基于大数据和云计算的服务推送方法及人工智能服务器技术

本申请实施例提供一种基于大数据和云计算的服务推送方法及人工智能服务器，将更新签名在推送服务组件的推送更新过程的转换作为验证推送服务组件的推送更新是否成功的判断条件之一。在推送更新节点完成后，将各推送服务组件的推送服务组件配置数据对比的结果，作为推送服务组件全面性的判断条件，通过更新签名变换的匹配性和推送服务组件的全面性验证推送服务组件的推送更新是否成功，能够准确验证推送服务组件的推送更新后推送服务组件的全面性和匹配性，从而提高推送服务组件的推送更新的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据和云计算的服务推送方法及人工智能服务器
本申请涉及大数据挖掘
，具体而言，涉及一种基于大数据和云计算的服务推送方法及人工智能服务器。
技术介绍
在对现有技术的研究和实践过程中，数据挖掘（DataMining）是数据库知识发现（Knowledge-DiscoveryinDQTabases，KDD)中的一个步骤，一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的特殊关系型的信息的过程，数据挖掘在技术上的定义是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的，但又有潜在有用信息和知识的过程，应用领域为情报检索、情报分析、模式识别等。相关技术中，当针对业务处理的大数据进行数据挖掘分析后，即可针对性地进行服务推送的更新配置，以便于提高推送信息体验。然而，当前缺乏验证推送服务组件的推送更新是否成功的方案，可能导致推送更新过程中中途出错引起的推送体验降低的问题。
技术实现思路
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和云计算的服务推送方法及人工智能服务器，将更新签名在推送服务组件的推送更新过程的转换作为验证推送服务组件的推送更新是否成功的判断条件之一。在推送更新节点完成后，将各推送服务组件的推送服务组件配置数据对比的结果，作为推送服务组件全面性的判断条件，通过更新签名变换的匹配性和推送服务组件的全面性验证推送服务组件的推送更新是否成功，能够准确验证推送服务组件的推送更新后推送服务组件的全面性和匹配性，从而提高推送服务组件的推送更新的准确性。第一方面，本申请提供一种基于大数据和云计算的服务推送方法，应用于人工智能服务器，所述人工智能服务器与多个用户业务处理设备通信连接，所述人工智能服务器基于云计算平台实现，所述方法包括：获取所述用户业务处理设备的目标业务处理大数据对应的业务状态迁移图谱，并根据所述业务状态迁移图谱对所述目标业务处理大数据进行业务数据挖掘，得到业务数据挖掘结果；根据所述业务数据挖掘结果，判定在产生用户标签画像服务和信息推送服务间的推送更新节点时，将推送服务组件未推送更新时的起始更新签名转换为推送服务组件的推送更新过程中的等待更新签名；当所述推送更新节点完成后，将所述推送服务组件的推送更新过程中的等待更新签名转换为目标更新签名，获取所述信息推送服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据和所述用户标签画像服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据；根据所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名，以及所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据，验证所述推送服务组件的推送更新进度。在第一方面的一种可能的设计示例中，所述根据所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名，以及所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据，验证所述推送服务组件的推送更新进度的步骤，包括：当所述推送更新节点在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名相同时，获取预定起始更新签名、预定等待更新签名和预定目标更新签名；当所述起始更新签名、所述等待更新签名、所述目标更新签名分别与所述预定起始更新签名、所述预定等待更新签名、所述预定目标更新签名相同，且所述各推送服务组件在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据相同时，判定所述推送服务组件的推送更新成功。在第一方面的一种可能的设计示例中，所述信息推送服务包括客户端信息推送服务和云端信息推送服务；所述根据所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名，以及所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据，验证所述推送服务组件的推送更新进度的步骤，包括：当所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述云端信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名相同，且所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述云端信息推送服务的推送服务组件配置数据相同时，则将所述各推送服务组件的配置数据和所述推送更新节点对应的所述起始更新签名、所述等待更新签名，以及所述目标更新签名生成比较数据集；将所述比较数据集和所述推送更新节点在所述客户端信息推送服务中的起始更新签名、所述等待更新签名和所述目标更新签名，以及所述客户端信息推送服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据进行对比，根据对比的结果验证所述推送服务组件的推送更新进度。在第一方面的一种可能的设计示例中，所述方法还包括：读取预配置的配置推送服务组件，所述配置推送服务组件包括配置目录结构以及所述配置目录结构中配置的推送服务组件目录对应的配置推送服务组件属性；根据所述配置目录结构，自动创建候选推送服务组件集，按照所述配置推送服务组件属性，在推送服务组件对象库中匹配推送服务组件；当在所述推送服务组件对象库中匹配到推送服务组件时，将匹配的推送服务组件添加到所述候选推送服务组件集中与所述配置推送服务组件属性对应的推送服务组件目录中；当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，自动生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件，将自动生成的推送服务组件添加到所述候选推送服务组件集中与所述配置推送服务组件属性对应的推送服务组件目录中，并将所述自动生成的推送服务组件更新到所述推送服务组件对象库中；触发在用户标签画像服务和信息推送服务间推送更新候选推送服务组件集中推送服务组件的推送更新节点。在第一方面的一种可能的设计示例中，所述配置推送服务组件属性包括推送服务组件类型和推送服务组件基础属性；所述当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，自动生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件的步骤，包括：当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，在所述推送服务组件对象库选择与所述配置推送服务组件属性中的推送服务组件类型相同的推送服务组件对象，将所述推送服务组件对象的推送服务组件基础属性调整为所述配置推送服务组件属性中的推送服务组件基础属性，将调整推送服务组件基础属性后生成的推送服务组件确定为与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件；或者所述当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，自动生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件的步骤，包括：当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，通过所述推送服务组件对象库中的推送服务组件生成工具随机生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件；或者所述配置推送服务组件属性包括推送服务组件类型、推送服务组件基础属性和推送服务组件签名标记，所述当在所述推送服务组件对象库中未匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据和云计算的服务推送方法，其特征在于，应用于人工智能服务器，所述人工智能服务器与多个用户业务处理设备通信连接，所述人工智能服务器基于云计算平台实现，所述方法包括：/n获取所述用户业务处理设备的目标业务处理大数据对应的业务状态迁移图谱，并根据所述业务状态迁移图谱对所述目标业务处理大数据进行业务数据挖掘，得到业务数据挖掘结果；/n根据所述业务数据挖掘结果，判定在产生用户标签画像服务和信息推送服务间的推送更新节点时，将推送服务组件未推送更新时的起始更新签名转换为推送服务组件的推送更新过程中的等待更新签名；/n当所述推送更新节点完成后，将所述推送服务组件的推送更新过程中的等待更新签名转换为目标更新签名，获取所述信息推送服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据和所述用户标签画像服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据；/n根据所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名，以及所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据，验证所述推送服务组件的推送更新进度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和云计算的服务推送方法，其特征在于，应用于人工智能服务器，所述人工智能服务器与多个用户业务处理设备通信连接，所述人工智能服务器基于云计算平台实现，所述方法包括：
获取所述用户业务处理设备的目标业务处理大数据对应的业务状态迁移图谱，并根据所述业务状态迁移图谱对所述目标业务处理大数据进行业务数据挖掘，得到业务数据挖掘结果；
根据所述业务数据挖掘结果，判定在产生用户标签画像服务和信息推送服务间的推送更新节点时，将推送服务组件未推送更新时的起始更新签名转换为推送服务组件的推送更新过程中的等待更新签名；
当所述推送更新节点完成后，将所述推送服务组件的推送更新过程中的等待更新签名转换为目标更新签名，获取所述信息推送服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据和所述用户标签画像服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据；
根据所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名，以及所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据，验证所述推送服务组件的推送更新进度。


