基于大数据挖掘的网络训练方法及数字内容中心与流程

技术特征：
1.一种基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，应用于数字内容中心，所述数字内容中心与多个数字内容订阅设备通信连接，所述方法包括：获取至少一个标记挖掘源、所述至少一个标记挖掘源分别对应的原始标记挖掘源数据、所述至少一个标记挖掘源分别对应的更新参考标记数据以及所述至少一个标记挖掘源分别对应的标准挖掘结果；调用初始挖掘网络，基于所述至少一个标记挖掘源中的第一标记挖掘源对应的原始标记挖掘源数据和所述第一标记挖掘源对应的更新参考标记数据，获取所述第一标记挖掘源对应的预测挖掘结果；调用初始纠正网络，基于所述第一标记挖掘源对应的原始标记挖掘源数据和所述第一标记挖掘源对应的预测挖掘结果，获取第一纠正参考度信息；基于所述第一标记挖掘源对应的原始标记挖掘源数据和所述第一标记挖掘源对应的标准挖掘结果，获取第二纠正参考度信息；基于所述第一纠正参考度信息和所述第二纠正参考度信息，确定第一差异信息；基于所述第一差异信息更新所述初始纠正网络的参数；响应于所述初始纠正网络的参数的更新过程满足第一训练结束条件，得到第一纠正网络；调用所述初始挖掘网络，基于至少一个第一标记挖掘源中的第二标记挖掘源对应的原始标记挖掘源数据和所述第二标记挖掘源对应的更新参考标记数据，获取所述第二标记挖掘源对应的预测挖掘结果；调用所述第一纠正网络，基于所述第二标记挖掘源对应的原始标记挖掘源数据和所述第二标记挖掘源对应的预测挖掘结果，获取第三纠正参考度信息；基于所述第三纠正参考度信息、所述第二标记挖掘源对应的预测挖掘结果和所述第二标记挖掘源对应的标准挖掘结果，确定第二差异信息；基于所述第二差异信息更新所述初始挖掘网络的参数；响应于所述初始挖掘网络的参数的更新过程满足第二训练结束条件，得到第一挖掘网络；响应于制约训练过程不满足目标训练结束条件，继续对所述第一纠正网络和所述第一挖掘网络进行制约训练，直至制约训练过程满足所述目标训练结束条件，得到目标纠正网络和目标挖掘网络。2.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，所述方法还包括：获取对采集特征项进行采集配置输出的采集配置结果，其中，所述采集配置结果包括针对每个采集特征项的目标大数据挖掘策略；获取所述目标大数据挖掘策略对应的目标挖掘源、所述目标挖掘源对应的原始挖掘源数据以及所述目标挖掘源对应的更新用户行为数据，所述更新用户行为数据基于所述目标大数据挖掘策略在所述目标挖掘源中的至少部分更新结果确定得到，其中，所述目标挖掘源是指与目标大数据挖掘策略相关联的业务事项源，所述目标挖掘源对应的原始挖掘源数据是指该目标挖掘源在本次即将进行大数据采集和挖掘前的最后一次数据采集时所获得的挖掘源数据；
调用目标挖掘网络，基于所述原始挖掘源数据和所述更新用户行为数据，获取所述目标挖掘源对应的目标挖掘结果，所述目标挖掘结果用于指示所述目标挖掘源中的各个挖掘对象的目标属性，任一挖掘对象的目标属性用于指示所述任一挖掘对象属于所述目标大数据挖掘策略或者所述任一挖掘对象不属于所述目标大数据挖掘策略；基于所述目标挖掘结果，在所述目标挖掘源中对所述目标大数据挖掘策略进行更新，得到所述目标大数据挖掘策略在所述目标挖掘源中的全局更新结果，基于所述全局更新结果进行大数据挖掘。3.根据权利要求2所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，所述调用目标挖掘网络，基于所述原始挖掘源数据和所述更新用户行为数据，获取所述目标挖掘源对应的目标挖掘结果，包括：调用目标挖掘网络，基于所述原始挖掘源数据和所述更新用户行为数据的关联特征数据，依次执行第一迭代策略的正挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第一挖掘分量，其中，所述关联特征数据是指将更新用户行为数据融合于原始挖掘源数据获得的特征数据，所述正挖掘分析是指针对一些正向行为的挖掘分析；基于所述第一挖掘分量对应的目标区分挖掘特征，依次执行所述第一迭代策略的负挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第二挖掘分量，其中，所述第一挖掘分量对应的目标区分挖掘特征是指对第一挖掘分量对应覆盖的业务单元的所有相关的挖掘分量进行目标区分挖掘后获得的挖掘特征，所述负挖掘分析是指针对一些负向行为的挖掘分析；对所述第二挖掘分量进行目标区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的目标挖掘结果。4.根据权利要求2所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，所述第一迭代策略包括预设数量次的迭代挖掘，所述预设数量次为三次，任一次正挖掘分析包括一次区分挖掘分析和一次频繁模式挖掘分析；所述基于所述原始挖掘源数据和所述更新用户行为数据的关联特征数据，依次执行第一迭代策略的正挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第一挖掘分量，包括：对所述原始挖掘源数据和所述更新用户行为数据的关联特征数据进行第一区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第一区分挖掘特征；对所述第一区分挖掘特征进行第一频繁模式挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第一频繁模式挖掘特征；对所述第一频繁模式挖掘特征进行第二区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第二区分挖掘特征；对所述第二区分挖掘特征进行第二频繁模式挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第二频繁模式挖掘特征；对所述第二频繁模式挖掘特征进行第三区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第三区分挖掘特征；对所述第三区分挖掘特征进行第三频繁模式挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第一挖掘分量。5.根据权利要求4所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，任一次负挖掘分析包括一次逆区分挖掘分析和一次区分挖掘分析；所述基于所述第一挖掘分量对应的目
