[发明专利]一种数据中心构建的方法及系统

说明书

本申请提供的一种数据中心构建的方法及系统，将当前支付互动数据划分为多个数据种类，按照获取各种类的兴趣内容构建数据，基于各种类的兴趣内容构建数据构建当前支付互动数据的兴趣内容特征向量。在遍历到当前种类的时候，就可获取到当前种类的兴趣内容构建数据，相较于遍历完支付互动数据的种类才能获取到当前种类的兴趣内容构建数据的方式，能够提高获取当前种类的兴趣内容构建数据的实时性，降低获取当前种类的兴趣内容构建数据时所需要耗费的时间资源。在获取当前种类的兴趣内容构建数据时，综合考虑了已经获取到的种类的兴趣内容构建数据，能够提高获取到的当前种类的兴趣内容构建数据的准确性，进而提高对当前数据中心构建的的有效性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据中心构建的方法及系统。

背景技术

在数据化时代中，相关支付数据量不断的累积，这样就可能导致相关支付数据堆积，从而无法进行及时的处理，这样就需要构建一个数据中心对相关支付数据进行及时的处理，能快速的东西的购买。然后，在构建相关支付数据技术中，还存在一些缺陷。

发明内容

鉴于此，本申请提供了一种数据中心构建的方法及系统。

第一方面，提供一种数据中心构建的方法，包括：

将当前支付互动数据划分为多个数据种类；

按照将每个所述种类作为当前种类，获取所述当前种类的兴趣内容构建数据，其中，获取所述当前种类的兴趣内容构建数据时用到了已经获取到的种类的兴趣内容构建数据；

基于所述兴趣内容构建数据构建所述当前支付互动数据的兴趣内容特征向量。

进一步地，所述兴趣内容构建数据包括兴趣内容构建加权系数，所述获取所述当前种类的兴趣内容构建数据，包括：

获取所述当前种类的兴趣内容特征向量和对应历史种类的兴趣内容特征向量；

基于所述兴趣内容特征向量获取所述当前种类与对应所述历史种类的兴趣内容误特征向量差量；

基于所述兴趣内容误特征向量差量获取所述当前种类的兴趣内容构建加权系数，所述兴趣内容误特征向量差量与所述兴趣内容构建加权系数比例。

进一步地，所述兴趣内容构建数据还包括兴趣内容构建特征向量，所述获取所述当前种类的兴趣内容构建数据，包括：

基于所述当前种类的兴趣内容构建加权系数和对应的所述兴趣内容误特征向量差量，获取所述当前种类的兴趣内容构建特征向量；

所述基于所述兴趣内容构建数据构建所述当前支付互动数据的兴趣内容特征向量，包括：基于所述兴趣内容构建特征向量构建所述当前支付互动数据的兴趣内容特征向量；

其中，所述基于所述当前种类的兴趣内容构建加权系数和对应的所述兴趣内容误特征向量差量，获取所述当前种类的兴趣内容构建特征向量，包括：

基于所述当前种类的兴趣内容构建加权系数和所述已经获取到的种类的兴趣内容构建加权系数，对所述当前种类的兴趣内容误特征向量差量和所述已经获取到的种类的兴趣内容误特征向量差量进行加权平均，得到所述当前种类的兴趣内容构建特征向量；

其中，在所述基于所述兴趣内容构建特征向量构建所述当前支付互动数据的兴趣内容特征向量之前，还包括：

将所述当前种类的兴趣内容构建特征向量转换为所述当前种类所在行的最后一个种类的所述兴趣内容构建特征向量；

其中，所述基于所述兴趣内容构建特征向量构建所述当前支付互动数据的兴趣内容特征向量，包括：