基于智能在线通信和大数据的信息生成方法及云服务平台

摘要

本申请实施例提供一种基于智能在线通信和大数据的信息生成方法及云服务平台，考虑到由于在线通信故障互动行为的特点是将在线通信故障数据融合到原始服务访问大数据与所关联的服务访问大数据对应的数据记录区域，因此，在线通信故障数据在这些原始服务访问大数据对应的数据记录区域会产生一些与原始访问数据不一致的特定数据记录区域，基于此，同时关注服务访问大数据集合本身的特征信息以及在线通信故障数据集合的特征信息，能够有效地发掘服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象，以便于后续及时针对优化通信互动对象进行通信优化。

权利要求

1.一种基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，应用于与多个在线通信服务终端通信连接的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台，所述方法包括：

从订阅不同互联网资讯服务的在线通信服务终端中获取服务访问大数据集合，并根据所述服务访问大数据集合获取在线通信故障数据集合，其中，所述服务访问大数据集合包括连续的预设数量个服务访问大数据，所述在线通信故障数据集合包括连续的预设数量个在线通信故障数据；

基于所述服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特征集合，其中，所述服务访问互动特征集合包括预设数量个服务访问互动特征；

基于所述在线通信故障数据集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障互动特征集合，其中，所述在线通信故障互动特征集合包括预设数量个在线通信故障互动特征；

基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取所述服务访问大数据所对应的优化通信互动对象，并根据所述优化通信互动对象确定所述服务访问大数据集合的信息生成结果。

2.根据权利要求1所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述根据所述服务访问大数据集合获取在线通信故障数据集合的步骤，包括：针对所述服务访问大数据集合中的每个服务访问大数据，从该服务访问大数据对应的数据记录区域中获取对应的在线通信故障上传表格，其中，所述在线通信故障上传表格中包括与该服务访问大数据对应的每个服务访问节点的在线通信故障报告；

根据所述每个服务访问大数据所对应的在线通信故障上传表格，生成所述每个服务访问大数据所对应的在线通信故障数据。

3.根据权利要求1所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述基于所述服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特征集合的步骤，包括：通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元确定所述服务访问大数据集合的至少一个操作请求互动元素，并确定每个所述操作请求互动元素的互动业务标签；

根据所述互动业务标签确定所述操作请求互动元素的匹配重要权重；

获取所述业务关系识别模型对应的单一业务互动匹配进程的第一匹配剩余队列以及对应的全局业务互动匹配进程的第二匹配剩余队列，其中，所述单一业务互动匹配进程对于操作请求互动元素的匹配顺序先于所述全局业务互动匹配进程；

对所述第一匹配剩余队列和所述第二匹配剩余队列进行比值计算，得到所述第一匹配剩余队列与所述第二匹配剩余队列之间的目标队列比较参数；

当所述目标队列比较参数大于预设固定比值时，将大于所述预设固定比值的固定比值范围分为第一设定相似度范围和第二固定比值范围，所述第二固定比值范围大于所述第一设定相似度范围；

若所述目标队列比较参数所处的固定比值范围为所述第一设定相似度范围，则确定所述单一业务互动匹配进程需要处理的匹配重要权重范围包括第一匹配重要权重和第二匹配重要权重；

若所述目标队列比较参数所处的固定比值范围为所述第二固定比值范围，则确定所述单一业务互动匹配进程需要处理的匹配重要权重范围包括第一匹配重要权重；

将匹配重要权重位于匹配重要权重范围内的操作请求互动元素分配给所述单一业务互动匹配进程进行信息匹配，并将匹配重要权重未处于匹配重要权重范围内的对象任务分配给所述全局业务互动匹配进程进行信息匹配，从而得到匹配后的服务访问互动特征。

4.根据权利要求3所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述将匹配重要权重位于匹配重要权重范围内的操作请求互动元素分配给所述单一业务互动匹配进程进行信息匹配的步骤，包括：获取操作请求互动元素对应的互动元素节点列表，所述互动元素节点列表中包括多个互动元素节点；

将相同互动元素节点属性的互动元素节点进行决策树分类，生成决策树分类后的目标互动元素节点列表；

将所述目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射，并通过所述单一业务互动匹配进程对合并映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配；

其中，在生成决策树分类后的目标互动元素节点列表的步骤之后，还包括：当检测到所述目标互动元素节点列表的互动元素节点数量满足预设数量时，执行将所述目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤；

当检测到所述目标互动元素节点列表的互动元素节点数量不满足预设数量时，在预设时间内等待相同互动元素节点属性的互动元素节点进行决策树分类，执行将所述目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤；

所述通过所述单一业务互动匹配进程对合并映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配的步骤，包括：

根据所述目标互动元素节点列表中的互动元素节点属性，获取所述目标互动元素节点列表对应的调用数据区域，将所述调用数据区域、所述互动组件节点和目标业务控件节点加载至所述单一业务互动匹配进程，基于所述调用数据区域对所述互动组件节点和目标业务控件节点进行信息匹配；或者

根据所述目标互动元素节点列表中的互动元素节点属性，获取所述目标互动元素节点列表对应的调用数据区域，将所述调用数据区域和合并映射后的目标互动元素节点列表加载至所述单一业务互动匹配进程，基于所述调用数据区域对所述合并映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配。

5.根据权利要求4所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述将所述目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤，包括：

获取目标互动元素节点列表中每个互动元素节点对应的多个访问元素源特征，以及每个访问元素源特征对应的业务控件节点；

将多个访问元素源特征与预设互动组件的每个预设组件节点进行匹配处理，得到互动组件节点；

将多个业务控件节点与预设业务控件的每个预设控件节点进行匹配处理，得到目标业务控件节点，对所述互动组件节点和目标业务控件节点进行合并映射，得到所述目标互动元素节点列表。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述基于所述在线通信故障数据集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障互动特征集合的步骤，包括：通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取所述在线通信故障数据集合的故障互动特征向量，其中，所述故障互动特征向量中记录有在线通信服务终端上发起过访问的访问目标对象在多个故障判定规则上的特征向量；

根据所述在线通信故障数据集合的故障互动特征向量确定与目标故障判定规则上的特征向量对应的目标故障互动特征向量；

在所述目标故障互动特征向量记录的访问目标对象与目标类型的已知故障特征向量之间的相似度达到设定相似度的情况下，将所有目标故障互动特征向量进行汇总得到在线通信故障互动特征集合。

7.根据权利要求6所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述目标故障互动特征向量记录的访问目标对象与目标类型的已知故障特征向量之间的相似度通过以下方式确定：

获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值，其中，所述多个故障判定规则的特征向量包括访问目标对象的线性结构函数值；

计算所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值与所述目标类型的已知故障特征向量的线性结构函数值之间的相似度；