2.根据权利要求1所述的基于大数据和云计算的服务推送方法，其特征在于，所述根据所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名，以及所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据，验证所述推送服务组件的推送更新进度的步骤，包括：
当所述推送更新节点在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名相同时，获取预定起始更新签名、预定等待更新签名和预定目标更新签名；
当所述起始更新签名、所述等待更新签名、所述目标更新签名分别与所述预定起始更新签名、所述预定等待更新签名、所述预定目标更新签名相同，且所述各推送服务组件在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据相同时，判定所述推送服务组件的推送更新成功。


3.根据权利要求1所述的基于大数据和云计算的服务推送方法，其特征在于，所述信息推送服务包括客户端信息推送服务和云端信息推送服务；
所述根据所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名，以及所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述信息推送服务的推送服务组件配置数据，验证所述推送服务组件的推送更新进度的步骤，包括：
当所述推送更新节点分别在所述用户标签画像服务和在所述云端信息推送服务中的起始更新签名、等待更新签名和目标更新签名相同，且所述各推送服务组件分别在所述用户标签画像服务和在所述云端信息推送服务的推送服务组件配置数据相同时，则将所述各推送服务组件的配置数据和所述推送更新节点对应的所述起始更新签名、所述等待更新签名，以及所述目标更新签名生成比较数据集；
将所述比较数据集和所述推送更新节点在所述客户端信息推送服务中的起始更新签名、所述等待更新签名和所述目标更新签名，以及所述客户端信息推送服务中各推送服务组件的推送服务组件配置数据进行对比，根据对比的结果验证所述推送服务组件的推送更新进度。


4.根据权利要求1所述的基于大数据和云计算的服务推送方法，其特征在于，所述方法还包括：
读取预配置的配置推送服务组件，所述配置推送服务组件包括配置目录结构以及所述配置目录结构中配置的推送服务组件目录对应的配置推送服务组件属性；
根据所述配置目录结构，自动创建候选推送服务组件集，按照所述配置推送服务组件属性，在推送服务组件对象库中匹配推送服务组件；
当在所述推送服务组件对象库中匹配到推送服务组件时，将匹配的推送服务组件添加到所述候选推送服务组件集中与所述配置推送服务组件属性对应的推送服务组件目录中；
当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，自动生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件，将自动生成的推送服务组件添加到所述候选推送服务组件集中与所述配置推送服务组件属性对应的推送服务组件目录中，并将所述自动生成的推送服务组件更新到所述推送服务组件对象库中；
触发在用户标签画像服务和信息推送服务间推送更新候选推送服务组件集中推送服务组件的推送更新节点。


5.根据权利要求4所述的基于大数据和云计算的服务推送方法，其特征在于：
所述配置推送服务组件属性包括推送服务组件类型和推送服务组件基础属性；所述当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，自动生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件的步骤，包括：
当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，在所述推送服务组件对象库选择与所述配置推送服务组件属性中的推送服务组件类型相同的推送服务组件对象，将所述推送服务组件对象的推送服务组件基础属性调整为所述配置推送服务组件属性中的推送服务组件基础属性，将调整推送服务组件基础属性后生成的推送服务组件确定为与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件；或者
所述当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，自动生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件的步骤，包括：
当在所述推送服务组件对象库中未匹配到推送服务组件时，通过所述推送服务组件对象库中的推送服务组件生成工具随机生成与所述配置推送服务组件属性匹配的推送服务组件；或者
所述配置推送服务组件属性包括推送服...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹永红，
申请(专利权)人：曹永红，
类型：发明
国别省市：江苏;32