基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法、装置及系统与流程

技术特征：
1.基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，包括：根据用户对不同业务的历史查询情况，获得用户的查询特征值；利用预设时长内访问的所有用户的查询特征值将用户聚类成多类，并按照查询次数的先后顺序，将同一类用户在各查询次数中查询频率最高的业务进行排序，以获得同一类用户的习惯业务序列；根据同一类用户相邻查询次数的不同业务被查询的频率之差以及不同业务间的相关性，获得同一类用户在任一查询次数中任意两业务间的关联性；根据用户的查询特征值，确定该用户的习惯业务序列，并判断当前所查询的业务与习惯业务序列中当前查询次数对应的业务是否一致；若判断结果为是，则将习惯业务序列中下一个业务作为预测查询业务；若判断结果为否，将与当前查询业务关联性最大的业务作为预测查询业务；将预测查询业务提前放入供用户查询的缓存中。2.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，根据同一类用户相邻查询次数的不同业务被查询的频率之差以及不同业务间的相关性，获得同一类用户在任一查询次数中任意两业务间的关联性，包括：其中，为同一类用户在进行第i次查询时业务与业务之间的关联性，为同一类用户在进行第i次查询时业务被查询的频率，为同一类用户在进行第i次查询时业务被查询的频率，为同一类用户在进行第i-1次查询时业务被查询的频率，为业务与业务之间的相关性，为指数曲线。3.根据权利要求2所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，所述方法还包括：选取同一类用户中预设比例的用户作为代表用户，根据代表用户相邻查询次数的最高查询频率之差以及不同业务间的相关性，获得代表用户在进行任一查询次数下任意两业务间的关联性；将代表用户在进行任一查询次数下任意两业务间的关联性，作为同一类用户在进行任一查询次数下任意两业务间的关联性。4.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，根据用户对不同业务的历史查询情况，获得用户的查询特征值，包括：对历史查询情况中同一查询次数下不同用户对各业务的查询次数进行第一pca，将第一pca的最大主成分作为第一最大主成分；分别将不同用户对各业务的查询次数对第一最大主成分进行投影，分别获得各用户在同一查询次数下的第一查询特征值；将各用户在各查询次数下的所述第一查询特征值进行第二pca，将第二pca的最大主成分方向作为第二最大主成分；分别将各用户在各查询次数下的所述第一查询特征值对第二最大主成分进行投影，分别获得各用户的第二查询特征值，并将用户的第二查询特征值作为用户的查询特征值。
5.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，所述方法还包括：当前所查询的业务与习惯业务序列中当前查询次数对应的业务一致时，将习惯业务序列中预测查询业务后预设数量个业务作为备选查询业务，将备选查询业务放入预测查询业务的缓存后。6.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，所述方法还包括：当前所查询的业务与习惯业务序列中当前查询次数对应的业务不一致时，将与预测查询业务关联性最大的预设数量个业务作为备选查询业务，将备选查询业务放入预测查询业务的缓存后。7.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，根据用户对不同业务的历史查询情况，获得用户的查询特征值前，所述方法还包括：对用户对不同业务的历史查询情况进行数据清洗。8.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法，其特征在于，利用预设时长内访问的所有用户的查询特征值将用户聚类成多类后，所述方法还包括：建立多个云数据仓库用于储存所有用户的查询数据，且同一个云数据仓库中存放同一类用户的查询数据。9.基于大数据挖掘性能的云计算业务分析装置，包括：用户查询特征值获取模块，用于根据用户对不同业务的历史查询情况，获得用户的查询特征值；用户聚类模块，用于利用预设时长内访问的所有用户的查询特征值将用户聚类成多类；习惯业务序列获取模块，用于按照查询次数的先后顺序，将同一类用户在各查询次数中查询频率最高的业务进行排序，以获得同一类用户的习惯业务序列；关联性获取模块，用于根据同一类用户相邻查询次数的不同业务被查询的频率之差以及不同业务间的相关性，获得同一类用户在任一查询次数中任意两业务间的关联性；判断模块，用于根据用户的查询特征值，确定该用户的习惯业务序列，并判断当前所查询的业务与习惯业务序列中当前查询次数对应的业务是否一致；预测业务确定模块，若判断结果为是，将习惯业务序列中下一个业务作为预测查询业务，若判断结果为否，将与当前查询业务关联性最大的业务作为预测查询业务；缓存预调度模块，将预测查询业务提前放入供用户查询的缓存中。10.基于大数据挖掘性能的云计算业务分析系统，包括：存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如权利要求1-8中任一项所述的基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法。

技术总结
本发明公开了一种基于大数据挖掘性能的云计算业务分析方法、装置及系统，涉及行为预测技术领域。主要包括：根据用户对不同业务的历史查询情况获得用户的查询特征值；利用预设时长内访问的所有用户的查询特征值进行用户分类，获得同一类用户的习惯业务序列；根据同一类用户相邻查询次数的不同业务被查询的频率之差以及不同业务间的相关性，获得其在任一查询次数中任意两业务间的关联性；根据用户当前所查询业务、用户的习惯序列以及当前查询次数中各业务的关联性，预测用户下一个查询业务，并将预测查询业务提前放入供用户查询的缓存中。本发明实施例中各业务间的关联性更具针对性，从而提高用户查询的预测结果的准确性。从而提高用户查询的预测结果的准确性。从而提高用户查询的预测结果的准确性。


技术研发人员：刘浏 徐建娴 叶飞
受保护的技术使用者：联通（江苏）产业互联网有限公司
技术研发日：2022.06.21
技术公布日：2022/7/22