所述获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值的步骤，包括：

在所述目标故障互动特征向量为所访问的访问协议层特征相同的故障互动特征向量的情况下，获取所述目标故障互动特征向量的特征范围与所述故障互动特征向量集合中故障互动特征向量的特征范围之间的第一范围比例、所述目标故障互动特征向量的特征范围与所访问的访问协议层特征和所述目标故障互动特征向量相同的访问次数之间的第二范围比例，在所述第一范围比例大于第一比例阈值、且所述第二范围比例大于第二比例阈值的情况下，获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值；或者

在所述目标故障互动特征向量为所访问的访问站点相同的故障互动特征向量的情况下，获取所述目标故障互动特征向量的特征范围与所述故障互动特征向量集合中故障互动特征向量的特征范围之间的第一范围比例、所述目标故障互动特征向量的特征范围与所访问的访问站点和所述目标故障互动特征向量相同的访问次数之间的第二范围比例，在所述第一范围比例大于第一比例阈值、且所述第二范围比例大于第二比例阈值的情况下，获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值。

8.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取所述服务访问大数据所对应的优化通信互动对象的步骤，包括：

针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，通过第一业务认证流程单元所包括的流程节点匹配层获取第一流程节点匹配信息，其中，所述第一业务认证流程单元属于所述业务关系识别模型；

针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，通过所述第一业务认证流程单元所包括的流程权限匹配层获取第一流程权限特征信息；

针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，基于所述第一流程节点匹配信息以及所述第一流程权限特征信息，通过所述第一业务认证流程单元所包括的鉴权关系层获取第一鉴权关系信息；

针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，基于所述第一鉴权关系信息以及所述服务访问互动特征，通过所述第一业务认证流程单元所包括的第一流程权限匹配层获取第一通信鉴权信息，其中，每个第一通信鉴权信息对应于一个服务访问互动特征；

基于所述在线通信故障互动特征集合，针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，通过第二业务认证流程单元所包括的流程节点匹配层获取第二流程节点匹配信息，其中，所述第二业务认证流程单元属于所述业务关系识别模型；

针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，通过所述第二业务认证流程单元所包括的流程权限匹配层获取第二流程权限特征信息；

针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，基于所述第二流程节点匹配信息以及所述第二流程权限特征信息，通过所述第二业务认证流程单元所包括的鉴权关系层获取第二鉴权关系信息；

针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，基于所述第二鉴权关系信息以及所述在线通信故障互动特征，通过所述第二业务认证流程单元所包括的第二流程权限匹配层获取第二通信鉴权信息，其中，每个第二通信鉴权信息对应于一个在线通信故障互动特征；

对预设数量个第一通信鉴权信息以及预设数量个第二通信鉴权信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标通信鉴权信息，其中，每个目标通信鉴权信息包括一个第一通信鉴权信息以及一个第二通信鉴权信息；

基于所述预设数量个目标通信鉴权信息，通过鉴权定位单元所包括的第一鉴权定位层获取预设数量个第一子通信鉴权信息，其中，所述鉴权定位单元属于所述业务关系识别模型；

基于所述预设数量个第一子通信鉴权信息，通过所述鉴权定位单元所包括的第二鉴权定位层获取预设数量个第二子通信鉴权信息；

根据所述预设数量个第二子通信鉴权信息确定预设数量个鉴权节点，其中，每个鉴权节点对应于一个目标通信鉴权信息；

根据所述预设数量个目标通信鉴权信息以及预设数量个鉴权节点，确定鉴权关系通信触发信息；

基于所述鉴权关系通信触发信息，通过所述业务关系识别模型所包括的所述信息分类单元获取所述服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象。

9.根据权利要求1所述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其特征在于，所述基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取所述服务访问大数据所对应的优化通信互动对象的步骤，包括：

基于所述服务访问互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第一流程权限匹配层获取预设数量个第一通信鉴权信息，其中，每个第一通信鉴权信息对应于一个服务访问互动特征；

基于所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二流程权限匹配层获取预设数量个第二通信鉴权信息，其中，每个第二通信鉴权信息对应于一个在线通信故障互动特征；

对所述预设数量个第一通信鉴权信息以及所述预设数量个第二通信鉴权信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标通信鉴权信息，其中，每个目标通信鉴权信息包括一个第一通信鉴权信息以及一个第二通信鉴权信息；

基于所述预设数量个目标通信鉴权信息，通过所述业务关系识别模型所包括的鉴权定位单元获取鉴权关系通信触发信息，其中，所述鉴权关系通信触发信息为根据所述预设数量个目标通信鉴权信息以及预设数量个鉴权节点确定的，每个目标通信鉴权信息对应于一个鉴权节点；

基于所述鉴权关系通信触发信息，通过所述业务关系识别模型所包括的所述信息分类单元获取所述服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象。

10.一种基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台，其特征在于，所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台包括处理器、计算机可读存储介质和网络接口，所述计算机可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个在线通信服务终端通信连接，所述计算机可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述计算机可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-9中任意一项的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法。

说明书

基于智能在线通信和大数据的信息生成方法及云服务平台

技术领域

[0001] 本申请涉及智能在线通信和大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于智能在线通信和大数据的信息生成方法及云服务平台。

背景技术

[0002] 目前，智能在线通信技术给互联网业务（例如电商直播业务、远程医疗业务、远程智能在线监控业务、在线教育业务、在线办公业务等等）带来了极大便利，因此对于在线通
信服务终端而言，通信过程中的稳定性显得极为重要。

[0003] 但是实际上，在互联网业务的访问过程中，不可避免地会存在在线通信故障的情况，然而当发生在线通信故障时，考虑到实际业务的复杂性，传统方案中仅单纯检测通信环
境配置的方式而言，存在较大的问题，通常在大多数情况下还是难以有效发掘出具体优化
的通信互动对象，从而极大影响在线通信业务的稳定性。

发明内容

[0004] 有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于智能在线通信和大数据的信息生成方法及云服务平台，能够有效地发掘服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象，以便
于后续及时针对优化通信互动对象进行通信优化。

[0005] 根据本申请的第一方面，提供一种基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，应用于与多个在线通信服务终端通信连接的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服
务平台，所述方法包括：

[0006] 从订阅不同互联网资讯服务的在线通信服务终端中获取服务访问大数据集合，并根据所述服务访问大数据集合获取在线通信故障数据集合，其中，所述服务访问大数据集
合包括连续的预设数量个服务访问大数据，所述在线通信故障数据集合包括连续的预设数
量个在线通信故障数据；

[0007] 基于所述服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特征集合，其中，所述服务访问互动特征集合包括预设数量个服
务访问互动特征；

[0008] 基于所述在线通信故障数据集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障互动特征集合，其中，所述在线通信故障互动特征集合包
括预设数量个在线通信故障互动特征；

[0009] 基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取所述服务访问大数据所对应的优化通信互
动对象，并根据所述优化通信互动对象确定所述服务访问大数据集合的信息生成结果。

[0010] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述服务访问大数据集合获取在线通信故障数据集合的步骤，包括：

[0011] 针对所述服务访问大数据集合中的每个服务访问大数据，从该服务访问大数据对应的数据记录区域中获取对应的在线通信故障上传表格，其中，所述在线通信故障上传表
格中包括与该服务访问大数据对应的每个服务访问节点的在线通信故障报告；