标区分挖掘特征，依次执行所述第一迭代策略的负挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第二挖掘分量，包括：对所述第一挖掘分量对应的目标区分挖掘特征进行第一逆区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第一负挖掘特征；对所述第一负挖掘特征和所述第三区分挖掘特征的拼接特征进行第四区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第四区分挖掘特征；对所述第四区分挖掘特征进行第二逆区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第二负挖掘特征；对所述第二负挖掘特征和所述第二区分挖掘特征的拼接特征进行第五区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第五区分挖掘特征；对所述第五区分挖掘特征进行第三逆区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第三负挖掘特征；对所述第三负挖掘特征和所述第一区分挖掘特征的拼接特征进行第六区分挖掘分析，得到所述目标挖掘源对应的第二挖掘分量。6.根据权利要求2
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5中任意一项所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，所述调用目标挖掘网络，基于所述原始挖掘源数据和所述更新用户行为数据，获取所述目标挖掘源对应的目标挖掘结果之后，所述方法还包括：调用目标纠正网络，基于所述原始挖掘源数据和所述目标挖掘结果，获取目标纠正参考度信息；所述目标纠正网络包括依次连接的至少一个区分挖掘网络单元、至少一个融合网络单元和一个纠正分类网络单元。7.根据权利要求6所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，所述调用目标纠正网络，基于所述原始挖掘源数据和所述目标挖掘结果，获取目标纠正参考度信息，包括：将所述原始挖掘源数据和所述目标挖掘结果输入所述目标纠正网络中的第一个区分挖掘网络单元进行处理，得到所述第一个区分挖掘网络单元输出的区分挖掘特征；从第二个区分挖掘网络单元起，将上一个区分挖掘网络单元输出的区分挖掘特征输入下一个区分挖掘网络单元进行处理，得到下一个区分挖掘网络单元输出的区分挖掘特征；将最后一个区分挖掘网络单元输出的区分挖掘特征输入第一个融合网络单元进行处理，得到所述第一个融合网络单元输出的融合特征；从第二个融合网络单元起，将上一个融合网络单元输出的融合特征输入下一个融合网络单元进行处理，得到下一个融合网络单元输出的融合特征；将最后一个融合网络单元输出的融合特征输入所述纠正分类网络单元进行处理，得到所述纠正分类网络单元输出的所述目标纠正参考度信息。8.根据权利要求2
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5任意一项所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，所述目标挖掘源为初始挖掘源中与所述目标大数据挖掘策略对应的起始至少部分挖掘源；所述基于所述目标挖掘结果，在所述目标挖掘源中对所述目标大数据挖掘策略进行更新，得到所述目标大数据挖掘策略在所述目标挖掘源中的全局更新结果之后，所述方法还包括：响应于所述目标大数据挖掘策略在所述目标挖掘源中的全局更新结果不满足更新训
练结束条件，基于所述目标大数据挖掘策略在所述目标挖掘源中的全局更新结果，在所述初始挖掘源中获取与所述目标大数据挖掘策略对应的下一个至少部分挖掘源；获取所述目标大数据挖掘策略在所述下一个至少部分挖掘源中的全局更新结果；响应于所述目标大数据挖掘策略在所述下一个至少部分挖掘源中的全局更新结果满足所述更新训练结束条件，基于已获取的所述目标大数据挖掘策略在各个至少部分挖掘源中的全局更新结果，获取所述目标大数据挖掘策略在所述初始挖掘源中的全局更新结果。9.根据权利要求2
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5任意一项所述的基于大数据挖掘的网络训练方法，其特征在于，所述目标挖掘源从包含所述目标大数据挖掘策略对应的目标挖掘节点的业务订阅挖掘源中获取得到；所述任一挖掘对象的目标属性用于指示所述任一挖掘对象属于所述目标挖掘节点或者所述任一挖掘对象不属于所述目标挖掘节点；所述基于所述目标挖掘结果，在所述目标挖掘源中对所述目标大数据挖掘策略进行更新，得到所述目标大数据挖掘策略在所述目标挖掘源中的全局更新结果，包括：基于所述目标挖掘结果，在所述目标挖掘源中的各个挖掘对象中确定属于所述目标挖掘节点的目标挖掘对象；基于所述目标挖掘对象，在所述目标挖掘源中标记出所述目标挖掘节点的挖掘业务片段以及所述目标挖掘节点的挖掘业务片段之间的关联关系，得到目标标记结果；基于所述目标标记结果，获取所述目标挖掘节点在所述目标挖掘源中的全局更新结果。10.一种数字内容中心，其特征在于，所述数字内容中心包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、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数字内容订阅设备通信连接，所述机器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机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1
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9中任意一项的基于大数据挖掘的网络训练方法。

技术总结
本申请实施例提供一种基于大数据挖掘的网络训练方法及数字内容中心，先获取至少一个标记挖掘源、所述至少一个标记挖掘源分别对应的原始标记挖掘源数据、所述至少一个标记挖掘源分别对应的更新参考标记数据以及所述至少一个标记挖掘源分别对应的标准挖掘结果，然后基于此进行制约训练，直至制约训练过程满足所述目标训练结束条件，得到目标纠正网络和目标挖掘网络。挖掘网络。挖掘网络。


技术研发人员：夏红梅
受保护的技术使用者：夏红梅
技术研发日：2020.12.17
技术公布日：2021/10/23