本技术涉及数据挖掘，尤其涉及一种应用深度学习算法的智能培训业务数据挖掘方法及系统。
背景技术：
1、随着互联网技术的飞速发展，越来越多的企业开始采用在线业务培训项目来提升员工的业务能力。然而，传统的在线培训方式往往缺乏对用户需求的深入了解，导致培训内容与实际需求脱节，培训效果不尽如人意。在传统的在线培训模式中，企业往往难以全面、准确地把握用户对培训内容的实际需求，无法及时根据用户的反馈调整和优化培训内容，这不仅影响了培训的效果，也降低了用户对培训的满意度。此外，由于缺乏对多个在线业务培训项目之间业务互通性的有效识别和利用，企业在资源和内容上存在重复投入和浪费的问题。
技术实现思路
1、在为了改善上述问题，本技术提供了一种应用深度学习算法的智能培训业务数据挖掘方法及系统。
2、本技术实施例提供一种应用深度学习算法的智能培训业务数据挖掘方法，应用于大数据挖掘系统，所述方法包括：
3、获取若干个在线业务培训项目分别对应的企业用户人机交互信息；
4、依据所述企业用户人机交互信息从所述若干个在线业务培训项目中标记具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目；
5、对具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目进行项目日志关联，得到目标在线业务培训项目；
6、依据所述目标在线业务培训项目生成所述目标在线业务培训项目对应的用户需求挖掘建议；所述用户需求挖掘建议用于指示所述大数据挖掘系统利用深度学习算法对目标在线业务培训项目进行培训需求关键词挖掘。
7、在一些技术示例中，所述依据所述企业用户人机交互信息从所述若干个在线业务培训项目中标记具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目，包括：
8、如果所述企业用户人机交互信息包括培训问答事件记录，则依据所述培训问答事件记录从所述若干个在线业务培训项目中标记培训问答事件之间具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目；
9、如果所述企业用户人机交互信息包括gui页面操作行为记录，则依据所述gui页面操作行为记录从所述若干个在线业务培训项目中标记gui页面操作行为之间具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目。
10、在一些技术示例中，所述依据所述培训问答事件记录从所述若干个在线业务培训项目中标记培训问答事件之间具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目，包括：对于任两个不同在线业务培训项目，如果识别出所述不同在线业务培训项目的培训问答事件之间具有所关联的gui页面操作行为，则确定所述不同在线业务培训项目的培训问答事件之间具有业务互通状态，并从所述若干个在线业务培训项目中标记所述不同在线业务培训项目作为待处理在线业务培训项目；
11、所述依据所述gui页面操作行为记录从所述若干个在线业务培训项目中标记gui页面操作行为之间具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目，包括：对于任两个不同在线业务培训项目，如果识别出所述不同在线业务培训项目具有相同的gui页面操作行为，则确定所述不同在线业务培训项目的gui页面操作行为之间具有业务互通状态，并从所述若干个在线业务培训项目中标记所述不同在线业务培训项目作为待处理在线业务培训项目。
12、在一些技术示例中，所述对具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目进行项目日志关联，得到目标在线业务培训项目，包括：
13、对具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目进行项目日志关联，得到在线业务培训关联项目；
14、如果识别出所述在线业务培训关联项目对应的gui页面操作行为是培训业务咨询行为，则将所述在线业务培训关联项目作为所述目标在线业务培训项目。
15、在一些技术示例中，所述依据所述企业用户人机交互信息从所述若干个在线业务培训项目中标记具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目，包括：依据所述企业用户人机交互信息从所述若干个在线业务培训项目中标记得到若干个培训项目集；其中，同一培训项目集包括具有业务互通状态的若干个待处理在线业务培训项目，不同培训项目集之间不具有业务互通状态；
16、所述对具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目进行项目日志关联，得到目标在线业务培训项目，包括：对同一培训项目集中的若干个待处理在线业务培训项目进行项目日志关联，得到所述若干个培训项目集分别对应的目标在线业务培训项目。
17、在一些技术示例中，所述待处理在线业务培训项目包括若干个；所述依据所述目标在线业务培训项目生成所述目标在线业务培训项目对应的用户需求挖掘建议，包括：
18、获取若干个待处理在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议；其中，每个待处理在线业务培训项目的用户需求挖掘建议包括一个核心需求挖掘任务标签，以及与所述核心需求挖掘任务标签关联的次级需求挖掘任务标签；
19、从若干个核心需求挖掘任务标签和若干个次级需求挖掘任务标签中标记得到所述目标在线业务培训项目的核心需求挖掘任务标签，并基于标记结果确定所述目标在线业务培训项目的次级需求挖掘任务标签；
20、对所述目标在线业务培训项目的核心需求挖掘任务标签和所述目标在线业务培训项目的次级需求挖掘任务标签进行结构化连接，生成所述目标在线业务培训项目对应的用户需求挖掘建议。
21、在一些技术示例中，所述从若干个核心需求挖掘任务标签和若干个次级需求挖掘任务标签中标记得到所述目标在线业务培训项目的核心需求挖掘任务标签，并基于标记结果确定所述目标在线业务培训项目的次级需求挖掘任务标签，包括：
22、从若干个核心需求挖掘任务标签中标记关联gui页面操作行为最多的一个核心需求挖掘任务标签作为所述目标在线业务培训项目的核心需求挖掘任务标签；
23、将未标记的核心需求挖掘任务标签和若干个次级需求挖掘任务标签作为所述目标在线业务培训项目的次级需求挖掘任务标签。