[0012] 根据所述每个服务访问大数据所对应的在线通信故障上传表格，生成所述每个服务访问大数据所对应的在线通信故障数据。

[0013] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特征集合的步骤，包
括：

[0014] 通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元确定所述服务访问大数据集合的至少一个操作请求互动元素，并确定每个所述操作请求互动元素的互动业务标
签；

[0015] 根据所述互动业务标签确定所述操作请求互动元素的匹配重要权重；

[0016] 获取所述业务关系识别模型对应的单一业务互动匹配进程的第一匹配剩余队列以及对应的全局业务互动匹配进程的第二匹配剩余队列，其中，所述单一业务互动匹配进
程对于操作请求互动元素的匹配顺序先于所述全局业务互动匹配进程；

[0017] 对所述第一匹配剩余队列和所述第二匹配剩余队列进行比值计算，得到所述第一匹配剩余队列与所述第二匹配剩余队列之间的目标队列比较参数；

[0018] 当所述目标队列比较参数大于预设固定比值时，将大于所述预设固定比值的固定比值范围分为第一设定相似度范围和第二固定比值范围，所述第二固定比值范围大于所述
第一设定相似度范围；

[0019] 若所述目标队列比较参数所处的固定比值范围为所述第一设定相似度范围，则确定所述单一业务互动匹配进程需要处理的匹配重要权重范围包括第一匹配重要权重和第
二匹配重要权重；

[0020] 若所述目标队列比较参数所处的固定比值范围为所述第二固定比值范围，则确定所述单一业务互动匹配进程需要处理的匹配重要权重范围包括第一匹配重要权重；

[0021] 将匹配重要权重位于匹配重要权重范围内的操作请求互动元素分配给所述单一业务互动匹配进程进行信息匹配，并将匹配重要权重未处于匹配重要权重范围内的对象任
务分配给所述全局业务互动匹配进程进行信息匹配，从而得到匹配后的服务访问互动特
征。

[0022] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将匹配重要权重位于匹配重要权重范围内的操作请求互动元素分配给所述单一业务互动匹配进程进行信息匹配的步骤，包括：

[0023] 获取操作请求互动元素对应的互动元素节点列表，所述互动元素节点列表中包括多个互动元素节点；

[0024] 将相同互动元素节点属性的互动元素节点进行决策树分类，生成决策树分类后的目标互动元素节点列表；

[0025] 将所述目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射，并通过所述单一业务互动匹配进程对合并映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配；

[0026] 其中，在生成决策树分类后的目标互动元素节点列表的步骤之后，还包括：

[0027] 当检测到所述目标互动元素节点列表的互动元素节点数量满足预设数量时，执行将所述目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤；

[0028] 当检测到所述目标互动元素节点列表的互动元素节点数量不满足预设数量时，在预设时间内等待相同互动元素节点属性的互动元素节点进行决策树分类，执行将所述目标
互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤；

[0029] 所述通过所述单一业务互动匹配进程对合并映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配的步骤，包括：

[0030] 根据所述目标互动元素节点列表中的互动元素节点属性，获取所述目标互动元素节点列表对应的调用数据区域，将所述调用数据区域、所述互动组件节点和目标业务控件
节点加载至所述单一业务互动匹配进程，基于所述调用数据区域对所述互动组件节点和目
标业务控件节点进行信息匹配；或者

[0031] 根据所述目标互动元素节点列表中的互动元素节点属性，获取所述目标互动元素节点列表对应的调用数据区域，将所述调用数据区域和合并映射后的目标互动元素节点列
表加载至所述单一业务互动匹配进程，基于所述调用数据区域对所述合并映射后的目标互
动元素节点列表进行信息匹配。

[0032] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将所述目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤，包括：

[0033] 获取目标互动元素节点列表中每个互动元素节点对应的多个访问元素源特征，以及每个访问元素源特征对应的业务控件节点；

[0034] 将多个访问元素源特征与预设互动组件的每个预设组件节点进行匹配处理，得到互动组件节点；

[0035] 将多个业务控件节点与预设业务控件的每个预设控件节点进行匹配处理，得到目标业务控件节点，对所述互动组件节点和目标业务控件节点进行合并映射，得到所述目标
互动元素节点列表。

[0036] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述在线通信故障数据集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障互动特征集
合的步骤，包括：

[0037] 通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取所述在线通信故障数据集合的故障互动特征向量，其中，所述故障互动特征向量中记录有在线通信服务
终端上发起过访问的访问目标对象在多个故障判定规则上的特征向量；

[0038] 确定多个所述故障互动特征向量中的第一故障互动特征向量为目标故障互动特征向量，并为每个所述目标故障互动特征向量创建一个候选故障互动特征向量集合，将多
个所述故障互动特征向量中的故障互动特征向量随机森林树模型分类至与该故障互动特
征向量之间关联层级最小的所述目标故障互动特征向量所记录的所述候选故障互动特征
向量集合；

[0039] 从所述候选故障互动特征向量集合中重新确定一个所述故障互动特征向量为所述目标故障互动特征向量，其中，重新确定的所述故障互动特征向量与所述候选故障互动
特征向量集合中除重新确定的所述故障互动特征向量以外的所述故障互动特征向量之间
的平均值小于第二故障互动特征向量与所述候选故障互动特征向量集合中除所述第二故
障互动特征向量以外的所述故障互动特征向量之间的平均值，所述第二故障互动特征向量
为所述候选故障互动特征向量集合中除重新确定的所述故障互动特征向量以外的所述故
障互动特征向量；

[0040] 在随机森林树模型分类之前所述目标故障互动特征向量与随机森林树模型分类之后确定的所述目标故障互动特征向量不相同的情况下，执行为每个重新确定的所述目标
故障互动特征向量创建一个所述候选故障互动特征向量集合并将多个所述故障互动特征
向量中的故障互动特征向量随机森林树模型分类至与该故障互动特征向量之间关联层级
最小的所述目标故障互动特征向量所记录的所述候选故障互动特征向量集合的步骤，直至
随机森林树模型分类之前所述目标故障互动特征向量与随机森林树模型分类之后确定的
所述目标故障互动特征向量相同；

[0041] 在随机森林树模型分类之前所述目标故障互动特征向量与随机森林树模型分类之后确定的所述目标故障互动特征向量相同的情况下，将多个所述候选故障互动特征向量
集合作为多个所述故障互动特征向量集合，其中，一个所述故障互动特征向量集合中任意
两个所述故障互动特征向量之间的关联层级小于一个所述故障互动特征向量集合中所述
故障互动特征向量与另一个所述故障互动特征向量集合中所述故障互动特征向量之间的
关联层级，其中，所述故障互动特征向量集合中保存有同一类型的所述故障互动特征向量；

