[发明专利]互联网大数据的信息推荐方法以及AI系统

权利要求书

1.一种互联网大数据的信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

手机持续监听手机用户的输入信息，所述输入信息为用户输入的的声音信息或者文字信息；

当所述手机监听到的输入信息中包括预设内容时，所述手机将所述用户的内容信息获取请求发送至大数据服务器，所述内容信息获取请求包括所述预设内容；

所述大数据服务器根据所述预设内容并通过网络爬虫技术从互联网的第一信息渠道获取初始信息；

所述大数据服务器分析所述初始信息得到所述初始信息与所述预设内容的匹配度；

若所述初始信息与预设内容的匹配度达到第一预设值，则所述大数据服务器从所述初始信息中筛选出与所述预设内容具有关联的筛选信息；

所述大数据服务器根据所述初始信息以及所述筛选信息并通过网络爬虫技术从互联网的与所述第一信息渠道不同的第二信息渠道获取大数据信息；

判断获取的所述大数据信息的条目数是否达到设定值；

若所述大数据信息的条目数未达到设定值，则获取其他的关联用户曾经向所述大数据服务器发送信息获取请求后通过网络爬虫技术所获取的大数据信息；其中，其他的关联用户的信息获取请求包括所述预设内容；关联用户的判断方法包括：所述手机收集所述用户在过去第二预设时间段内与其他用户的沟通内容，判断所述沟通内容与所述预设内容是否具有关联性；若所述沟通内容与所述输入信息具有关联性，则将所述其他用户设定为关联用户；

将基于该关联的其他用户的请求所获取的大数据信息并入到本次获取的大数据信息中以便于所述大数据服务器后续对合并后的大数据信息进行预处理；所述大数据服务器对所述大数据信息进行预处理；

所述大数据服务器将处理后的所述大数据信息发送至所述手机以向所述用户呈现预处理后的所述大数据信息。

2.根据权利要求1所述的互联网大数据的信息推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述大数据服务器分析所述用户针对所述预设内容的偏好；

根据所述偏好将所述用户进行归类处理，相同偏好的用户归为同类；

所述获取其他用户曾经向所述大数据服务器发送信息获取请求后通过网络爬虫技术所获取的大数据信息，包括：

获取具有相同偏好的其他用户曾经向所述大数据服务器发送信息获取请求后通过网络爬虫技术所获取的大数据信息。

3.根据权利要求2所述的互联网大数据的信息推荐方法，其特征在于，所述大数据服务器分析所述用户针对所述预设内容的偏好，根据所述偏好将所述用户进行归类处理，相同偏好的用户归为同类，包括：

根据所述输入信息识别出输入信息所包括的预设内容的结构句中所包括的肯定/否定词和句尾词；

根据所述肯定/否定词和所述句尾词识别所述输入信息中针对所述预设内容属于肯定还是属于否定；

将针对所述预设内容属于肯定的用户归为同类；

将针对所述预设内容属于否定的用户归为不同类。

4.根据权利要求2所述的互联网大数据的信息推荐方法，其特征在于，所述大数据服务器分析所述用户针对所述预设内容的偏好，根据所述偏好将所述用户进行归类处理，相同偏好的用户归为同类，包括：

分析所述手机在过去第一预设时间段内监听到所述用户输入的所述预设内容的次数；

将过去第一预设时间段内监听到输入的所述预设内容的次数不小于第二预设值的用户归为同类；

将过去第一预设时间段内监听到输入的所述预设内容的次数小于第二预设值的用户归为不同类。