基于大数据定位的互联网平台信息推送方法及云计算中心技术

本申请实施例提供一种基于大数据定位的互联网平台信息推送方法及云计算中心，在根据选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个数据源推荐页面下的主题相似度，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后，通过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，可以利用大量以推荐页面为基础的参考依据，使得获取的目标数据源推荐页面更多，有利于提高后续素材匹配的准确性，并且，在以推荐页面为最小基础单位时可以避免对待索引推荐对象进行索引时出现误差的情况，因此，提高了素材匹配的准确性。配的准确性。配的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据定位的互联网平台信息推送方法及云计算中心


[0001]本申请涉及大数据定位和人工智能
，具体而言，涉及一种基于大数据定位的互联网平台信息推送方法及云计算中心。

技术介绍

[0002]目前的互联网平台信息推送算法通常是基于主题相似度的匹配算法来确定两个推荐页面节点之间是否匹配。例如，现有的主题相似度算法，要么使用推荐页面节点为最小单位，要么使用推荐页面为最小单位。以推荐页面节点为最小基础单位的主题相似度算法可以避免对待索引推荐对象进行索引时出现误差的情况，而且能更好地处理错误推荐页面节点的问题，但实际进行信息推送过程中的最小单位是推荐页面，这种方法难以利用上大量以推荐页面为基础的参考依据。此外，以推荐页面为最小基础单位的主题相似度算法的效果往往容易出现对待索引推荐对象进行索引时出现误差的情况，导致推送素材匹配的准确性较低。