[0042] 在所述故障互动特征向量集合中查找目标故障判定规则上的特征向量相同的目标故障互动特征向量，其中，所述多个故障判定规则包括所述目标故障判定规则；

[0043] 在所述目标故障互动特征向量记录的访问目标对象与目标类型的已知故障特征向量之间的相似度达到设定相似度的情况下，将所有目标故障互动特征向量进行汇总得到
在线通信故障互动特征集合；

[0044] 所述多个故障判定规则的特征向量包括访问目标对象的线性结构函数值、访问目标对象所访问的访问协议层特征以及访问目标对象所访问的访问站点，其中，在所述故障
互动特征向量集合中查找目标故障判定规则上的特征向量相同的目标故障互动特征向量
包括：在所述故障互动特征向量集合中查找访问目标对象的线性结构函数值相同的所述目
标故障互动特征向量，在所述故障互动特征向量集合中查找访问目标对象所访问的访问协
议层特征相同的所述目标故障互动特征向量，在所述故障互动特征向量集合中查找访问目
标对象所访问的访问站点相同的目标故障互动特征向量。

[0045] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标故障互动特征向量记录的访问目标对象与目标类型的已知故障特征向量之间的相似度通过以下方式确定：

[0046] 获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值，其中，所述多个故障判定规则的特征向量包括访问目标对象的线性结构函数值；

[0047] 计算所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值与所述目标类型的已知故障特征向量的线性结构函数值之间的相似度；

[0048] 所述获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值的步骤，包括：

[0049] 在所述目标故障互动特征向量为所访问的访问协议层特征相同的故障互动特征向量的情况下，获取所述目标故障互动特征向量的特征范围与所述故障互动特征向量集合
中故障互动特征向量的特征范围之间的第一范围比例、所述目标故障互动特征向量的特征
范围与所访问的访问协议层特征和所述目标故障互动特征向量相同的访问次数之间的第
二范围比例，在所述第一范围比例大于第一比例阈值、且所述第二范围比例大于第二比例
阈值的情况下，获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数
值；或者

[0050] 在所述目标故障互动特征向量为所访问的访问站点相同的故障互动特征向量的情况下，获取所述目标故障互动特征向量的特征范围与所述故障互动特征向量集合中故障
互动特征向量的特征范围之间的第一范围比例、所述目标故障互动特征向量的特征范围与
所访问的访问站点和所述目标故障互动特征向量相同的访问次数之间的第二范围比例，在
所述第一范围比例大于第一比例阈值、且所述第二范围比例大于第二比例阈值的情况下，
获取所述目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值。

[0051] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取
所述服务访问大数据所对应的优化通信互动对象的步骤，包括：

[0052] 针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，通过第一业务认证流程单元所包括的流程节点匹配层获取第一流程节点匹配信息，其中，所述第一业务认证
流程单元属于所述业务关系识别模型；

[0053] 针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，通过所述第一业务认证流程单元所包括的流程权限匹配层获取第一流程权限特征信息；

[0054] 针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，基于所述第一流程节点匹配信息以及所述第一流程权限特征信息，通过所述第一业务认证流程单元所包括的
鉴权关系层获取第一鉴权关系信息；

[0055] 针对所述服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，基于所述第一鉴权关系信息以及所述服务访问互动特征，通过所述第一业务认证流程单元所包括的第一流程
权限匹配层获取第一通信鉴权信息，其中，每个第一通信鉴权信息对应于一个服务访问互
动特征；

[0056] 基于所述在线通信故障互动特征集合，针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，通过第二业务认证流程单元所包括的流程节点匹配层获取第
二流程节点匹配信息，其中，所述第二业务认证流程单元属于所述业务关系识别模型；

[0057] 针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，通过所述第二业务认证流程单元所包括的流程权限匹配层获取第二流程权限特征信息；

[0058] 针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，基于所述第二流程节点匹配信息以及所述第二流程权限特征信息，通过所述第二业务认证流程单元
所包括的鉴权关系层获取第二鉴权关系信息；

[0059] 针对所述在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，基于所述第二鉴权关系信息以及所述在线通信故障互动特征，通过所述第二业务认证流程单元所包
括的第二流程权限匹配层获取第二通信鉴权信息，其中，每个第二通信鉴权信息对应于一
个在线通信故障互动特征；

[0060] 对预设数量个第一通信鉴权信息以及预设数量个第二通信鉴权信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标通信鉴权信息，其中，每个目标通信鉴权信息包括一个第一
通信鉴权信息以及一个第二通信鉴权信息；

[0061] 基于所述预设数量个目标通信鉴权信息，通过鉴权定位单元所包括的第一鉴权定位层获取预设数量个第一子通信鉴权信息，其中，所述鉴权定位单元属于所述业务关系识
别模型；

[0062] 基于所述预设数量个第一子通信鉴权信息，通过所述鉴权定位单元所包括的第二鉴权定位层获取预设数量个第二子通信鉴权信息；

[0063] 根据所述预设数量个第二子通信鉴权信息确定预设数量个鉴权节点，其中，每个鉴权节点对应于一个目标通信鉴权信息；

[0064] 根据所述预设数量个目标通信鉴权信息以及预设数量个鉴权节点，确定鉴权关系通信触发信息；

[0065] 基于所述鉴权关系通信触发信息，通过所述业务关系识别模型所包括的所述信息分类单元获取所述服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象。

[0066] 在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取
所述服务访问大数据所对应的优化通信互动对象的步骤，包括：

[0067] 基于所述服务访问互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第一流程权限匹配层获取预设数量个第一通信鉴权信息，其中，每个第一通信鉴权信息对应于一个
服务访问互动特征；

[0068] 基于所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二流程权限匹配层获取预设数量个第二通信鉴权信息，其中，每个第二通信鉴权信息对应于
一个在线通信故障互动特征；

[0069] 对所述预设数量个第一通信鉴权信息以及所述预设数量个第二通信鉴权信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标通信鉴权信息，其中，每个目标通信鉴权信息包括
一个第一通信鉴权信息以及一个第二通信鉴权信息；

[0070] 基于所述预设数量个目标通信鉴权信息，通过所述业务关系识别模型所包括的鉴权定位单元获取鉴权关系通信触发信息，其中，所述鉴权关系通信触发信息为根据所述预
设数量个目标通信鉴权信息以及预设数量个鉴权节点确定的，每个目标通信鉴权信息对应
于一个鉴权节点；

[0071] 基于所述鉴权关系通信触发信息，通过所述业务关系识别模型所包括的所述信息分类单元获取所述服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象。

[0072] 根据本申请的第二方面，提供一种基于智能在线通信和大数据的信息生成装置，应用于与在线通信终端通信连接的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台，所
述装置包括：

[0073] 第一获取模块，用于从订阅不同互联网资讯服务的在线通信服务终端中获取服务访问大数据集合，并根据所述服务访问大数据集合获取在线通信故障数据集合，其中，所述
服务访问大数据集合包括连续的预设数量个服务访问大数据，所述在线通信故障数据集合
包括连续的预设数量个在线通信故障数据；

