[发明专利]基于大数据的信息推送方法、设备、存储介质及装置

权利要求书

1.一种基于大数据的信息推送方法，其特征在于，所述基于大数据的信息推送方法包括以下步骤：

获取待选取基本信息，对各待选取基本信息按照预设类别进行数据提取，获得所述预设类别对应的目标指标数据；

获取与各目标指标数据对应的目标置信度公式；

根据所述目标指标数据及对应的所述目标置信度公式分别计算各目标指标数据的目标置信度；

根据各目标指标数据的目标置信度计算各待选取基本信息的综合评分；

根据所述综合评分从各待选取基本信息中选取目标信息，将所述目标信息推送至目标终端。

2.如权利要求1所述的基于大数据的信息推送方法，其特征在于，所述根据各目标指标数据的目标置信度计算各待选取基本信息的综合评分，包括：

获取各目标指标数据对应的目标权重；

计算各目标指标数据的目标置信度和目标权重的乘积之和，获得各待选取基本信息的综合评分。

3.如权利要求2所述的基于大数据的信息推送方法，其特征在于，所述获取各目标指标数据对应的目标权重，包括：

获取历史基本信息，从所述历史基本信息中提取出历史指标数据及对应的历史权重；

根据所述历史指标数据及对应的历史权重对卷积神经网络模型进行训练，获得权重评估模型；

将所述目标指标数据输入所述权重评估模型进行评估，获得各目标指标数据对应的目标权重。

4.如权利要求1所述的基于大数据的信息推送方法，其特征在于，所述获取与各目标指标数据对应的目标置信度公式之前，所述基于大数据的信息推送方法还包括：

判断所述目标指标数据是否为连续变化类型数据；

若所述目标指标数据是连续变化类型数据，则构建以所述目标指标数据为自变量，以所述目标指标数据对应的目标权重为因变量的线性函数，将所述线性函数作为所述目标指标数据对应的目标置信度公式。

5.如权利要求4所述的基于大数据的信息推送方法，其特征在于，所述判断所述目标指标数据是否为连续变化类型数据之后，所述基于大数据的信息推送方法还包括：

若所述目标指标数据不是连续变化类型数据，则判断所述目标指标数据是否处于预设取值范围；

若所述目标指标数据处于预设取值范围，则构建数据区间占比公式，将所述数据区间占比公式作为所述目标指标数据对应的目标置信度公式。

6.如权利要求1-5中任一项所述的基于大数据的信息推送方法，其特征在于，所述获取与各目标指标数据对应的目标置信度公式，包括：

从映射关系表中获取与各目标指标数据对应的目标置信度公式，所述映射关系表中包括指标数据与置信度公式之间的对应关系。

7.如权利要求1-5中任一项所述的基于大数据的信息推送方法，其特征在于，所述获取待选取基本信息，对各待选取基本信息按照预设类别进行数据提取，获得所述预设类别对应的目标指标数据，包括：

获取待选取基本信息；

获取预设类别对应的历史指标数据，对所述预设类别级对应的所述历史指标数据进行训练，生成弱分类器；

通过所述弱分类器对历史基本信息进行分类，获得预设类别对应的弱分类指标数据；

根据所述预设类别对应的历史指标数据识别所述弱分类指标数据中正确结果和错误结果；

降低所述弱分类指标数据中正确结果的第一权重，提升所述弱分类指标数据中错误结果的第二权重；

根据所述第一权重和所述第二权重，对所述历史指标数据进行再次训练，获得强分类器；

对各待选取基本信息按照预设类别通过所述强分类器进行数据提取，获得所述预设类别对应的目标指标数据。

8.一种基于大数据的信息推送设备，其特征在于，所述基于大数据的信息推送设备包括：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基于大数据的信息推送程序，所述基于大数据的信息推送程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的信息推送方法的步骤。