本发明涉及数据分析，尤其涉及云服务数据的处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
背景技术：
1、目前云服务用户，特别是中小企业用户的需求呈现多元化、个性化和碎片化的特征，云服务商通常托管大量不同客户的数据，这些数据可能来自不同的行业、应用和地区，云服务商需要对多维度的营销数据进行分析梳理，提炼和抽取个性化云服务解决方案的价值，支撑市场营销。
技术实现思路
1、本发明提供云服务数据的处理方法、装置、设备、介质和程序产品，用以解决现有技术中云服务商对营销数据的整合能力差，服务性低的技术问题。
2、本发明提供一种云服务数据的处理方法，包括：从云服务商和云运营平台采集数据；对采集的数据进行信息抽取，得到抽取结果；其中抽取结果包括用户数据、需求数据、解决方案数据和成本收益数据；将抽取结果通过实体连接和知识合并的处理，形成方案库知识图谱；通过知识推理对方案库知识图谱进行完善，支撑市场营销。
3、根据本发明提供的一种云服务数据的处理方法，对采集的数据进行信息抽取，得到抽取结果，包括：从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，得到第一中间结果；根据第一中间结果形成本体化的知识表达，得到用户数据、需求数据、解决方案数据和成本收益数据。
4、根据本发明提供的一种云服务数据的处理方法，将抽取结果通过实体连接和知识合并的处理，形成方案库知识图谱，包括：通过知识融合功能将抽取到的各个实体、关系和实体属性信息进行实体链接和知识合并，形成用户数据知识图谱、解决方案知识图谱和成本收益知识图谱；根据用户数据知识图谱、解决方案知识图谱和成本收益知识图谱确定方案库知识图谱。
5、根据本发明提供的一种云服务数据的处理方法，通过知识融合功能将抽取到的各个实体、关系和实体属性信息进行实体链接和知识合并，形成用户数据知识图谱、解决方案知识图谱和成本收益知识图谱，包括：通过实体消歧和共指消解将抽取到的实体对象链接到知识库中对应的正确实体对象，形成用户数据知识图谱、解决方案知识图谱和成本收益知识图谱；其中，用户数据知识图谱包括用户数据和需求数据，解决方案知识图谱包括针对用户需求开发的解决方案，成本收益知识图谱包括解决方案的成本、资费和给用户带来的收益。
6、根据本发明提供的一种云服务数据的处理方法，根据用户数据知识图谱、解决方案知识图谱和成本收益知识图谱确定方案库知识图谱，包括：引入机器学习技术，挖掘分析和获得用户数据、解决方案数据和成本收益数据的关联关系；根据关联关系将用户数据知识图谱、解决方案知识图谱和成本收益知识图谱进行深度融合和知识合并，形成方案库知识图谱。
7、根据本发明提供的一种云服务数据的处理方法，通过知识推理对方案库知识图谱进行完善，包括：通过知识推理在方案库知识图谱的基础上形成新的关系；根据新的关系对方案库知识图谱进行调整，得到完善后的方案库知识图谱。
8、本发明还提供一种云服务数据的处理装置，包括：数据采集模块，用于从云服务商和云运营平台采集数据；信息抽取模块，用于对采集的数据进行信息抽取，得到抽取结果；其中抽取结果包括用户数据、需求数据、解决方案数据和成本收益数据；图谱形成模块，用于将抽取结果通过实体连接和知识合并的处理，形成方案库知识图谱；图谱完善模块，用于通过知识推理对方案库知识图谱进行完善。
9、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如上述任一种云服务数据的处理方法。
10、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种云服务数据的处理方法。
11、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种云服务数据的处理方法。
12、本发明提供的云服务数据的处理方法、装置、设备、介质和程序产品，云服务数据的处理方法包括：从云服务商和云运营平台采集数据；对采集的数据进行信息抽取，得到抽取结果；其中抽取结果包括用户数据、需求数据、解决方案数据和成本收益数据；将抽取结果通过实体连接和知识合并的处理，形成方案库知识图谱；通过知识推理对方案库知识图谱进行完善。通过上述方式，本发明利用知识图谱技术，搭建云服务数据分析系统，从云运营平台采集用户的需求、云服务解决方案和应用效果数据，从需求数据出发归纳解决方案的类别，总结相应的各类解决方案的配置，给用户带来的收益，以及各类方案相应的成本和资费，形成案例库知识图谱，为云服务营销活动提供数据支撑。
1.一种云服务数据的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的云服务数据的处理方法，其特征在于，所述对采集的数据进行信息抽取，得到抽取结果，包括：
3.根据权利要求2所述的云服务数据的处理方法，其特征在于，所述将所述抽取结果通过实体连接和知识合并的处理，形成方案库知识图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的云服务数据的处理方法，其特征在于，所述通过知识融合功能将抽取到的各个实体、关系和实体属性信息进行实体链接和知识合并，形成用户数据知识图谱、解决方案知识图谱和成本收益知识图谱，包括：
5.根据权利要求4所述的云服务数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述用户数据知识图谱、所述解决方案知识图谱和所述成本收益知识图谱确定所述方案库知识图谱，包括：引入机器学习技术，挖掘分析和获得所述用户数据、所述解决方案数据和所述成本收益数据的关联关系；
6.根据权利要求1至5任一项所述的云服务数据的处理方法，其特征在于，所述通过知识推理对所述方案库知识图谱进行完善，包括：
7.一种云服务数据的处理装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述云服务数据的处理方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述云服务数据的处理方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述云服务数据的处理方法。