[0074] 第二获取模块，用于基于所述服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特征集合，其中，所述服务访问互动特征集
合包括预设数量个服务访问互动特征；

[0075] 第三获取模块，用于基于所述在线通信故障数据集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障互动特征集合，其中，所述在线通信
故障互动特征集合包括预设数量个在线通信故障互动特征；

[0076] 信息生成模块，用于基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取所述服务访问大数据所
对应的优化通信互动对象，并根据所述优化通信互动对象确定所述服务访问大数据集合的
信息生成结果。

[0077] 第三方面，本发明实施例还提供一种基于智能在线通信和大数据的信息生成系统，所述基于智能在线通信和大数据的信息生成系统包括基于智能在线通信和大数据的信
息生成云服务平台以及与所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台通信连
接的在线通信终端；

[0078] 所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台用于从订阅不同互联网资讯服务的在线通信服务终端中获取服务访问大数据集合，并根据所述服务访问大数据集
合获取在线通信故障数据集合，其中，所述服务访问大数据集合包括连续的预设数量个服
务访问大数据，所述在线通信故障数据集合包括连续的预设数量个在线通信故障数据；

[0079] 所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台用于基于所述服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特
征集合，其中，所述服务访问互动特征集合包括预设数量个服务访问互动特征；

[0080] 所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台用于基于所述在线通信故障数据集合，通过所述业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信
故障互动特征集合，其中，所述在线通信故障互动特征集合包括预设数量个在线通信故障
互动特征；

[0081] 所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台用于基于所述服务访问互动特征集合以及所述在线通信故障互动特征集合，通过所述业务关系识别模型所包括的
信息分类单元获取所述服务访问大数据所对应的优化通信互动对象，并根据所述优化通信
互动对象确定所述服务访问大数据集合的信息生成结果。

[0082] 第四方面，本发明实施例还提供一种基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台，所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台包括处理器、计算机可读
存储介质和网络接口，所述计算机可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过
总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个在线通信终端通信连接，所述计算机可读存
储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述计算机可读存储介质中的程
序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于智能
在线通信和大数据的信息生成方法。

[0083] 第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能
的设计中的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法。

[0084] 基于上述任一方面，本申请考虑到由于在线通信故障互动行为的特点是将在线通信故障数据融合到原始服务访问大数据与所关联的服务访问大数据对应的数据记录区域，
因此，在线通信故障数据在这些原始服务访问大数据对应的数据记录区域会产生一些与原
始访问数据不一致的特定数据记录区域，基于此，同时关注服务访问大数据集合本身的特
征信息以及在线通信故障数据集合的特征信息，能够有效地发掘服务访问大数据集合所对
应的优化通信互动对象，以便于后续及时针对优化通信互动对象进行通信优化。

附图说明

[0085] 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对
范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这
些附图获得其他相关的附图。

[0086] 图1示出了本申请实施例所提供的基于智能在线通信和大数据的信息生成系统的应用场景示意图；

[0087] 图2示出了本申请实施例所提供的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法的流程示意图；

[0088] 图3示出了本申请实施例所提供的基于智能在线通信和大数据的信息生成装置的功能模块示意图；

[0089] 图4示出了本申请实施例所提供的用于执行上述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台的组件结构示意图。

具体实施方式

[0090] 为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实
施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附
图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标
号代表相同结构或操作。

[0091] 应当理解，本说明书中所使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同
的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

[0092] 如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提
示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者
设备也可能包含其它的步骤或元素。

[0093] 本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时
处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数
步操作。

[0094] 图1是本发明一种实施例提供的基于智能在线通信和大数据的信息生成系统10的交互示意图。基于智能在线通信和大数据的信息生成系统10可以包括基于智能在线通信和
大数据的信息生成云服务平台100以及与所述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服
务平台100通信连接的在线通信终端200。图1所示的基于智能在线通信和大数据的信息生
成系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该基于智能在线通信和大数据的
信息生成系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成
部分。

[0095] 本实施例中，基于智能在线通信和大数据的信息生成系统10中的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台100和在线通信终端200可以通过配合执行以下方法实
施例所描述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，具体基于智能在线通信和大数
据的信息生成云服务平台100和在线通信终端200的执行步骤部分可以参照以下方法实施
例的详细描述。

[0096] 基于本申请提供的技术方案的发明构思出发，本申请提供的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台100可以应用在例如智慧医疗、智慧城市管理、智慧工业互联
网、通用业务监控管理等可以应用大数据技术或者是云计算技术等的场景中，再比如，还可
以应用在包括但不限于新能源汽车系统管理、智能云办公、云平台数据处理、云游戏数据处
理、云直播处理、云汽车管理平台、区块链金融数据服务平台等，但不限于此。

[0097] 为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本发明实施例提供的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法的流程示意图，本实施例提供的基于智能在线通信和大数据
的信息生成方法可以由图1中所示的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台
100执行，下面对该基于智能在线通信和大数据的信息生成方法进行详细介绍。

[0098] 步骤S110，从订阅不同互联网资讯服务的在线通信服务终端200中获取服务访问大数据集合，并根据服务访问大数据集合获取在线通信故障数据集合。

[0099] 步骤S120，基于服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特征集合。

[0100] 步骤S130，基于在线通信故障数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障互动特征集合。

[0101] 步骤S140，基于服务访问互动特征集合以及在线通信故障互动特征集合，通过业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取服务访问大数据所对应的优化通信互动对象，
并根据优化通信互动对象确定服务访问大数据集合的信息生成结果。

[0102] 本实施例中，服务访问大数据集合具体可以包括连续的预设数量个服务访问大数据，在线通信故障数据集合具体可以包括连续的预设数量个在线通信故障数据。其中，本申
请发明人研究发现，在线通信故障互动行为的特点是将在线通信故障数据融合到原始服务
访问大数据与所关联的服务访问大数据对应的数据记录区域，因此基于此种设计，可以便
于结合上述特征信息进行后续的通信优化操作。

[0103] 本实施例中，服务访问大数据可以理解为在线通信服务终端200发起服务访问过程中产生的大数据信息，包括但不限于用户操作信息、后台推送信息等等，在线通信故障数
据可以理解为在线通信服务终端200在存在在线通信故障行为时所发起服务访问过程中与
该在线通信故障行为对应的节点相关的上传报告信息，这些上传报告信息可以预先在在线
通信服务终端200配置相应的模板，例如在发起针对服务A的服务访问过程中，在节点A1过
程存在在线通信故障行为，此时发送的上传报告信息可以包括服务A、节点A1过程以及节点
A1过程对应的数据传输记录信息，数据传输记录信息可以包括但不限于数据传输协议信
息、数据调用服务信息以及具体传输的数据内容字段等。

[0104] 本实施例中，服务访问互动特征集合包括预设数量个服务访问互动特征，在线通信故障互动特征集合包括预设数量个在线通信故障互动特征，具体特征提取方式将在后文
进行详细的示例性阐述。

