1)逐一进行加权计算,获得每个候选对象的目标实体加权得分。将目标实体加权得分进行降序排序,可并列。但若目标实体加权得分相同,可以按“最后信息时间”进行由近至远排序。排序最靠前的候选对象的标号可以设置为1,步长1递增,不设上限,从而获得每个候选对象的顺序号。
步骤2.7,计算最终分值
通过对步骤2.6获得顺序号进行降序排序,从高到低依次递减赋予对应分值,可以将对应分值为每个候选对象的最终得分
步骤2.8,录入甄别需求
录入甄别需求,如取排名从第1位到第10位或是取前10%。
步骤2.9,生成甄别结果
通过步骤2.6、2.7的量化计算支撑,在步骤2.8输入相应需求,得到甄别结果,作为最终量化策略的结果。
例如,可以向用户提供前10%的候选对象供用户决策,或者可以将排名最前的候选对象确定为目标对象。
图5和图6所示的对M个候选对象的热度进行评估的方法,适用于直接使用待决策维度的候选对象本身在预定网络范围内的热度信息,对待决策维度的信息进行筛选。在一个实施例中,当待决策维度为客户、产品、渠道和供应商四个角色维度其中之一时,可以适用图5或图6所示的方式,从中筛选出热度信息最高的候选对象。例如,在筛选零售供应商时,可以得到候选供应商的名单,然后从网络中检索各个供应商的热度信息,据此进行筛选决策。根据本公开的一个实施例,当客户、产品、渠道和供应商四个角色维度的信息都以上述方式筛选确定后,可以输出四个角色维度中每个角色维度的目标对象的组合,以得到最热的市场要素路径。
另外,如上文所提及的,在业务架构资产中,一些维度的信息之间还存在有包含与被包含关系。在这些情况下,待决策维度的各个候选对象的热度,有时候无法直接从网络中检索得到,此时可以通过待决策维度中所包含的更低维度的资产的热度信息来综合评估。具体示例可以参考图7~图9的介绍。
图7示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法中操作S320对M个候选任务进行评估的流程图。
如图7所示,根据该实施例,待决策维度为用于完成业务场景中的活动中的任务,M个候选对象可以是M个可以相互替代的候选任务,其中,M个候选任务中的每个候选任务包括至少一个实体。相应地操作S320可以包括操作S701~操作S702。
首先在操作S701,基于对每个候选任务中的所有实体的热度的评估,得到每个候选任务的实体路径综合评分。
可以按照公式(1)计算候选任务中每个实体的目标实体加权得分,然后将一个候选任务中的所有实体的目标实体加权得分汇总或加权,得到候选任务的实体路径综合评分。
例如,M个候选任务均为用于促销的任务,可以是答题领券任务、游戏竞猜任务、链接推广返利任务。例如,对答题领券任务,可以将答题领券任务中的一系列题目分别以类似于式(1)的方式进行热度分析后,得到答题领券任务的实体路径综合评分。在对答题领券任务中的一系列题目进行热度分析时,还可以对各种题目之间的排列组合进行筛选分析,得到最优的一组题目组合,并以该热度最高的题目组合的目标实体加权得分汇总,作为答题领券任务的实体路径综合得分。相应地,游戏竞猜任务、链接推广返利任务的实体路径综合评分计算方式类似,此处不再赘述。
然后在操作S702,基于实体路径综合评分,对M个候选任务的热度进行评估。根据评估结果可以筛选出热度最高的任务。
图8示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法中操作S320对M个候选活动进行评估的流程图。
如图8所示,根据该实施例,待决策维度为用于实现业务场景的目标的活动,M个候选对象为M个候选活动,其中,M个候选活动中的每个候选活动包括至少一个任务。则操作S320可以包括操作S801~操作S802。
在操作S801,基于每个候选活动中的所有任务的热度的评估,得到每个候选活动的流程路径综合评分。
当活动的热度信息无法直接通过从网络中检索获得时,可以先获得活动中所包含的各个任务的热度信息,然后对每个活动中所包含的任务的热度评分进行加权或汇总,得到活动的流程路径综合评分。而任务的热度信息,一种情况是可以直接通过从网络中检索获得,类似于图5和图6中的方式,另一种情况可以是类似于图7所示的方式,可以通过任务中所包含的更基础中的实体的热度来评估得到。
在操作S802,基于流程路径综合评分,对M个候选活动的热度进行评估。根据评估结果可以筛选出热度最高的活动。
图9示意性示出了根据本公开再一实施例的对业务场景中的各个维度的信息进行决策的流程图。
如图9所示,根据本公开实施例,可以根据架构资产关联关系延展,获取方案构成要素,将要素自动组合排列出候选集,再通过模型智能计算出评分,评分将作为甄别决策依据。具体地,图9中决策流程可以包括步骤3.1~3.8。
步骤3.1输入甄别出来的实体的目标词
甄别出来的目标词可以是实体层级的目标词。
步骤3.2实体关联到任务
根据架构资产关联关系延展由实体目标词在“业务架构资产库-业务对象库”关联到对应的任务。
步骤3.3任务关联到活动
在“业务架构资产库”中由步骤3.2获得的任务关联到业务架构资产中对应的活动信息。
步骤3.4获得输入输出实体及CPCP(客户、产品、渠道、合作方)
依据前置的业务架构资产关联关系进行扩展衍生获得活动关联的实体及活动关联的CPCP。
步骤3.5统计要素热度,通过检索获取点击数量。
直接使用模型要素逐一在预定网络范围进行检索,根据检索匹配数据量,获取“匹配结果数量”、“最后信息时间”两个基础数据并进行留存。
步骤3.6通过获取的点击量计算要素基础分。
使用步骤3.5中获得的匹配结果数量即为要素基础分,以类似于式(1)的方式进行计算。
步骤3.7根据得分进行排序
将基础要素分进行降序排序,可并列;但基础要素分得分相同,还需要按“最后信息时间”进行由近至远排序。排序最靠前的目标实体标号可以设置为1,步长1递增,不设上限。通过以上计算获得每个目标实体的顺序号。进行计算,计算结果降序排列,根据排名计算热点值。
最终对以下三种输出进行排序:
活动中的流程路径:流程路径综合评分=∑活动中关联的各要素得分(活动的热点值)
任务中的实体路径:最热的实体(实体热点值)
市场要素路径:最热的CPCP(CPCP的热点值)
步骤3.8输出热点的活动、热点的任务及热点的CPCP
结合步骤3.7中三种路径模型的评分计算方式,输入相应需求,得到甄别结果。
以此方式,本公开实施例可以极大降低业务场景的实施方案设计中的决策分析成本,提升决策精准度,减轻决策错误成本,可有效控制成本。
基于上述各个实施例的信息处理方法,本公开还提供了一种信息处理装置。以下将结合图10对该装置进行详细描述。
图10示意性示出了根据本公开实施例的信息处理装置1000的结构框图。
