【技术实现步骤摘要】
基于电子商务云计算的应用加载方法及人工智能计算中心
本专利技术涉及电子商务云计算
，具体而言，涉及一种基于电子商务云计算的应用加载方法及人工智能计算中心。
技术介绍
随着移动互联网和电子商务的高速发展，电子商务服务通常会给用户提供一系列可供个性化定制的服务扩展组件，例如电子商务直播的服务扩展组件，电子商务资讯分享的服务扩展组件等，云计算技术的日趋成熟，用户的电子商务服务终端与云端高性能计算资源互联，可以在电子商务服务终端更好地应用服务扩展组件。相关技术中，在针对电子商务用户进行大数据挖掘过程中，通常会基于每个用户的个性化意图喜好从而针对用户在电子商务平台上的相关用户行为进行针对性地采集，然而现有技术中通常没有考虑用户在服务扩展组件业务的业务表项应用统计数据，进而导致在实际大数据采集过程中可能仍旧会引入诸多低置信度的大数据采集数据量。
技术实现思路
为了至少克服现有技术中的上述不足，本专利技术的目的在于提供一种基于电子商务云计算的应用加载方法及人工智能计算中心，在进行大数据采集策略更新...
【技术保护点】
1.一种基于电子商务云计算的应用加载方法，其特征在于，应用于人工智能计算中心，所述人工智能计算中心与多个电子商务服务终端通信连接，所述方法包括：/n获取向所述多个电子商务服务终端加载服务扩展组件的服务扩展组件业务的业务表项应用统计数据中包含目标应用加载对象的应用加载数据，对所述应用加载数据进行关系网络圈索引，得到所述应用加载数据对应的关系网络圈数据；/n获取所述应用加载数据对应的目标人工智能计算模型，通过所述目标人工智能计算模型从所述关系网络圈数据中提取第一关系网络圈特征和第二关系网络圈特征，将所述第一关系网络圈特征和所述第二关系网络圈特征进行服务流轨迹数据生成，得到与所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于电子商务云计算的应用加载方法，其特征在于，应用于人工智能计算中心，所述人工智能计算中心与多个电子商务服务终端通信连接，所述方法包括：
获取向所述多个电子商务服务终端加载服务扩展组件的服务扩展组件业务的业务表项应用统计数据中包含目标应用加载对象的应用加载数据，对所述应用加载数据进行关系网络圈索引，得到所述应用加载数据对应的关系网络圈数据；
获取所述应用加载数据对应的目标人工智能计算模型，通过所述目标人工智能计算模型从所述关系网络圈数据中提取第一关系网络圈特征和第二关系网络圈特征，将所述第一关系网络圈特征和所述第二关系网络圈特征进行服务流轨迹数据生成，得到与所述应用加载数据相关联的服务流轨迹数据；
根据所述服务流轨迹数据、所述目标人工智能计算模型，对所述关系网络圈数据进行需求轨迹字段分析，得到所述关系网络圈数据对应的需求轨迹字段分析结果；
若所述需求轨迹字段分析结果指示所述应用加载数据中存在满足预设服务需求条件的关系网络圈数据，则将所述目标应用加载对象确定为大数据采集业务互动字段，并基于所述大数据采集业务互动字段以及所述大数据采集业务互动字段对应的满足预设服务需求条件的关系网络圈数据对所述人工智能计算中心的大数据采集策略进行更新。
2.根据权利要求1所述的基于电子商务云计算的应用加载方法，其特征在于，所述获取向所述多个电子商务服务终端加载服务扩展组件的服务扩展组件业务的业务表项应用统计数据中包含目标应用加载对象的应用加载数据，对所述应用加载数据进行关系网络圈索引，得到所述应用加载数据对应的关系网络圈数据的步骤，包括：
响应针对服务扩展组件业务的业务接口调用请求，输出所述服务扩展组件业务对应的业务接口调用实例；
启动与所述服务扩展组件业务相关联的应用加载业务采集程序，在所述应用加载业务采集程序对应的采集覆盖范围内，对所述服务扩展组件业务的至少一个应用加载数据进行采集，将采集到的所述至少一个应用加载数据输出至所述业务接口调用实例，将所述业务接口调用实例上显示的所述至少一个应用加载数据确定为与所述服务扩展组件业务相关联的应用加载数据序列；所述应用加载数据序列包含至少一个应用加载数据；
从所述应用加载数据序列的至少一个应用加载数据中获取服务扩展组件业务的应用加载数据，对所述服务扩展组件业务的应用加载数据进行业务互动字段识别，得到业务互动字段识别结果；
若所述业务互动字段识别结果指示所述服务扩展组件业务的应用加载数据中存在属于关键关系网络类型的目标数据，则基于所述目标数据在所述服务扩展组件业务的应用加载数据中确定所述服务扩展组件业务的关键关系网络所在的关系工作流引擎，从所述服务扩展组件业务的应用加载数据中截取所述关系工作流引擎；