24、在一些技术示例中，在所述获取若干个待处理在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议之前，所述方法还包括：依据智能培训文本记录进行游走，得到若干个在线业务培训项目；依据所述若干个在线业务培训项目生成所述若干个在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议，并将所生成的用户需求挖掘建议上传至云共享服务器中；
25、所述获取若干个待处理在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议，包括：从所述云共享服务器中获取若干个待处理在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议。
26、在一些技术示例中，所述智能培训文本记录包括培训问答事件记录；所述依据智能培训文本记录进行游走，得到若干个在线业务培训项目，包括：
27、将当前拟游走的培训问答事件与培训问答事件组进行配对；其中，所述培训问答事件组包括完成游走的培训问答事件；
28、如果配对完成，则对所述拟游走的培训问答事件进行隐藏，并游走剩余培训问答事件，直到所述培训问答事件组中含有的培训问答事件对应的gui页面操作行为是培训业务咨询行为，以得到在线业务培训项目；
29、如果配对异常，则执行所述拟游走的培训问答事件的游走，并将当前所游走的培训问答事件添加至所述培训问答事件组中，直到所述培训问答事件组中含有的培训问答事件对应的gui页面操作行为是培训业务咨询行为，以得到在线业务培训项目。
30、在一些技术示例中，在所述执行所述拟游走的培训问答事件的游走之后，所述方法还包括：
31、获取对于所述在线业务培训项目初始游走的培训问答事件，并将所获取到的培训问答事件作为所述在线业务培训项目的核心需求挖掘任务标签；
32、将当前所游走的培训问答事件作为所述在线业务培训项目的次级需求挖掘任务标签，并对所述在线业务培训项目的核心需求挖掘任务标签和所述在线业务培训项目的次级需求挖掘任务标签进行结构化连接，生成任务标签对。
33、在一些技术示例中，所述获取若干个在线业务培训项目分别对应的企业用户人机交互信息，包括：
34、依据智能培训文本记录进行游走，得到若干个在线业务培训项目；
35、依据所述若干个在线业务培训项目生成每个在线业务培训项目对应的培训问答事件记录和gui页面操作行为记录；
36、依据所述每个在线业务培训项目的培训问答事件记录和gui页面操作行为记录中的至少一个，生成所述每个在线业务培训项目的企业用户人机交互信息。
37、在一些技术示例中，在所述依据所述目标在线业务培训项目生成所述目标在线业务培训项目对应的用户需求挖掘建议之后，所述方法还包括：
38、将所述目标在线业务培训项目对应的用户需求挖掘建议配置到所述深度学习算法中，以优化所述深度学习算法；
39、依据优化后的深度学习算法进行培训需求关键词挖掘。
40、本技术实施例提供一种大数据挖掘系统，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行上述的方法。
41、本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
42、本技术实施例通过综合运用大数据挖掘技术和深度学习算法，实现了对用户需求的精准挖掘和培训内容的优化。通过获取并分析用户人机交互信息，标记具有业务互通状态的培训项目，以及进行项目日志关联和目标项目用户需求挖掘建议的生成，不仅提高了培训的针对性和时效性，也实现了大量的资源和成本节省。
1.一种应用深度学习算法的智能培训业务数据挖掘方法，其特征在于，应用于大数据挖掘系统，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述企业用户人机交互信息从所述若干个在线业务培训项目中标记具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目进行项目日志关联，得到目标在线业务培训项目，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述企业用户人机交互信息从所述若干个在线业务培训项目中标记具有业务互通状态的待处理在线业务培训项目，包括：依据所述企业用户人机交互信息从所述若干个在线业务培训项目中标记得到若干个培训项目集；其中，同一培训项目集包括具有业务互通状态的若干个待处理在线业务培训项目，不同培训项目集之间不具有业务互通状态；
5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述待处理在线业务培训项目包括若干个；所述依据所述目标在线业务培训项目生成所述目标在线业务培训项目对应的用户需求挖掘建议，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从若干个核心需求挖掘任务标签和若干个次级需求挖掘任务标签中标记得到所述目标在线业务培训项目的核心需求挖掘任务标签，并基于标记结果确定所述目标在线业务培训项目的次级需求挖掘任务标签，包括：
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取若干个待处理在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议之前，所述方法还包括：依据智能培训文本记录进行游走，得到若干个在线业务培训项目；依据所述若干个在线业务培训项目生成所述若干个在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议，并将所生成的用户需求挖掘建议上传至云共享服务器中；则所述获取若干个待处理在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议，包括：从所述云共享服务器中获取若干个待处理在线业务培训项目分别对应的用户需求挖掘建议；
8.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取若干个在线业务培训项目分别对应的企业用户人机交互信息，包括：
9.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述依据所述目标在线业务培训项目生成所述目标在线业务培训项目对应的用户需求挖掘建议之后，所述方法还包括：
10.一种大数据挖掘系统，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。