如图10所示,根据本公开实施例,该信息处理装置1000可以包括获取模块1010、评估模块1020以及确定模块1030。根据本公开的另一些实施例,该装置1000还可以进一步包括输出模块1040。该装置1000可以用于实现如上参考图3~图8所描述的方法。
获取模块1010用于获取待决策维度的M个候选对象,其中,M为大于等于2的整数;其中,待决策维度为业务场景的实现方案信息中的一个维度,业务场景的实现方案信息包括至少一个维度的信息,其中,至少一个维度包括业务场景中的交互对象、用于实现业务场景的目标的活动、用于完成业务场景中的活动的任务、或者用于执行业务场景中的任务的实体的至少之一。在一些实施例中,获取模块1010可以用于执行操作S310,具体参考上文介绍,此处不再赘述。
评估模块1020用于基于在预定网络范围内M个候选对象的热度信息,对M个候选对象的热度进行评估。在一些实施中,评估模块1020可以用于执行操作S320,具体参考上文介绍,此处不再赘述。
确定模块1030用于将M个候选对象中热度最高的候选对象,确定为待决策维度中的目标对象。在一些实施例中,确定模块1030可以用于执行操作S330,具体参考上文介绍,此处不再赘述。
输出模块1040用于当待决策维度为客户、产品、渠道和供应商四个角色维度其中之一时,输出四个角色维度中每个角色维度的目标对象的组合,以得到最热的市场要素路径。或者,输出模块1040用于当待决策维度为用于实现业务场景的目标的活动时,根据流程路径综合评分,输出热度最高的活动。或者,输出模块1040用于当待决策维度为用于完成业务场景中的活动中的任务时,根据实体路径综合评分输出热度最高的任务。
根据本公开的实施例,获取模块1010、评估模块1020、确定模块1030、或输出模块1040中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现,或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者,这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合,并在一个模块中实现。根据本公开的实施例,获取模块1010、评估模块1020、确定模块1030、或输出模块1040中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,获取模块1010、评估模块1020、确定模块1030、或输出模块1040中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
图11示意性示出了适于实现根据本公开实施例的信息处理方法的电子设备1100的方框图。
如图11所示,根据本公开实施例的电子设备1100包括处理器1101,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1102中的程序或者从存储部分1108加载到随机访问存储器(RAM)1103中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1101例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如,专用集成电路(ASIC))等等。处理器1101还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1101可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 1103中,存储有电子设备1100操作所需的各种程序和数据。处理器1101、ROM 1102以及RAM 1103通过总线1104彼此相连。处理器1101通过执行ROM 1102和/或RAM1103中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意,程序也可以存储在除ROM 1102和RAM 1103以外的一个或多个存储器中。处理器1101也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例,电子设备1100还可以包括输入/输出(I/O)接口1105,输入/输出(I/O)接口1105也连接至总线1104。电子设备1100还可以包括连接至I/O接口1105的以下部件中的一项或多项:包括键盘、鼠标等的输入部分1106;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1107;包括硬盘等的存储部分1108;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1109。通信部分1109经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1110也根据需要连接至I/O接口1105。可拆卸介质1111,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器1110上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1108。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被执行时,实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例,计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质,例如可以包括但不限于:便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如,根据本公开的实施例,计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 1102和/或RAM 1103和/或ROM 1102和RAM1103以外的一个或多个存储器。
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品,其包括计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时,该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的方法。
在该计算机程序被处理器1101执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例,上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