[0105] 本实施例中，通过业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取服务访问大数据所对应的优化通信互动对象，可以根据优化通信互动对象确定服务访问大数据集合的信息
生成结果，信息生成结果中具体可以包括优化通信互动对象以及优化通信互动对象中可优
化的部分。

[0106] 基于上述步骤，本实施例考虑到由于在线通信故障互动行为的特点是将在线通信故障数据融合到原始服务访问大数据与所关联的服务访问大数据对应的数据记录区域，因
此，在线通信故障数据在这些原始服务访问大数据对应的数据记录区域会产生一些与原始
访问数据不一致的特定数据记录区域，基于此，同时关注服务访问大数据集合本身的特征
信息以及在线通信故障数据集合的特征信息，能够有效地发掘服务访问大数据集合所对应
的优化通信互动对象，以便于后续及时针对优化通信互动对象进行通信优化。

[0107] 在一种可能的实现方式中，对于步骤S110而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

[0108] 子步骤S111，针对服务访问大数据集合中的每个服务访问大数据，从该服务访问大数据对应的数据记录区域中获取对应的在线通信故障上传表格。

[0109] 本实施例中，在线通信故障上传表格中具体可以包括与该服务访问大数据对应的每个服务访问节点的在线通信故障报告。

[0110] 子步骤S112，根据每个服务访问大数据所对应的在线通信故障上传表格，生成每个服务访问大数据所对应的在线通信故障数据。

[0111] 在一种可能的实现方式中，对于步骤S120而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

[0112] 子步骤S121，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元确定服务访问大数据集合的至少一个操作请求互动元素，并确定每个操作请求互动元素的互动业务标
签。

[0113] 子步骤S122，根据互动业务标签确定操作请求互动元素的匹配重要权重。

[0114] 子步骤S123，获取业务关系识别模型对应的单一业务互动匹配进程的第一匹配剩余队列以及对应的全局业务互动匹配进程的第二匹配剩余队列，其中，单一业务互动匹配
进程对于操作请求互动元素的匹配顺序先于全局业务互动匹配进程。

[0115] 子步骤S124，对第一匹配剩余队列和第二匹配剩余队列进行比值计算，得到第一匹配剩余队列与第二匹配剩余队列之间的目标队列比较参数。

[0116] 子步骤S125，当目标队列比较参数大于预设固定比值时，将大于预设固定比值的固定比值范围分为第一设定相似度范围和第二固定比值范围，第二固定比值范围大于第一
设定相似度范围。

[0117] 子步骤S126，若目标队列比较参数所处的固定比值范围为第一设定相似度范围，则确定单一业务互动匹配进程需要处理的匹配重要权重范围包括第一匹配重要权重和第
二匹配重要权重。

[0118] 子步骤S127，若目标队列比较参数所处的固定比值范围为第二固定比值范围，则确定单一业务互动匹配进程需要处理的匹配重要权重范围包括第一匹配重要权重。

[0119] 子步骤S128，将匹配重要权重位于匹配重要权重范围内的操作请求互动元素分配给单一业务互动匹配进程进行信息匹配，并将匹配重要权重未处于匹配重要权重范围内的
对象任务分配给全局业务互动匹配进程进行信息匹配，从而得到匹配后的服务访问互动特
征。

[0120] 基于上述步骤，本实施例通过确定操作请求互动元素的互动业务标签，监测不同的业务互动匹配进程之间形成的队列比较参数，在队列比较参数达到一定条件时，根据队
列比较参数将不同匹配重要权重的操作请求互动元素分配至不同的业务互动匹配进程进
行并行处理，缓解业务互动匹配进程的匹配压力，极大的提升了匹配效率。

[0121] 作为一种可能的示例，在子步骤S128中，具体可以通过以下详细的实施方式来实现。

[0122] （1）获取操作请求互动元素对应的互动元素节点列表，互动元素节点列表中包括多个互动元素节点。

[0123] （2）将相同互动元素节点属性的互动元素节点进行决策树分类，生成决策树分类后的目标互动元素节点列表。

[0124] （3）将目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射，并通过单一业务互动匹配进程对合并映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配。

[0125] 进一步地，在生成决策树分类后的目标互动元素节点列表之后，当检测到目标互动元素节点列表的互动元素节点数量满足预设数量时，执行将目标互动元素节点列表的互
动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤。

[0126] 再例如，当检测到目标互动元素节点列表的互动元素节点数量不满足预设数量时，在预设时间内等待相同互动元素节点属性的互动元素节点进行决策树分类，执行将目
标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的步骤。

[0127] 进一步地，在通过单一业务互动匹配进程对合并映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配的过程中，具体可以根据目标互动元素节点列表中的互动元素节点属性，获
取目标互动元素节点列表对应的调用数据区域，将调用数据区域、互动组件节点和目标业
务控件节点加载至单一业务互动匹配进程，基于调用数据区域对互动组件节点和目标业务
控件节点进行信息匹配。

[0128] 再例如，在另一种示例中，本实施例还可以根据目标互动元素节点列表中的互动元素节点属性，获取目标互动元素节点列表对应的调用数据区域，将调用数据区域和合并
映射后的目标互动元素节点列表加载至单一业务互动匹配进程，基于调用数据区域对合并
映射后的目标互动元素节点列表进行信息匹配。

[0129] 进一步地，在将目标互动元素节点列表的互动组件节点和业务控件节点进行合并映射的过程中，具体可以获取目标互动元素节点列表中每个互动元素节点对应的多个访问
元素源特征，以及每个访问元素源特征对应的业务控件节点，然后将多个访问元素源特征
与预设互动组件的每个预设组件节点进行匹配处理，得到互动组件节点，从而可以将多个
业务控件节点与预设业务控件的每个预设控件节点进行匹配处理，得到目标业务控件节
点，对互动组件节点和目标业务控件节点进行合并映射，得到目标互动元素节点列表。

[0130] 在一种可能的实现方式中，对于步骤S130而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

[0131] 子步骤S131，通过业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障数据集合的故障互动特征向量。

[0132] 本实施例中，故障互动特征向量中记录有在线通信服务终端200上发起过访问的访问目标对象在多个故障判定规则上的特征向量。

[0133] 子步骤S132，根据所述在线通信故障数据集合的故障互动特征向量确定与目标故障判定规则上的特征向量对应的目标故障互动特征向量。

[0134] 子步骤S133，在目标故障互动特征向量记录的访问目标对象与目标类型的已知故障特征向量之间的相似度达到设定相似度的情况下，将所有目标故障互动特征向量进行汇
总得到在线通信故障互动特征集合。

[0135] 在一种可能的实现方式中，对于子步骤S132而言，譬如可以通过以下子步骤进一步实现。

[0136] 子步骤S1321，确定多个故障互动特征向量中的第一故障互动特征向量为目标故障互动特征向量，并为每个目标故障互动特征向量创建一个候选故障互动特征向量集合，
将多个故障互动特征向量中的故障互动特征向量随机森林树模型分类至与该故障互动特
征向量之间关联层级最小的目标故障互动特征向量所记录的候选故障互动特征向量集合。

