一种信息处理方法及服务器技术

本发明专利技术公开了一种信息处理方法及服务器，其中，所述信息处理方法包括：从数据源获取第一数据；从所述第一数据中提取出符合预设规则的至少两类特征参数，在所述至少两类特征参数间建立相关性，得到相关性处理结果；检测由第一终端发送的所述第一数据在第二终端是否产生了有效反馈，得到检测结果；根据所述检测结果和所述相关性处理结果生成目标数据；根据所述目标数据生成数据分析模型，根据所述数据分析模型生成包含至少两个定向条件排序结果的信息定向推荐策略，将所述信息定向推荐策略反馈给第一终端。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通讯技术，尤其涉及一种信息处理方法及服务器。
技术介绍
本申请专利技术人在实现本申请实施例技术方案的过程中，至少发现相关技术中存在如下技术问题：信息发送及接收信息反馈是用户间进行信息交互的常用手段。为了使信息交互能有效的进行下去，形成用于数据分析的信息链条，以便信息发送方和信息接收方都可以得到所需要的有效信息，这就需要信息发送方能针对性的选择信息，并针对性的发送该信息，如此一来，信息接收方得到的该信息才是与自身需求相关的有效信息，而信息接收方通过对该信息的响应反馈形成的反馈信息发送给信息发送方之后，信息发送方针对反馈信息进行分析，以对所发送的该信息是否有效进行评估分析，从而决策出接续如何针对性的选择有效信息并发送。可见：信息发送方和信息接收方任何一方采取的策略有问题，都会影响到最终的信息交互结果，尤其是出于信息交互主导地位的信息发送方，如果信息发送方在选择信息发送的定向策略上出现问题，则会导致信息接收方接收不到符合自身需求的有效信息，出现信息定向推送不够精准的问题，也更谈不上信息发送方针对信息接收方对该信息的响应反馈得到用于数据分析的有效反馈信息，由于信息互动效果差，因此，会使得最终数据分析的结果也不够精准。然而，相关技术中，对于该问题，尚无有效解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例希望提供一种信息处理方法及服务器，至少解决了现有技术存在的问题。r>本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例的一种信息处理方法，所述方法包括：从数据源获取第一数据；从所述第一数据中提取出符合预设规则的至少两类特征参数，在所述至少两类特征参数间建立相关性，得到相关性处理结果；检测由第一终端发送的所述第一数据在第二终端是否产生了有效反馈，得到检测结果；根据所述检测结果和所述相关性处理结果生成目标数据；根据所述目标数据生成数据分析模型，根据所述数据分析模型生成包含至少两个定向条件排序结果的信息定向推荐策略，将所述信息定向推荐策略反馈给第一终端。上述方案中，所述方法还包括：从数据源获取第一数据后，将所述第一数据转化为自身所支持数据格式的第二数据。上述方案中，所述从所述第一数据中提取出符合预设规则的至少两类特征参数，在所述至少两类特征参数间建立相关性，得到相关性处理结果，包括：提取数据分解条件，按照所述数据分解条件从所述第一数据中提取出符合预设规则的第一类特征参数和第二类特征参数；所述第一类特征参数用于表征X个拆分数据段所标识的定向条件，所述X个拆分数据段源于所述第一数据中每一条数据的内容，所述X为大于2的正整数；所述第二类特征参数用于表征所述第一数据的每一条数据自身属性所标识的数据分类；将所述X个拆分数据段所标识的定向条件分别与所述数据分类进行关联，得到X个关联结果，将得到的所述X个关联结果确定为所述相关性处理结果。上述方案中，所述检测由第一终端发送的所述第一数据在第二终端是否产生了有效反馈，得到检测结果，包括：当检测到由第一终端发送的所述第一数据在第二终端产生了有效反馈时，将所述检测结果记为通过反馈获取到转化率；当检测到由第一终端发送的所述第一数据在第二终端未产生有效反馈时，将所述有检测结果记为通过反馈未获取到转化率。上述方案中，根据所述检测结果和所述相关性处理结果生成具备分类属性的目标数据，包括：当所述检测结果为通过反馈获取到转化率时，根据所述检测结果从所述相关性处理结果匹配出对应的第一类训练数据；当所述检测结果为通过反馈未获取到转化率时，根据所述检测结果从所述相关性处理结果匹配出对应的第二类训练数据；根据所述第一类训练数据和所述第二类训练数据生成所述具备分类属性的目标数据。上述方案中，所述根据所述数据分析模型生成包含至少两个定向条件排序结果的信息定向推荐策略，将所述信息定向推荐策略反馈给第一终端，包括：根据所述目标数据和与所述目标数据相关的权重数值，生成用于分析转化率的转化率数据模型，作为所述数据分析模型；根据所述转化率数据模型预估出至少两个定向条件的排序结果，将所述至少两个定向条件的排序结果封装入所述信息定向推荐策略中，反馈给第一终端。本专利技术实施例的一种服务器，所述服务器包括：获取单元，用于从数据源获取第一数据；第一处理单元，用于从所述第一数据中提取出符合预设规则的至少两类特征参数，在所述至少两类特征参数间建立相关性，得到相关性处理结果；检测单元，用于检测由第一终端发送的所述第一数据在第二终端是否产生了有效反馈，得到检测结果；第二处理单元，用于根据所述检测结果和所述相关性处理结果生成目标数据；定向推荐单元，用于根据所述目标数据生成数据分析模型，根据所述数据分析模型生成包含至少两个定向条件排序结果的信息定向推荐策略，将所述信息定向推荐策略反馈给第一终端。上述方案中，所述服务器还包括：数据转换单元，用于从数据源获取第一数据后，将所述第一数据转化为自身所支持数据格式的第二数据。上述方案中，所述第一处理单元，进一步用于：提取数据分解条件，按照所述数据分解条件从所述第一数据中提取出符合预设规则的第一类特征参数和第二类特征参数；所述第一类特征参数用于表征X个拆分数据段所标识的定向条件，所述X个拆分数据段源于所述第一数据中每一条数据的内容，所述X为大于2的正整数；所述第二类特征参数用于表征所述第一数据的每一条数据自身属性所标识的数据分类；将所述X个拆分数据段所标识的定向条件分别与所述数据分类进行关联，得到X个关联结果，将得到的所述X个关联结果确定为所述相关性处理结果。上述方案中，所述检测单元，进一步用于：当检测到由第一终端发送的所述第一数据在第二终端产生了有效反馈时，将所述检测结果记为通过反馈获取到转化率；当检测到由第一终端发送的所述第一数据在第二终端未产生有效反馈时，将所述有检测结果记为通过反馈未获取到转化率。上述方案中，所述第二处理单元，进一步用于：当所述检测结果为通过反馈获取到转化率时，根据所述检测结果从所述相关性处理结果匹配出对应的第一类训练数据；当所述检测结果为通过反馈未获取到转化率时，根据所述检测结果从所述相关性处理结果匹配出对应的第二类训练数据；根据所述第一类训练数据和所述第二类训练数据生成所述具备分类属性的目标数据。上述方案中，所述定向推荐单元，进一步用于：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：从数据源获取第一数据；从所述第一数据中提取出符合预设规则的至少两类特征参数，在所述至少两类特征参数间建立相关性，得到相关性处理结果；检测由第一终端发送的所述第一数据在第二终端是否产生了有效反馈，得到检测结果；根据所述检测结果和所述相关性处理结果生成目标数据；根据所述目标数据生成数据分析模型，根据所述数据分析模型生成包含至少两个定向条件排序结果的信息定向推荐策略，将所述信息定向推荐策略反馈给第一终端。