在一种实施例中,该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中,该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发,并通过通信部分1109被下载和安装,和/或从可拆卸介质1111被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输,包括但不限于:无线、有线等等,或者上述的任意合适的组合。
在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分1109从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质1111被安装。在该计算机程序被处理器1101执行时,执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例,上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
根据本公开的实施例,可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码,具体地,可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java,C++,python,“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合,即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地,在不脱离本公开精神和教导的情况下,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
以上对本公开的实施例进行了描述。但是,这些实施例仅仅是为了说明的目的,而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例,但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围,本领域技术人员可以做出多种替代和修改,这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。
Claims (11)
1.一种信息处理方法,包括:
获取待决策维度的M个候选对象,其中,M为大于等于2的整数;其中,所述待决策维度为业务场景的实现方案信息中的一个维度,所述业务场景的实现方案信息包括至少一个维度的信息,其中,所述至少一个维度包括所述业务场景中的交互对象、用于实现所述业务场景的目标的活动、用于完成所述业务场景中的活动的任务、或者用于执行所述业务场景中的任务的实体的至少之一;
基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估;以及
将所述M个候选对象中热度最高的候选对象,确定为所述待决策维度中的目标对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取待决策维度的M个候选对象包括:
获取所述待决策维度的基础要素的目标词,其中,所述基础要素为所述待决策维度为满足所述业务场景的需求所具备的属性信息;以及
利用所述基础要素的目标词,匹配出所述M个候选对象。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估包括:
对于所述M个候选对象中的每个候选对象,获取在所述网络范围内检索到每个所述候选对象的出现次数,得到匹配结果数量;
根据每个所述候选对象的所述匹配结果数量与所述M个候选对象全部的所述匹配结果数量的加和的比值,确定每个所述候选对象的目标实体加权得分;
根据每个所述候选对象的目标实体加权得分对所述M个候选对象进行排序,以对所述M个候选对象的热度进行评估。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述对所述M个候选对象的热度进行评估还包括:
获取在所述网络范围内检索到每个所述候选对象的最后时间信息;以及
当对所述M个候选对象进行排序时,存在所述目标实体加权得分相同的至少两个候选对象时,按照所述最后时间信息确定所述至少两个候选对象的顺序,其中,所述最后时间信息距离当前越近的所述候选对象的热度越高。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述业务场景中的交互对象包括客户、产品、渠道和供应商四个角色维度;所述待决策维度为所述四个角色维度其中之一,则所述方法还包括:
输出所述四个角色维度中每个角色维度的所述目标对象的组合,以得到最热的市场要素路径。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述待决策维度为用于完成所述业务场景中的活动中的任务,所述M个候选对象为M个候选任务,其中,所述M个候选任务中的每个候选任务包括至少一个实体;则所述基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估包括:
基于对每个所述候选任务中的所有实体的热度的评估,得到每个所述候选任务的实体路径综合评分;以及
基于所述实体路径综合评分,对所述M个候选任务的热度进行评估。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述待决策维度为用于实现所述业务场景的目标的活动,所述M个候选对象为M个候选活动,其中,所述M个候选活动中的每个候选活动包括至少一个任务;则所述基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估包括:
基于每个所述候选活动中的所有任务的热度的评估,得到每个所述候选活动的流程路径综合评分;以及
基于所述流程路径综合评分,对所述M个候选活动的热度进行评估。
8.一种信息处理装置,包括:
获取模块,用于获取待决策维度的M个候选对象,其中,M为大于等于2的整数;其中,所述待决策维度为业务场景的实现方案信息中的一个维度,所述业务场景的实现方案信息包括至少一个维度的信息,其中,所述至少一个维度包括所述业务场景中的交互对象、用于实现所述业务场景的目标的活动、用于完成所述业务场景中的活动的任务、或者用于执行所述业务场景中的任务的实体的至少之一;
评估模块,用于基于在预定网络范围内所述M个候选对象的热度信息,对所述M个候选对象的热度进行评估;以及
确定模块,用于将所述M个候选对象中热度最高的候选对象,确定为所述待决策维度中的目标对象。