[0137] 子步骤S1322，从候选故障互动特征向量集合中重新确定一个故障互动特征向量为目标故障互动特征向量。

[0138] 本实施例中，重新确定的故障互动特征向量与候选故障互动特征向量集合中除重新确定的故障互动特征向量以外的故障互动特征向量之间的平均值小于第二故障互动特
征向量与候选故障互动特征向量集合中除第二故障互动特征向量以外的故障互动特征向
量之间的平均值，第二故障互动特征向量为候选故障互动特征向量集合中除重新确定的故
障互动特征向量以外的故障互动特征向量。

[0139] 子步骤S1323，在随机森林树模型分类之前目标故障互动特征向量与随机森林树模型分类之后确定的目标故障互动特征向量不相同的情况下，执行为每个重新确定的目标
故障互动特征向量创建一个候选故障互动特征向量集合并将多个故障互动特征向量中的
故障互动特征向量随机森林树模型分类至与该故障互动特征向量之间关联层级最小的目
标故障互动特征向量所记录的候选故障互动特征向量集合的步骤，直至随机森林树模型分
类之前目标故障互动特征向量与随机森林树模型分类之后确定的目标故障互动特征向量
相同。

[0140] 子步骤S1324，在随机森林树模型分类之前目标故障互动特征向量与随机森林树模型分类之后确定的目标故障互动特征向量相同的情况下，将多个候选故障互动特征向量
集合作为多个故障互动特征向量集合。

[0141] 本实施例中，一个故障互动特征向量集合中任意两个故障互动特征向量之间的关联层级小于一个故障互动特征向量集合中故障互动特征向量与另一个故障互动特征向量
集合中故障互动特征向量之间的关联层级，其中，故障互动特征向量集合中保存有同一类
型的故障互动特征向量。

[0142] 子步骤S1325，在故障互动特征向量集合中查找目标故障判定规则上的特征向量相同的目标故障互动特征向量，其中，多个故障判定规则包括目标故障判定规则。

[0143] 本实施例中，通过引入用户行为随机森林树模型分类方法，对获取的故障互动特征向量进行随机森林树模型分类得到故障互动特征向量集合，在故障互动特征向量集合中
查找目标故障判定规则上的特征向量相同的目标故障互动特征向量，在目标故障互动特征
向量记录的访问目标对象与目标类型的已知故障特征向量之间的相似度达到第一设定相
似度的情况下，将目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象作为一种目标类型的故障
特征向量，即结合故障互动特征向量的特征匹配技术识别故障特征向量，可以对故障特征
向量的识别准确率较低的问题，进而提高故障特征向量识别准确率。

[0144] 作为一种可能的实现方式，譬如，上述的多个故障判定规则的特征向量具体可以包括访问目标对象的线性结构函数值、访问目标对象所访问的访问协议层特征以及访问目
标对象所访问的访问站点。

[0145] 其中，示例性地，在故障互动特征向量集合中查找目标故障判定规则上的特征向量相同的目标故障互动特征向量包括：在故障互动特征向量集合中查找访问目标对象的线
性结构函数值相同的目标故障互动特征向量，在故障互动特征向量集合中查找访问目标对
象所访问的访问协议层特征相同的目标故障互动特征向量，在故障互动特征向量集合中查
找访问目标对象所访问的访问站点相同的目标故障互动特征向量。

[0146] 在一种可能的实现方式中，对于子步骤S133中，目标故障互动特征向量记录的访问目标对象与目标类型的已知故障特征向量之间的相似度具体可以通过以下方式确定：

[0147] 子步骤S1331，获取目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值。其中，多个故障判定规则的特征向量包括访问目标对象的线性结构函数值。

[0148] 例如，在目标故障互动特征向量为所访问的访问协议层特征相同的故障互动特征向量的情况下，获取目标故障互动特征向量的特征范围与故障互动特征向量集合中故障互
动特征向量的特征范围之间的第一范围比例、目标故障互动特征向量的特征范围与所访问
的访问协议层特征和目标故障互动特征向量相同的访问次数之间的第二范围比例，在第一
范围比例大于第一比例阈值、且第二范围比例大于第二比例阈值的情况下，获取目标故障
互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值。

[0149] 再例如，在目标故障互动特征向量为所访问的访问站点相同的故障互动特征向量的情况下，获取目标故障互动特征向量的特征范围与故障互动特征向量集合中故障互动特
征向量的特征范围之间的第一范围比例、目标故障互动特征向量的特征范围与所访问的访
问站点和目标故障互动特征向量相同的访问次数之间的第二范围比例，在第一范围比例大
于第一比例阈值、且第二范围比例大于第二比例阈值的情况下，获取目标故障互动特征向
量中记录的访问目标对象的线性结构函数值。

[0150] 子步骤S1332，计算目标故障互动特征向量中记录的访问目标对象的线性结构函数值与目标类型的已知故障特征向量的线性结构函数值之间的相似度。

[0151] 在一种可能的实现方式中，对于步骤S140而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

[0152] 子步骤S1401，针对服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，通过第一业务认证流程单元所包括的流程节点匹配层获取第一流程节点匹配信息，其中，第一业务
认证流程单元属于业务关系识别模型。

[0153] 子步骤S1402，针对服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，通过第一业务认证流程单元所包括的流程权限匹配层获取第一流程权限特征信息。

[0154] 子步骤S1403，针对服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，基于第一流程节点匹配信息以及第一流程权限特征信息，通过第一业务认证流程单元所包括的鉴权
关系层获取第一鉴权关系信息。

[0155] 子步骤S1404，针对服务访问互动特征集合中的每个服务访问互动特征，基于第一鉴权关系信息以及服务访问互动特征，通过第一业务认证流程单元所包括的第一流程权限
匹配层获取第一通信鉴权信息，其中，每个第一通信鉴权信息对应于一个服务访问互动特
征。

[0156] 子步骤S1405，基于在线通信故障互动特征集合，针对在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，通过第二业务认证流程单元所包括的流程节点匹配层获
取第二流程节点匹配信息，其中，第二业务认证流程单元属于业务关系识别模型。

[0157] 子步骤S1406，针对在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，通过第二业务认证流程单元所包括的流程权限匹配层获取第二流程权限特征信息。

[0158] 子步骤S1407，针对在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，基于第二流程节点匹配信息以及第二流程权限特征信息，通过第二业务认证流程单元所包
括的鉴权关系层获取第二鉴权关系信息。

[0159] 子步骤S1408，针对在线通信故障互动特征集合中的每个在线通信故障互动特征，基于第二鉴权关系信息以及在线通信故障互动特征，通过第二业务认证流程单元所包括的
第二流程权限匹配层获取第二通信鉴权信息，其中，每个第二通信鉴权信息对应于一个在
线通信故障互动特征。