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
从数据源获取第一数据；
从所述第一数据中提取出符合预设规则的至少两类特征参数，在所述至少
两类特征参数间建立相关性，得到相关性处理结果；
检测由第一终端发送的所述第一数据在第二终端是否产生了有效反馈，得
到检测结果；
根据所述检测结果和所述相关性处理结果生成目标数据；
根据所述目标数据生成数据分析模型，根据所述数据分析模型生成包含至
少两个定向条件排序结果的信息定向推荐策略，将所述信息定向推荐策略反馈
给第一终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从数据源
获取第一数据后，将所述第一数据转化为自身所支持数据格式的第二数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一数据中提取
出符合预设规则的至少两类特征参数，在所述至少两类特征参数间建立相关性，
得到相关性处理结果，包括：
提取数据分解条件，按照所述数据分解条件从所述第一数据中提取出符合
预设规则的第一类特征参数和第二类特征参数；
所述第一类特征参数用于表征X个拆分数据段所标识的定向条件，所述X
个拆分数据段源于所述第一数据中每一条数据的内容，所述X为大于2的正整
数；
所述第二类特征参数用于表征所述第一数据的每一条数据自身属性所标识
的数据分类；
将所述X个拆分数据段所标识的定向条件分别与所述数据分类进行关联，
得到X个关联结果，将得到的所述X个关联结果确定为所述相关性处理结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测由第一终端发送的

\t所述第一数据在第二终端是否产生了有效反馈，得到检测结果，包括：
当检测到由第一终端发送的所述第一数据在第二终端产生了有效反馈时，
将所述检测结果记为通过反馈获取到转化率；
当检测到由第一终端发送的所述第一数据在第二终端未产生有效反馈时，
将所述有检测结果记为通过反馈未获取到转化率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述检测结果和所述相
关性处理结果生成具备分类属性的目标数据，包括：
当所述检测结果为通过反馈获取到转化率时，根据所述检测结果从所述相
关性处理结果匹配出对应的第一类训练数据；
当所述检测结果为通过反馈未获取到转化率时，根据所述检测结果从所述
相关性处理结果匹配出对应的第二类训练数据；
根据所述第一类训练数据和所述第二类训练数据生成所述具备分类属性的
目标数据。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述数
据分析模型生成包含至少两个定向条件排序结果的信息定向推荐策略，将所述
信息定向推荐策略反馈给第一终端，包括：
根据所述目标数据和与所述目标数据相关的权重数值，生成用于分析转化
率的转化率数据模型，作为所述数据分析模型；
根据所述转化率数据模型预估出至少两个定向条件的排序结果，将所述至
少...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈琼，周星，张波，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44