9.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1~7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行指令,该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1~7中任一项所述的方法。
11.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1~7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111608171.9A CN114331098A (zh) | 2021-12-24 | 2021-12-24 | 信息处理方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111608171.9A CN114331098A (zh) | 2021-12-24 | 2021-12-24 | 信息处理方法、装置、设备及介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114331098A true CN114331098A (zh) | 2022-04-12 |
Family
ID=81013539
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111608171.9A Pending CN114331098A (zh) | 2021-12-24 | 2021-12-24 | 信息处理方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114331098A (zh) |
-
2021
- 2021-12-24 CN CN202111608171.9A patent/CN114331098A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9672255B2 (en) | Social media impact assessment | |
US11176154B1 (en) | Collaborative dataset management system for machine learning data | |
Emamjome et al. | A case study lens on process mining in practice | |
Agrawal | A Comparative Study on Information Security Risk Analysis Methods. | |
Milani et al. | Modelling families of business process variants: a decomposition driven method | |
CN111507543B (zh) | 用于预测实体间业务关系的模型训练方法及装置 | |
US11941714B2 (en) | Analysis of intellectual-property data in relation to products and services | |
Duval | Explainable artificial intelligence (XAI) | |
US20100268809A1 (en) | System and method for assessing the usability and accessibility of web 2.0 features and functionalities of websites | |
US11205237B2 (en) | Analysis of intellectual-property data in relation to products and services | |
CN110738527A (zh) | 一种特征重要性排序方法、装置、设备和存储介质 | |
CN105144154A (zh) | 内容病毒式传播力的确定及可视化 | |
Sigala et al. | Big data for measuring the impact of tourism economic development programmes: A process and quality criteria framework for using big data | |
Samoilenko et al. | Representation matters: An exploration of the socio-economic impacts of ICT-enabled public value in the context of sub-Saharan economies | |
CN102402717A (zh) | 数据分析设备和方法 | |
Zhang et al. | Investigating participants’ attributes for participant estimation in knowledge-intensive crowdsourcing: a fuzzy DEMATEL based approach | |
KR100992345B1 (ko) | 서비스 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능한 기록매체 | |
Frydman et al. | Random survival forest for competing credit risks | |
CN111931069B (zh) | 用户兴趣确定方法、装置及计算机设备 | |
CN113393045A (zh) | 用户满意度预测模型确定方法及装置 | |
Groher et al. | Leveraging AI-based decision support for opportunity analysis | |
CN114385121B (zh) | 一种基于业务分层的软件设计建模方法及系统 | |
KR20170098375A (ko) | 전문가중개 시스템 및 방법 | |
CN114331098A (zh) | 信息处理方法、装置、设备及介质 | |
CN110737749B (zh) | 创业计划评价方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |