[发明专利]基于大数据定位和人工智能的信息推送方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据定位和人工智能的信息推送方法，其特征在于，应用于云计算中心，所述云计算中心与多个业务服务终端通信连接，所述方法包括：

获取所述业务服务终端的大数据业务定位数据，对所述大数据业务定位数据进行业务流标签提取处理，得到所述大数据业务定位数据中业务服务链路的业务流标签信息，其中，所述大数据业务定位数据为基于单个订阅业务进行采集到的各个业务服务链路所记录的业务数据构成的数据集合；

基于所述业务服务链路的业务流标签信息进行用户意图特征挖掘，得到所述业务服务链路的目标用户意图特征；

基于人工智能模型对所述大数据业务定位数据进行用户画像特征提取处理，得到所述业务服务链路的用户画像特征信息；

将所述大数据业务定位数据中业务服务链路的目标用户意图特征与所述业务服务链路的用户画像特征信息进行业务关系提取，得到所述业务服务链路的业务关系提取信息，并获取所述业务服务链路在所述订阅业务下的业务推送配置信息；

获取所述业务推送配置信息下的业务推送配置项目以及每个所述业务推送配置项目对应的业务关系配置信息；

将所述业务服务链路的业务关系提取信息覆盖配置于每个所述业务推送配置项目对应的业务关系配置信息下，得到所述业务服务链路的业务推送配置优化信息；

基于业务服务链路的业务推送配置优化信息进行业务信息推送的操作；

其中，所述大数据业务定位数据为基于单个订阅业务进行采集到的各个业务服务链路所记录的业务数据构成的数据集，所述业务服务链路是指订阅业务下形成的业务服务节点构成的链路，所述业务服务节点理解为业务项目下所存在的业务功能，不同的业务功能之间存在关联关系，通过基于关联关系将各个存在关联关系业务服务节点组成业务服务链路，所述业务流标签信息用于表征业务流数据相关的用户偏好情况；

其中，所述用户意图特征用于表征用户针对各个业务功能部分所提供的内容服务的关注或者兴趣点，用户画像特征信息用于描述用户的关注或者兴趣点的行为规律情况。

2.根据权利要求1所述的基于大数据定位和人工智能的信息推送方法，其特征在于，所述基于业务服务链路的业务推送配置优化信息进行业务信息推送的操作的步骤，包括：

基于所述业务推送配置优化信息获取匹配多个待推荐页面节点的待索引推荐对象以及待索引推荐对象对应的目标索引数据源，其中，所述目标索引数据源理解为为待索引推荐对象的内容所属业务标签的索引数据源，所述目标索引数据源包括至少一个数据源推荐页面；所述业务推送配置优化信息中具有一个或者多个待推荐页面节点，所述待推荐页面节点为一个推荐页面中所包括的页面内容区，所述推荐页面为最终为用户推送时所展示的完整内容服务界面，所述页面内容区是指针对该完整内容服务界面中某个服务推送区域的内容展示信息的区域，其中，匹配各个待推荐页面节点的待索引推荐对象基于待推荐页面节点从当前实时的索引推荐对象库中对应获得，或者从预先配置的索引推荐对象库中对应获得，所述待索引推荐对象对应的目标索引数据源基于每个待索引推荐对象预先关联的数据源参数获得；

对多个待推荐页面节点进行组合，得到与至少一个数据源推荐页面存在主题关联的选定推荐页面，并根据选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在目标用户订阅标签下的主题相似度，生成选定推荐页面与目标数据源推荐页面之间的推荐权重参数，其中，所述主题相似度为选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在目标用户订阅标签下属于相同推送主题的置信度，所述推荐权重参数用于表示选定推荐页面与目标数据源推荐页面被信息推荐的相对权重；

融合各用户订阅标签下选定推荐页面与目标数据源推荐页面之间的推荐权重参数，并确定与推荐权重参数大于预设推荐权重参数的选定推荐页面所包括的推荐页面节点匹配的目标索引推荐对象，从预设目标推荐素材库中获得与所述目标索引推荐对象所对应的目标推荐素材后进行推送，其中，所述推荐素材理解为最终向业务服务终端推送的具体素材内容。