基于人工智能的用户兴趣数据处理方法、系统及云平台技术方案

本申请提供的基于人工智能的用户兴趣数据处理方法、系统及云平台，依据用户兴趣挖掘计划对用户行为日志中的用户行为活动进行模糊衍生，获得衍生用户行为日志；挖掘衍生用户行为日志中与基础活动实体相关的衍生活动实体；确定实体区别特征，基于实体区别特征及模拟衍生维度特征，生成用户兴趣挖掘计划的用户兴趣挖掘基础数据。基于预先训练的兴趣预测模型对所述用户兴趣挖掘基础数据进行兴趣预测，获得相关的兴趣预测结果，确定用户兴趣挖掘计划是否准确；针对触发前后的用户行为日志中的活动实体进行了衍生，比对基础活动实体与衍生活动实体之间的实体区别特征，以及实体区别特征与模拟衍生维度特征之间的关联度，进而可以提高兴趣预测结果的可信度。提高兴趣预测结果的可信度。提高兴趣预测结果的可信度。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的用户兴趣数据处理方法、系统及云平台


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及基于人工智能的用户兴趣数据处理方法、系统及云平台。

技术介绍

[0002]随着人工智能的不断发展，人工智能能够快速的对用户感兴趣的相关数据进行识别并处理，这样一来，能有效地提高用户的体验感。在实际操作过程中，专利技术人发现，在进行用户的兴趣预测时，可能会出现预测不准确的问题，进而导致用户兴趣数据处理时，存在处理缺陷，从而难以确保预测结果的可信度，所以亟需一个方案以解决上述技术问题。