在所述关系工作流引擎中将所述服务扩展组件业务的关键关系网络作为目标应用加载对象，在所述关系工作流引擎中将所述目标应用加载对象对应的关系统计数据作为应用加载数据；所述目标应用加载对象为所述服务扩展组件业务的关键关系网络；
获取用于对所述应用加载数据进行关系网络圈索引的索引参数，基于所述索引参数对所述应用加载数据进行关系网络圈索引，得到所述应用加载数据对应的关系网络圈数据。
3.根据权利要求1所述的基于电子商务云计算的应用加载方法，其特征在于，所述关系网络圈数据的数量为多个；
所述获取所述应用加载数据对应的目标人工智能计算模型，通过所述目标人工智能计算模型从所述关系网络圈数据中提取第一关系网络圈特征和第二关系网络圈特征，将所述第一关系网络圈特征和所述第二关系网络圈特征进行服务流轨迹数据生成，得到与所述应用加载数据相关联的服务流轨迹数据的步骤，包括：
获取所述应用加载数据对应的目标人工智能计算模型；所述目标人工智能计算模型包括：第一网络圈特征单元和第二网络圈特征单元；
通过所述第一网络圈特征单元从每个所述关系网络圈数据中提取时间片分享互动特征，将提取到的每个所述关系网络圈数据的时间片分享互动特征分别确定为第一关系网络圈特征；
通过所述第二网络圈特征单元从每个所述关系网络圈数据中提取空间片分享互动特征，将提取到的每个所述关系网络圈数据的空间片分享互动特征分别确定为第二关系网络圈特征；
将每个所述关系网络圈数据的第一关系网络圈特征和对应所述关系网络圈数据的第二关系网络圈特征进行服务流轨迹数据生成，得到每个所述关系网络圈数据的服务流轨迹数据特征，将每个所述关系网络圈数据的服务流轨迹数据特征确定为与所述应用加载数据相关联的服务流轨迹数据。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于电子商务云计算的应用加载方法，其特征在于，所述目标人工智能计算模型包括：预测单元；所述预测单元具有对所述应用加载数据中的所述关系网络圈数据所属的需求轨迹字段类型进行预测分类的功能；
所述根据所述服务流轨迹数据、所述目标人工智能计算模型，对所述关系网络圈数据进行需求轨迹字段分析，得到所述关系网络圈数据对应的需求轨迹字段分析结果的步骤，包括：
将所述服务流轨迹数据输入至所述目标人工智能计算模型中的所述预测单元，由所述预测单元确定所述服务流轨迹数据与所述预测单元中的多个样本服务流轨迹特征之间的关联度；所述关联度用于表征所述服务流轨迹数据分别与每个样本服务流轨迹特征属于相同需求轨迹字段类型的概率；
基于所述关联度，在所述多个样本服务流轨迹特征中获取与所述服务流轨迹数据具有最大关联度的样本服务流轨迹特征，将所述具有最大关联度的样本服务流轨迹特征作为目标样本服务流轨迹特征；
将所述目标样本服务流轨迹特征对应的样本标签信息作为所述服务流轨迹数据对应的目标需求轨迹字段类型，基于所述目标需求轨迹字段类型以及与所述目标需求轨迹字段类型相关联的最大关联度，确定对所述应用加载数据中的所述关系网络圈数据进行分类后的需求轨迹字段分析结果。
5.根据权利要求4所述的基于电子商务云计算的应用加载方法，其特征在于，一个关系网络圈数据对应一个需求轨迹字段分析结果；所述多个样本服务流轨迹特征对应的样本标签信息包含需求类标签信息；
所述若所述需求轨迹字段分析结果指示所述应用加载数据中存在满足预设服务需求条件的关系网络圈数据，则将所述目标应用加载对象确定为大数据采集业务互动字段，包括：
获取所述目标人工智能计算模型对应的预设服务需求条件；
若所述需求轨迹字段分析结果中存在所述目标需求轨迹字段类型属于所述需求类标签信息的需求轨迹字段分析结果，则在所述关系网络圈数据中将所述目标需求轨迹字段类型对应的关系网络圈数据，确定为满足所述预设服务需求条件的关系网络圈数据；
将所述应用加载数据中所包含的所述目标应用加载对象确定为大数据采集业务互动字段。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于电子商务云计算的应用加载方法，其特征在于，所述基于所述大数据采集业务互动字段以及所述大数据采集业务互动字段对...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。