【技术实现步骤摘要】
基于大数据的个性化服务内容优化方法及人工智能云系统
[0001]本申请涉及个性化互联网服务信息
,示例性地,涉及一种基于大数据的个性化服务内容优化方法及人工智能云系统。
技术介绍
[0002]当前身处大数据时代,互联网服务商有更多的机会去了解用户,甚至会比用户自己还要了解自己的需求。然而,事实上鲜有客户真正获得精准、贴心的个性化服务,互联网服务商如何快速把握用户的个性化需求和心理预期,是亟待研究的问题。
[0003]相关技术中,通常对离线用户需求进行挖掘后进行在线个性化服务内容数据的推送,可以及时弥补相关技术中除在线场景下的离线场景的未挖掘的用户需求,提高用户的个性化服务体验。然而出于挖掘精度问题,并不是所有挖掘的离线用户需求都是完全符合用户实际兴趣的,相关技术中缺乏跟踪验证的内容优化过程,仍旧有可提升内容推送精度的空间。
技术实现思路
[0004]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的个性化服务内容优化方法及人工智能云系统。
[0005]第一方面,本申请提供一种基于大数据的个性化服务内容优化方法,应用于人工智能云系统,所述人工智能云系统与多个5G互联网终端通信连接,所述方法包括:获取所述5G互联网终端的离线行为大数据对应的目标离线用户需求数据集,所述目标离线用户需求数据集包括每个基础离线行为数据以及每个基础离线行为数据对应的目标离线用户需求;基于每个所述目标离线用户需求向所述5G互联网终端推送对应的在线个性化服务内容数据,并获取所述5G互联网终端 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的个性化服务内容优化方法,其特征在于,应用于人工智能云系统,所述人工智能云系统与所述多个5G互联网终端通信连接,所述方法包括:获取所述5G互联网终端的离线行为大数据对应的目标离线用户需求数据集,所述目标离线用户需求数据集包括每个基础离线行为数据以及每个基础离线行为数据对应的目标离线用户需求;基于每个所述目标离线用户需求向所述5G互联网终端推送对应的在线个性化服务内容数据,并获取所述5G互联网终端针对所述在线个性化服务内容数据的跟踪离线行为数据;对每个所述目标离线用户需求对应的基础离线行为数据和跟踪离线行为数据进行分析,获得每个所述目标离线用户需求对应的衍生需求特征;基于每个所述目标离线用户需求对应的衍生需求特征对下一次推送的在线个性化服务内容数据进行内容优化。2.根据权利要求1所述的基于大数据的个性化服务内容优化方法,其特征在于,所述对每个所述目标离线用户需求对应的基础离线行为数据和跟踪离线行为数据进行分析,获得每个所述目标离线用户需求对应的衍生需求特征的步骤,包括:提取每个所述目标离线用户需求对应的基础离线行为数据的第一离线行为特征和所述跟踪离线行为数据的第二离线行为特征;计算所述第一离线行为特征与所述第二离线行为特征之间的差异离线行为特征;对所述差异离线行为特征进行需求特征映射,获得个所述目标离线用户需求对应的衍生需求特征。3.根据权利要求1所述的基于大数据的个性化服务内容优化方法,其特征在于,所述基于每个所述目标离线用户需求对应的衍生需求特征对下一次推送的在线个性化服务内容数据进行内容优化的步骤,包括:获取每个所述目标离线用户需求对应的衍生需求特征的衍生需求知识点,获取所述衍生需求知识点产生的各衍生需求知识地图的知识地图数据,所述知识地图数据包括所述衍生需求知识地图的频繁项知识点类别、所述衍生需求知识地图的衍生需求知识点信息以及所述衍生需求知识地图的引用需求知识地图;获取所述衍生需求知识地图以及所述知识地图数据中各个知识地图单元的兴趣预测信息;确定所述衍生需求知识地图对应的知识地图属性,其中,所述知识地图属性表征所述衍生需求知识地图和所述知识地图数据中各个知识地图单元之间的知识点联结关系;根据各所述兴趣预测信息以及所述知识地图属性,确定所述衍生需求知识地图的关注兴趣点信息,以根据所述关注兴趣点信息进行所述衍生需求知识地图的关注兴趣点特征分析,并基于所述衍生需求知识地图的关注兴趣点特征对下一次推送的在线个性化服务内容数据进行内容优化。4.根据权利要求3所述的基于大数据的个性化服务内容优化方法,其特征在于,所述确定所述衍生需求知识地图对应的知识地图属性,包括:根据所述知识地图数据以及所述衍生需求知识地图,生成所述衍生需求知识地图对应的衍生需求导图,所述衍生需求导图为对所述知识地图属性进行了属性特征整合的知识图
谱;其中,所述衍生需求导图中的导图单元包括所述衍生需求知识地图对应的导图单元、以及所述知识地图数据中各个知识地图单元分别对应的导图单元,所述衍生需求导图中的导图联结属性包括所述衍生需求知识地图和所述知识地图数据中各个知识地图单元对应的导图单元之间的联结关系信息;所述根据各所述兴趣预测信息以及所述知识地图属性,确定所述衍生需求知识地图的关注兴趣点信息,包括:根据各所述兴趣预测信息以及所述衍生需求导图,确定所述衍生需求知识地图的关注兴趣点信息;其中,所述知识地图数据包括一个或多个频繁项知识点类别,所述衍生需求导图中的导图联结属性还包括各频繁项知识点类别所关联的导图单元之间的联结关系信息。5.根据权利要求4所述的基于大数据的个性化服务内容优化方法,其特征在于,所述根据各所述兴趣预测信息以及所述衍生需求导图,确定所述衍生需求知识地图的关注兴趣点信息,包括:针对所述衍生需求导图中的目标导图单元,根据所述目标导图单元的各种衍生需求类别下的每个级联导图单元对应的兴趣预测信息,采集得到各种衍生需求类别下的需求知识地图信息对应的第一兴趣资源信息,所述目标导图单元为所述衍生需求知识地图对应的导图单元,所述知识地图数据中的各类数据分别对应的导图单元对应于一种衍生需求类别下的导图单元;根据所述目标导图单元所对应的各所述第一兴趣资源信息和所述目标导图单元的兴趣预测信息,得到所述衍生需求知识地图的关注兴趣点信息。6.根据权利要求5所述的基于大数据的个性化服务内容优化方法,其特征在于,所述方法还包括:针对所述衍生需求导图中每个导图单元,游走循环执行以下步骤以采集该导图单元的导图单元兴趣资源信息:根据该导图单元的各种衍生需求类别下的每个级联导图单元的当前兴趣资源信息,采集得到该衍生需求类别下的需求知识地图信息对应的第二兴趣资源信息;根据该导图单元的当前兴趣资源信息和该导图单元对应的各第二兴趣资源信息,得到该导图单元的目标兴趣资源信息;其中,在首次游走循环时所述当前兴趣资源信息为预设资源信息,所述目标兴趣资源信息为所述导图单元的兴趣资源信息,在非首次游走循环时,非首次游走循环对应的当前兴趣资源信息为前次游走循环得到的目标兴趣资源信息,所述导图单元的兴趣资源信息为末次游走循环得到的目标兴趣资源信息;所述根据所述目标导图单元的各种衍生需求类别下的每个级联导图单元对应的兴趣预测信息,采集得到每个所述衍生需求类别下的需求知识地图信息对应的第一兴趣资源信息,包括:针对各个衍生需求类别,将所述目标导图单元的该衍生需求类别下的每个级联导图单元的导图单元兴趣资源信...
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