[0160] 子步骤S1409，对预设数量个第一通信鉴权信息以及预设数量个第二通信鉴权信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标通信鉴权信息，其中，每个目标通信鉴权信息
包括一个第一通信鉴权信息以及一个第二通信鉴权信息。

[0161] 子步骤S1410，基于预设数量个目标通信鉴权信息，通过鉴权定位单元所包括的第一鉴权定位层获取预设数量个第一子通信鉴权信息，其中，鉴权定位单元属于业务关系识
别模型。

[0162] 子步骤S1411，基于预设数量个第一子通信鉴权信息，通过鉴权定位单元所包括的第二鉴权定位层获取预设数量个第二子通信鉴权信息。

[0163] 子步骤S1412，根据预设数量个第二子通信鉴权信息确定预设数量个鉴权节点，其中，每个鉴权节点对应于一个目标通信鉴权信息。

[0164] 子步骤S1413，根据预设数量个目标通信鉴权信息以及预设数量个鉴权节点，确定鉴权关系通信触发信息。

[0165] 子步骤S1414，基于鉴权关系通信触发信息，通过业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象。

[0166] 在另一种可能的实现方式中，对于步骤S140而言，还可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

[0167] 子步骤S1415，基于服务访问互动特征集合，通过业务关系识别模型所包括的第一流程权限匹配层获取预设数量个第一通信鉴权信息，其中，每个第一通信鉴权信息对应于
一个服务访问互动特征。

[0168] 子步骤S1416，基于在线通信故障互动特征集合，通过业务关系识别模型所包括的第二流程权限匹配层获取预设数量个第二通信鉴权信息，其中，每个第二通信鉴权信息对
应于一个在线通信故障互动特征。

[0169] 子步骤S1417，对预设数量个第一通信鉴权信息以及预设数量个第二通信鉴权信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标通信鉴权信息，其中，每个目标通信鉴权信息
包括一个第一通信鉴权信息以及一个第二通信鉴权信息。

[0170] 子步骤S1418，基于预设数量个目标通信鉴权信息，通过业务关系识别模型所包括的鉴权定位单元获取鉴权关系通信触发信息，其中，鉴权关系通信触发信息为根据预设数
量个目标通信鉴权信息以及预设数量个鉴权节点确定的，每个目标通信鉴权信息对应于一
个鉴权节点。

[0171] 子步骤S1419，基于鉴权关系通信触发信息，通过业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取服务访问大数据集合所对应的优化通信互动对象。

[0172] 基于同一发明构思，请参阅图3，示出了本申请实施例提供的基于智能在线通信和大数据的信息生成装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述方法实施例对基于
智能在线通信和大数据的信息生成装置300进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能
划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的
模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本
申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另
外的划分方式。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图3示出的基于智
能在线通信和大数据的信息生成装置300只是一种装置示意图。其中，基于智能在线通信和
大数据的信息生成装置300可以包括第一获取模块310、第二获取模块320、第三获取模块
330以及信息生成模块340，下面分别对该基于智能在线通信和大数据的信息生成装置300
的各个功能模块的功能进行详细阐述。

[0173] 第一获取模块310，用于从订阅不同互联网资讯服务的在线通信服务终端200中获取服务访问大数据集合，并根据服务访问大数据集合获取在线通信故障数据集合，其中，服
务访问大数据集合包括连续的预设数量个服务访问大数据，在线通信故障数据集合包括连
续的预设数量个在线通信故障数据。可以理解，该第一获取模块310可以用于执行上述步骤
S110，关于该第一获取模块310的详细实现方式可以参照上述对步骤S110有关的内容。

[0174] 第二获取模块320，用于基于服务访问大数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第一业务特征提取单元获取服务访问互动特征集合，其中，服务访问互动特征集合包括
预设数量个服务访问互动特征。可以理解，该第二获取模块320可以用于执行上述步骤
S120，关于该第二获取模块320的详细实现方式可以参照上述对步骤S120有关的内容。

[0175] 第三获取模块330，用于基于在线通信故障数据集合，通过业务关系识别模型所包括的第二业务特征提取单元获取在线通信故障互动特征集合，其中，在线通信故障互动特
征集合包括预设数量个在线通信故障互动特征。可以理解，该第三获取模块330可以用于执
行上述步骤S130，关于该第三获取模块330的详细实现方式可以参照上述对步骤S130有关
的内容。

[0176] 信息生成模块340，用于基于服务访问互动特征集合以及在线通信故障互动特征集合，通过业务关系识别模型所包括的信息分类单元获取服务访问大数据所对应的优化通
信互动对象，并根据优化通信互动对象确定服务访问大数据集合的信息生成结果。可以理
解，该信息生成模块340可以用于执行上述步骤S140，关于该信息生成模块340的详细实现
方式可以参照上述对步骤S140有关的内容。

[0177] 需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以
全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模
块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，第一获取模块
310可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可
以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执
行以上第一获取模块310的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以
集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处
理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件
的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

[0178] 例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个
或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列
(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程
序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器
(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以
集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

[0179] 图4示出了本发明实施例提供的用于实现上述的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法的基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台100的硬件结构示意图，
如图4所示，基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台100可包括处理器110、计算
机可读存储介质120、总线130以及收发器140。

[0180] 在具体实现过程中，至少一个处理器110执行所述计算机可读存储介质120存储的计算机执行指令（例如图3中所示的基于智能在线通信和大数据的信息生成装置300包括的
第一获取模块310、第二获取模块320、第三获取模块330以及信息生成模块340），使得处理
器110可以执行如上方法实施例的基于智能在线通信和大数据的信息生成方法，其中，处理
器110、计算机可读存储介质120以及收发器140通过总线130连接，处理器110可以用于控制
收发器140的收发动作，从而可以与前述的在线通信终端200进行数据收发。

[0181] 处理器110的具体实现过程可参见上述基于智能在线通信和大数据的信息生成云服务平台100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘
述。

[0182] 在上述的图4所示的实施例中，应理解，处理器可以是全局业务互动匹配进程(英文：Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：
Digital  Signal  Processor，DSP)、专用集成电路(英文：Application 
SpecificIntegrated Circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以
是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完
成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

[0183] 计算机可读存储介质120可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

[0184] 总线130可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系
结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线130可以分为地址
总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或
一种类型的总线。

[0185] 此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上基于智能在线
通信和大数据的信息生成方法。

[0186] 上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能
会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所
以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

[0187] 同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特
征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种
可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外，
本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

[0188] 此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或
对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以
完全由软件（包括固件、常驻软件、微码等）执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件
或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的
各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可
读程序编码。

[0189] 计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或
合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介
质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用
的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线
电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

[0190] 本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、
VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、
COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序
编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在
用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或基于智能在线通信和大
数据的信息生成云服务平台上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与
用户计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特
网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。

[0191] 此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和集合的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通
过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说
明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本
说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过
互动业务实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的基于智能在线通
信和大数据的信息生成云服务平台或移动设备上安装所描述的系统。

[0192] 同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附
图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要
求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

[0193] 需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

[0194] 最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代
配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介
绍和描述的实施例。