CN119107129B 一種自動化規(guī)則配置流程的處理方法、系統(tǒng)、設備及介質 （廣州盈風網(wǎng)絡科技有限公司）

一種自動化規(guī)則配置流程的處理方法、系根據(jù)規(guī)則校驗工具對所述多叉樹規(guī)則進行自動2獲取第一投放規(guī)則數(shù)據(jù)，對所述第一投放規(guī)則數(shù)據(jù)進行語義分析建立標準指標庫，根據(jù)所述標準指標庫對所述第二投放規(guī)則數(shù)據(jù)進行指標體系化構根據(jù)規(guī)則校驗工具對所述多叉樹規(guī)則進行自動化校驗，確定所述多叉樹規(guī)則是否合獲取歷史投放廣告數(shù)據(jù)，根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)對所述多其中，所述根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)對所述多叉樹規(guī)則進行廣告投放場景模擬測根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)對所述多叉樹規(guī)則進行廣告投放場景根據(jù)所述廣告投放場景模擬結果，采用AdaBoost算法訓練集成決策樹其中，所述根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)對所述多叉樹根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)，采用多叉樹算法對廣告投放場景進行建用統(tǒng)計分析方法計算各廣告投放場景出現(xiàn)的概率分布，得到廣告投放場景概率分布結果；根據(jù)所述多叉樹規(guī)則確定每個投放廣告的投放廣告方案，并將不符合所述多采用自然語言處理技術對所述第一投放規(guī)則數(shù)據(jù)進行語義分析提取出所述第三投放規(guī)則數(shù)據(jù)的核心語義信息，通過所述核心語義信息構建知識圖根據(jù)所述低維稠密向量表示，采用聚類算法對所述第三投放規(guī)則數(shù)采用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法識別出多個規(guī)則簇之間的關聯(lián)關系和依賴關系3采用層次分析法對所述第二投放規(guī)則數(shù)據(jù)進行分類和組織，獲得根據(jù)所述維度信息和屬性信息，采用決策樹算法構建多層級指標評價法對所述多層級指標體系的各級指標賦予指根據(jù)所述標準指標庫，將所述多層級指標體系中的各級采用深度優(yōu)先搜索算法遍歷所述多叉樹規(guī)則，獲取所述多叉樹規(guī)根據(jù)每個節(jié)點的屬性信息和子節(jié)點關系，判斷各個節(jié)點若各個節(jié)點的屬性值不符合預定義的約束條件或節(jié)點間的關系不滿足預設的業(yè)務邏根據(jù)所述多叉樹規(guī)則構建廣告投放決策樹模型，采用深度優(yōu)先搜索采用多目標優(yōu)化算法對若干個候選廣告投放方案進行篩選和優(yōu)化，利用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析不符合所述多叉樹規(guī)則的若干個投放廣告和符合所述多根據(jù)所述第一分析結果和所述第二分析結果對所述多叉樹規(guī)則進第一處理模塊，用于獲取第一投放規(guī)則數(shù)據(jù)，對所述第一投第二處理模塊，用于建立標準指標庫，根據(jù)所述標準指標庫4第三處理模塊，用于根據(jù)規(guī)則校驗工具對所述多叉樹規(guī)第四處理模塊，用于獲取歷史投放廣告數(shù)據(jù)，根據(jù)所述歷其中，所述根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)對所述多叉樹規(guī)則進行廣告投放場景模擬測根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)對所述多叉樹規(guī)則進行廣告投放場景根據(jù)所述廣告投放場景模擬結果，采用AdaBoost算法訓練集成決策樹其中，所述根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)對所述多叉樹根據(jù)所述歷史投放廣告數(shù)據(jù)，采用多叉樹算法對廣告投放場景進行建用統(tǒng)計分析方法計算各廣告投放場景出現(xiàn)的概率分布，得到廣告投放場景概率分布結果；第五處理模塊，用于根據(jù)所述多叉樹規(guī)則確定每個投放廣告的5[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種自動化規(guī)則配置流程的處理方法、[0007]5.系統(tǒng)靈活性與可擴展性受限：當前的規(guī)則配置方式往往導致系統(tǒng)規(guī)則較為固[0010]獲取第一投放規(guī)則數(shù)據(jù)，對所述第一投放規(guī)則數(shù)據(jù)進行67[0030]圖1是本發(fā)明一實施例提供的一種自動化規(guī)則配置流程的處理方法的流程示意[0031]圖2是本發(fā)明一實施例提供的一種自動化規(guī)則配置流程的處理系統(tǒng)的結構示意發(fā)明第一實施例公開的一種自動化規(guī)則配置流程的處理方法方法的流程示意圖，詳述如使用XMind工具創(chuàng)建了一份包含多個層級和復雜邏輯關系的投放規(guī)則文件。該文件詳細描8雜的投放規(guī)則轉化為系統(tǒng)可識別的格式，系統(tǒng)需要對該XMind文件進行語義分析和結構化確保文件完整且未損壞，使用專門的XMind解析庫(如Python中的xmindparser庫)讀取XMind文件內容，解析成JSON格式的結構數(shù)據(jù)，提取出所有的主題(Topic)和子主題 9[0051]根據(jù)所述低維稠密向量表示，采用K_means聚類算法對第三投放規(guī)則數(shù)據(jù)進行聚方法計算每個規(guī)則數(shù)據(jù)點與簇內其他點的平均距離a和該點與其他簇中點的最小平均距離綜合評價法對所述多層級指標體系的各級指標[0061]根據(jù)所述標準指標庫，將所述多層級指標體系中的各級指標的命名進行規(guī)范修規(guī)則。了因人為疏忽或誤解而導致的錯誤風險。自動化校驗能夠快速完成大量規(guī)則的校驗工作，[0073]若各個節(jié)點的屬性值不符合預定義的約束條件或節(jié)點間的關系不滿足預設的業(yè)要求的多叉樹規(guī)則。[0097]根據(jù)所述綜合得分對所有投放廣告方案進行排序，確定若干個候選廣告投放方據(jù)廣告主的需求和歷史數(shù)據(jù)進行設定和調整。根據(jù)綜合評分對所有投放廣告方案進行排[0104]利用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析不符合所述多叉樹規(guī)則的若干個投放廣告和符合所告屬性的關聯(lián)規(guī)則，判斷不符合多叉樹規(guī)則的廣告與符合多叉樹規(guī)則的廣告之間的相關[0116]可以理解的是，如圖1所示的自動化規(guī)則配置流程的處理方法實施例中的內容均施例所具體實現(xiàn)的功能與如圖1所示的自動化規(guī)則配置流程的處理方法實施例相同，并且達到的有益效果與如圖1所示的自動化規(guī)則配置流程的處理方法實施例所達到的有益效果及存儲在存儲器302上的計算機程序303，當所述計算機程序303在處理器301上被執(zhí)行時，實現(xiàn)如上述方法中任一項所述的自動化規(guī)則分立硬件組件等。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器算機設備3的硬盤或內存。所述存儲器302在另一些實施例中也可以是所述計算機設備3的外部存儲設備，例如所述計算機設備3上配