技术实现思路

[0003]为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于大数据定位的互联网平台信息推送方法及云计算中心，在根据选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个数据源推荐页面下的主题相似度，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后，通过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，可以利用大量以推荐页面为基础的参考依据，使得获取的目标数据源推荐页面更多，有利于提高后续素材匹配的准确性，并且，在以推荐页面为最小基础单位时可以避免对待索引推荐对象进行索引时出现误差的情况，因此，提高了素材匹配的准确性。/>[0004]第一方面，本申请提供一种基于大数据定位的互联网平台信息推送方法，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中业务服务链路的业务推送配置优化信息；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所述待索引推荐对象对应的目标索引数据源，所述目标索引数据源为所述待索引推荐对象的内容所属业务标签的索引数据源，其中，所述目标索引数据源包括至少一个数据源推荐页面；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，并根据所述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，生成所述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；融合各用户订阅标签下所述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，并根据融合结果从预设目标推荐素材库中选择与所述待索引推荐对象匹配的目标推荐素材，并向所述业务服务终端推送所述目标推荐素材。
[0005]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述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，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与数据源推荐页面之间的存在的主题关联关系，确定每个数据源推荐页面对应的目标用户订阅标签；基于确定的目标用户订阅标签，计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在确定的目标用户订阅标签的主题相似度，并将主题相似度最大的数据源推荐页面确定为目标数据源推荐页面；根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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。
[0006]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于确定的目标用户订阅标签，计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在确定的目标用户订阅标签的主题相似度，并将主题相似度最大的数据源推荐页面确定为目标数据源推荐页面，包括：计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在同主题订阅标签下的第一主题相似度，并将第一主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第一目标数据源推荐页面；计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在层级主题订阅标签下的第二主题相似度，并将第二主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第二目标数据源推荐页面；计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在权重主题订阅标签下的第三主题相似度，并将第三主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第三目标数据源推荐页面；其中，所述计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在同主题订阅标签下的第一主题相似度，并将第一主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第一目标数据源推荐页面，包括：在所述目标索引数据源中选择同主题清单集合，所述同主题清单集合包括多个同主题清单，每个同主题清单中包含至少两个主题含义相同的数据源推荐页面；确定与所述选定推荐页面的推荐词向量标签相同的同主题清单，得到目标同主题清单；计算所述选定推荐页面与目标同主题清单中每个数据源推荐页面之间的第一主题相似度，并将第一主题相似度最大的数据源推荐页面确定第一目标数据源推荐页面；所述根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与第一目标数据源推荐页面之间的第一主题相似度，生成所述选定推荐页面与第一目标数据源推荐页面之间的第一推荐权重参数；或者，所述计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在层级主题订阅标签下的第二主题相似度，并将第二主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第二目标数据源推荐页面，包括：根据所述选定推荐页面的推荐词向量标签以及每个数据源推荐页面的推荐词向量标签，确定所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面之间的层级主题关系；基于确定的层级主题关系，计算所述选定推荐页面与对应的上位数据源推荐页面之间的第二主题相似度，并将第二主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第二目标数据源推
荐页面；所述根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与第二目标数据源推荐页面之间的第二主题相似度，生成所述选定推荐页面与第二目标数据源推荐页面之间的第二推荐权重参数；或者，所述计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在权重主题订阅标签下的第三主题相似度，并将第三主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第三目标数据源推荐页面，包括：采集每个数据源推荐页面预先建立的主题权重值；计算所述选定推荐页面与每个数据源推荐页面之间的相似度，并将相似度大于预设值的数据源推荐页面确定为待选热门推荐页面；计算所述选定推荐页面与主题权重值大于预设权重的待选热门推荐页面的第三主题相似度，并将第三主题相似度最大的待选热门推荐页面确定为第三目标数据源推荐页面；所述根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与第三目标数据源推荐页面之间的第三主题相似度，生成所述选定推荐页面与第三目标数据源推荐页面之间的第三推荐权重参数。
[0007]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述融合各用户订阅标签下所述选定推荐页面与目标数据源本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据定位的互联网平台信息推送方法，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中业务服务链路的业务推送配置优化信息；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所述待索引推荐对象对应的目标索引数据源，所述目标索引数据源为所述待索引推荐对象的内容所属业务标签的索引数据源，其中，所述目标索引数据源包括至少一个数据源推荐页面；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，并根据所述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，生成所述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；融合各用户订阅标签下所述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，并根据融合结果从预设目标推荐素材库中选择与所述待索引推荐对象匹配的目标推荐素材，并向所述业务服务终端推送所述目标推荐素材。2.根据权利要求1所述的基于大数据定位的互联网平台信息推送方法，其特征在于，所述根据所述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，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与数据源推荐页面之间的存在的主题关联关系，确定每个数据源推荐页面对应的目标用户订阅标签；基于确定的目标用户订阅标签，计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在确定的目标用户订阅标签的主题相似度，并将主题相似度最大的数据源推荐页面确定为目标数据源推荐页面；根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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。3.根据权利要求2所述的基于大数据定位的互联网平台信息推送方法，其特征在于；所述基于确定的目标用户订阅标签，计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在确定的目标用户订阅标签的主题相似度，并将主题相似度最大的数据源推荐页面确定为目标数据源推荐页面，包括：计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在同主题订阅标签下的第一主题相似度，并将第一主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第一目标数据源推荐页面；计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在层级主题订阅标签下的第二主题相似度，并将第二主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第二目标数据源推荐页面；计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在权重主题订阅标签下的第三主题相似度，并将第三主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第三目标数据源推荐页面；其中，所述计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在同主题订阅标签下的第一主题相似度，并将第一主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第一目标数据源推荐页面，包括：在所述目标索引数据源中选择同主题清单集合，所述同主题清单集合包括多个同主题清单，每个同主题清单中包含至少两个主题含义相同的数据源推荐页面；
确定与所述选定推荐页面的推荐词向量标签相同的同主题清单，得到目标同主题清单；计算所述选定推荐页面与目标同主题清单中每个数据源推荐页面之间的第一主题相似度，并将第一主题相似度最大的数据源推荐页面确定第一目标数据源推荐页面；所述根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与第一目标数据源推荐页面之间的第一主题相似度，生成所述选定推荐页面与第一目标数据源推荐页面之间的第一推荐权重参数；或者，所述计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在层级主题订阅标签下的第二主题相似度，并将第二主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第二目标数据源推荐页面，包括：根据所述选定推荐页面的推荐词向量标签以及每个数据源推荐页面的推荐词向量标签，确定所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面之间的层级主题关系；基于确定的层级主题关系，计算所述选定推荐页面与对应的上位数据源推荐页面之间的第二主题相似度，并将第二主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第二目标数据源推荐页面；所述根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与第二目标数据源推荐页面之间的第二主题相似度，生成所述选定推荐页面与第二目标数据源推荐页面之间的第二推荐权重参数；或者，所述计算所述选定推荐页面与至少一个数据源推荐页面在权重主题订阅标签下的第三主题相似度，并将第三主题相似度最大的数据源推荐页面确定为第三目标数据源推荐页面，包括：采集每个数据源推荐页面预先建立的主题权重值；计算所述选定推荐页面与每个数据源推荐页面之间的相似度，并将相似度大于预设值的数据源推荐页面确定为待选热门推荐页面；计算所述选定推荐页面与主题权重值大于预设权重的待选热门推荐页面的第三主题相似度，并将第三主题相似度最大的待选热门推荐页面确定为第三目标数据源推荐页面；所述根据所述选定推荐页面与目标数据源推荐页面在至少一个用户订阅标签下的主题相似度，生成所述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，包括：根据所述选定推荐页面与第三目标数据源推荐页面之间的第三主题相似度，生成所述选定推荐页面与第三目标数据源推荐页面之间的第三推荐权重参数。4.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于大数据定位的互联网平台信息推送方法，其特征在于，所述融合各用户订阅标签下所述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，包括：获取各用户订阅标签对应的预设权重系数；计算获取的权重系数与对应用户订阅标签下所述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的乘积，得到各用户订阅标签对应的加权推荐权重参数；融合各用户订阅标签对应的加权推荐权重参数。
5.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于大数据定位的互联网平台信息推送方法，其特征在于，所述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，包括：识别每个待推荐页...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔海燕，
申请(专利权)人：崔海燕，
类型：发明
国别省市：