(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211038084.9 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 富璟科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新区社区科技南路18号深圳湾 科 技生态园12栋裙楼815 (72)发明人 刘艳　卢小鹏　 (74)专利代理 机构 郑州卓豫德 鑫知识产权代理 事务所(普通 合伙) 41201 专利代理师 卢磊 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 16/35(2019.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种RPA数据处 理方法及服 务器 (57)摘要 本发明提供的RPA数据处理方法及服务器， 通过获得用户评估报告， 从最新获取的RPA用户 行为日志中， 确定第二RPA用户行为日志， 然后基 于第一参考行为日志集对应的业务行为数据和 对应的预设归纳要素数据， 获取目标业务行为数 据， 通过每个业务行为数据在过去到目前期间内 对应的预设归纳要素数据， 确定出目标业务行为 数据， 增加目标业务行为数据的精确性和针对 性， 便于对业务行为数据进行高效分析； 此外， 通 过事先部署的用户行为描述集合， 确定每个目标 业务行为数据在相应的业务发生场景中的行为 画像， 实现了各个对应的业务发生场景中完成行 为画像的细化归类， 因此使 得业务行为数据完成 场景化画像分析。 权利要求书3页 说明书14页 附图2页 CN 115221978 A 2022.10.21 CN 115221978 A 1.一种RPA数据处 理方法， 其特 征在于， 应用于服 务器， 所述方法包括： 获取用户评估报告， 所述用户评估报告是对过往获取的第一RPA用户行为日志进行行 为分割划簇和预设归纳要素划分确定的； 从最新获取的RPA用户行为日志中， 获取和所述用户评估报告中的第一参考行为日志 集具有行为关联的第二RPA用户行为日志； 依据所述第 一参考行为日志集对应的业务行为数据， 和每个业务行为数据对应的预设 归纳要素数据， 获取所述第一参考行为日志集对应的业务行为数据中， 分析贡献值位于贡 献值区间的每 个目标业 务行为数据和相应的业 务发生场景； 通过事先部署的用户行为描述集合， 确定每个所述目标业务行为数据在相应的业务发 生场景中的行为画像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取用户评估报告， 包括： 对获取的所述第一RPA用户行为日志进行行为向量抽取， 得到用户行为向量， 其中， 所 述第一RPA用户行为日志的数量至少包括两个； 对所述用户行为向量采取 行为分割划簇， 得到多个参 考行为日志集； 确定每个参考行为日志集对应的业 务行为数据识别 信息； 依据包含于每个所述参考行为日志集的第一RPA用户行为日志的获取节点与归属信 息， 得到各业 务行为数据对应的预设归纳要素 数据； 将所述多个参考行为日志集、 每个所述参考行为日志集对应的业务行为数据识别信 息 和每个所述业务行为数据识别 信息对应的预设归纳要素 数据， 确定为所述用户评估报告。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定每个参考行为日志集对应的业务 行为数据识别 信息， 包括： 确定每个所述参考行为日志集中的象征 行为日志； 将所述象征行为日志与所述事先部署 的用户行为描述集合中的每一个对照行为日志 进行相似性分析， 得到相似性分析 结果； 当所述相似性分析结果指示具有和所述象征行为日志对应的对照行为日志时， 将所述 对照行为日志对应的前置识别信息， 赋予为每个所述参考行为日志 集对应的业务行为数据 识别信息； 当所述相似性分析结果指示所述象征行为日志与所述事先部署的用户行为描述集合 中的对照行为日志都不对应时， 将每个所述参考行为日志集的识别信息赋予为每个所述参 考行为日志集对应的业 务行为数据识别 信息。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 从最新获取的RPA用户行为日志中， 获取和所述用户评估报告中的多个参考行为日志 集都不对应的第三RPA用户行为日志； 对所述第三RPA用户行为日志采取 行为分割划簇， 得到第二 参考行为日志集； 确定每个第二参考行为日志集对应的补充业 务行为数据识别 信息； 依据包含于每个所述第二参考行为日志集的第 三RPA用户行为日志的获取节点与归属 信息， 得到各补充业 务行为数据对应的预设归纳要素 数据； 将所述第二参考行为日志集、 所述补充业务行为数据识别信 息和每个所述补充业务行 为数据识别信息对应的预设归纳要素数据， 补充至所述用户评估报告， 得到完善后的用户权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115221978 A 2评估报告。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从最新获取的RPA用户行为日志中， 获 取和所述用户评估报告中的第一参考行为日志集具有行为关联的第二RPA用户行为日志， 包括： 从所述用户评估报告涵盖的每 个参考行为日志集中挑选出象征 行为日志； 将每一个象征行为日志与最新获取的每一个RPA用户行为日志进行相似性分析， 得到 一组或多组彼此对应的象征 行为日志与RPA用户行为日志； 将所述一组或多组彼此对应的象征行为日志与RPA用户行为日志中， 象征行为日志关 联的参考行为日志集， 作为所述第一 参考行为日志集； 将所述一组或多组彼此对应的象征行为日志与RPA用户行为日志中的RPA用户行为日 志， 作为所述第二RPA用户行为日志。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述将每一个象征行为日志与最新获取的 每一个RPA用户行为日志进 行相似性分析， 得到一组或多组彼此对应的象征行为日志与RPA 用户行为日志， 包括： 获得每一个象征行为日志的第一用户行为向量， 和最新获取的每一个RPA用户行为日 志的第二用户行为向量； 计算所述第一用户行为向量和所述第二用户行为向量的相似性度量结果； 当所述相似性度量结果位于度量值 区间时， 确定所述每一个象征行为日志与 所述每一 个RPA用户行为日志彼此对应， 以获得所述一组或多组彼此对应的象征行为日志与RPA用户 行为日志。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 每个所述业务行为数据对应的预设归纳要 素数据包括每个所述业务行为数据对应的获取节点与归属信息； 所述依据所述第一参考行 为日志集对应的业务行为数据， 和每个业务行为数据对应的预设归纳要素数据， 确定所述 第一参考行为日志 集对应的业务行为数据中， 分析贡献值位于 贡献值区间的每个目标业务 行为数据和相应的业 务发生场景， 包括： 依据所述第 一参考行为日志集对应的业务行为数据， 和每个所述业务行为数据对应的 获取节点， 获取每 个所述第一 参考行为日志集对应的业 务行为数据的分析贡献值； 依据所述分析贡献值， 确定所述分析贡献值 位于贡献值区间的目标业 务行为数据； 依据每个所述业务行为数据对应的归属信 息， 确定每个目标业务行为数据对应的业务 发生场景； 其中， 所述依据所述第一参考行为日志集对应的业务行为数据， 和每个所述业务行为 数据对应的获取节点， 获取每个所述第一参考行为日志 集对应的业务行为数据的分析贡献 值， 包括： 基于每个所述第 一参考行为日志集对应的业务行为数据， 和每个所述业务行为数据对 应的获取节点， 获取每个所述第一参考行为日志集对应的业务行为数据在RPA数据收集周 期内的发生比例； 将所述发生比例作为每 个所述业务行为数据的分析贡献值。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过事先部署的用户行为描述集合， 确定每个所述目标业 务行为数据在相应的业 务发生场景中的行为画像， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115221978 A 3