技术实现思路

[0003]鉴于此，本申请提供了基于人工智能的用户兴趣数据处理方法、系统及云平台。
[0004]第一方面，提供一种基于人工智能的用户兴趣数据处理方法，包括：依据触发的用户兴趣挖掘计划的用户兴趣挖掘请求，解析所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体；依据所述用户兴趣挖掘请求对所述用户行为日志中的用户行为活动进行模糊衍生，获得衍生用户行为日志；所述用户兴趣挖掘请求具有所述模糊衍生的模拟衍生维度特征；挖掘所述衍生用户行为日志中与所述基础活动实体相关的衍生活动实体；确定所述基础活动实体与所述衍生活动实体之间的实体区别特征；基于所述实体区别特征及所述模拟衍生维度特征，生成所述用户兴趣挖掘计划的用户兴趣挖掘基础数据，并基于预先训练的兴趣预测模型对所述用户兴趣挖掘基础数据进行兴趣预测，获得相关的兴趣预测结果，所述兴趣预测结果用于作为所述用户行为日志的用户兴趣数据结果。
[0005]在一种独立实施的实施例中，所述解析所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体，包括：依据用户行为活动解析网络对所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志进行解析，生成所述用户行为日志中的用户行为活动；获取所述用户行为活动在所述用户行为日志中的活动定位轨迹，从所述活动定位轨迹关联的活动实体中确定所述用户行为活动关联的基础活动实体。
[0006]在一种独立实施的实施例中，所述解析所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体，包括：获取所述用户兴趣挖掘请求相关的用户兴趣挖掘计划表达的预设知识图谱，获取所述预设知识图谱相关的预设知识图谱数据；在所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中，将实体类别属性匹配于所述预设知识图谱数据的用户行为内容块，生成为所述用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体；具有匹配预设知识图谱的基础活动实体为基础活动实体组合。
[0007]在一种独立实施的实施例中，所述方法还包括：
获取所述用户行为日志中的若干用户行为内容块的内容特征变量，依据所述若干用户行为内容块的内容特征变量，将所述若干用户行为内容块投射到预设知识空间；依据所述若干用户行为内容块在所述预设知识空间中的内容节点，对所述若干用户行为内容块进行分簇，获得用户行为内容块簇；基于所述预设知识空间中与所述用户行为内容块簇的联系知识实体覆盖预设知识实体范围的知识实体，生成知识实体分布网络，所述知识实体分布网络包括所述预设知识图谱数据。
[0008]在一种独立实施的实施例中，所述基础活动实体的量化值为若干，所述衍生活动实体的量化值为若干；所述确定所述基础活动实体与所述衍生活动实体之间的实体区别特征，包括：获取若干基础活动实体的各个基础活动实体分别相关的基础实体属性，获取每个基础活动实体分别相关的基础实体属性的属性标签分量，依据所述基础实体属性的属性标签分量对所述若干基础活动实体进行分团，获得w个基础活动实体组合；所述w个基础活动实体组合包括基础活动实体组合r，所述基础活动实体组合r包括第一基础活动实体及第二基础活动实体；获取若干衍生活动实体的各个衍生活动实体分别相关的衍生过程信息，获取所述每个衍生活动实体分别相关的衍生过程信息的属性标签分量，依据所述衍生过程信息的属性标签分量对所述若干衍生活动实体进行分团，获得w个衍生活动实体组合；所述w个衍生活动实体组合包括衍生活动实体组合r，所述衍生活动实体组合r包括第一衍生活动实体及第二衍生活动实体；获取每个基础活动实体组合中第一基础活动实体在所述用户行为日志中的第一基础业务节点，及所述第二基础活动实体在所述用户行为日志中的第二基础业务节点，基于所述第一基础业务节点及所述第二基础业务节点，生成所述基础活动实体组合r的基础区别特征；获取每个衍生活动实体组合中第一衍生活动实体在所述衍生用户行为日志中的第一衍生业务节点，及所述第二衍生活动实体在所述衍生用户行为日志中的第二衍生业务节点，基于所述第一衍生业务节点及所述第二衍生业务节点，生成所述衍生活动实体组合r的衍生区别特征；将所述基础活动实体组合r的基础区别特征及所述衍生活动实体组合r的衍生区别特征之间的联系区别特征，生成为第r个实体区别特征。
[0009]在一种独立实施的实施例中，所述基础活动实体的量化值为若干，所述衍生活动实体的量化值为若干；所述确定所述基础活动实体与所述衍生活动实体之间的实体区别特征，包括：获取所述用户兴趣挖掘计划相关的参考属性标签分量，获取若干基础活动实体的各个基础活动实体的属性标签分量，将所述若干基础活动实体中与所述参考属性标签分量关联的基础活动实体作为参考基础活动实体；所述参考基础活动实体包括参考基础活动实体t及参考基础活动实体y，所述参考基础活动实体t与所述参考基础活动实体y的属性标签分量一致；获取所述参考基础活动实体t在所述用户行为日志中的第三基础业务节点及所述
参考基础活动实体y在所述用户行为日志中的第四基础业务节点，基于所述第三基础业务节点及所述第四基础业务节点，生成所述参考基础活动实体t与所述参考基础活动实体y之间的参考基础区别特征；获取若干衍生活动实体的各个衍生活动实体的属性标签分量，将所述若干衍生活动实体中与所述参考属性标签分量关联的衍生活动实体作为目标衍生活动实体；所述目标衍生活动实体包括目标衍生活动实体t及目标衍生活动实体y，所述目标衍生活动实体t与所述目标衍生活动实体y的属性标签分量一致；获取所述目标衍生活动实体t在所述衍生用户行为日志中的第三衍生业务节点及所述目标衍生活动实体y在所述衍生用户行为日志中的第四衍生业务节点，基于所述第三衍生业务节点及所述第四衍生业务节点，生成所述目标衍生活动实体t与所述目标衍生活动实体y之间的目标衍生区别特征；将所述参考基础区别特征及所述目标衍生区别特征之间的联系区别特征，生成为所述实体区别特征。
[0010]在一种独立实施的实施例中，所述基于所述实体区别特征及所述模拟衍生维度特征，生成所述用户兴趣挖掘计划的用户兴趣挖掘基础数据，包括：基于所述模拟衍生维度特征确定与所述实体区别特征匹配的目标挖掘基础特征；获取所述目标挖掘基础特征所对应的数据索引信息以及每个数据索引信息所对应的引用信息；基于所述数据索引信息从所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中获取基础索引基础数据，并基于所述引用信息，在所述基础索引基础数据中引用其它与所述用户兴趣挖掘请求对应的当前用户的目标用户在当前指定的业务推广计划的扩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的用户兴趣数据处理方法，其特征在于，包括：依据触发的用户兴趣挖掘计划的用户兴趣挖掘请求，解析所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体；依据所述用户兴趣挖掘请求对所述用户行为日志中的用户行为活动进行模糊衍生，获得衍生用户行为日志；所述用户兴趣挖掘请求具有所述模糊衍生的模拟衍生维度特征；挖掘所述衍生用户行为日志中与所述基础活动实体相关的衍生活动实体；确定所述基础活动实体与所述衍生活动实体之间的实体区别特征；基于所述实体区别特征及所述模拟衍生维度特征，生成所述用户兴趣挖掘计划的用户兴趣挖掘基础数据，并基于预先训练的兴趣预测模型对所述用户兴趣挖掘基础数据进行兴趣预测，获得相关的兴趣预测结果，所述兴趣预测结果用于作为所述用户行为日志的用户兴趣数据结果。2.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述所述解析所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体，包括：依据用户行为活动解析网络对所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志进行解析，生成所述用户行为日志中的用户行为活动；获取所述用户行为活动在所述用户行为日志中的活动定位轨迹，从所述活动定位轨迹关联的活动实体中确定所述用户行为活动关联的基础活动实体。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体，包括：获取所述用户兴趣挖掘请求相关的用户兴趣挖掘计划表达的预设知识图谱，获取所述预设知识图谱相关的预设知识图谱数据；在所述用户兴趣挖掘请求涵盖的用户行为日志中，将实体类别属性匹配于所述预设知识图谱数据的用户行为内容块，生成为所述用户行为日志中的用户行为活动关联的基础活动实体；具有匹配预设知识图谱的基础活动实体为基础活动实体组合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述用户行为日志中的若干用户行为内容块的内容特征变量，依据所述若干用户行为内容块的内容特征变量，将所述若干用户行为内容块投射到预设知识空间；依据所述若干用户行为内容块在所述预设知识空间中的内容节点，对所述若干用户行为内容块进行分簇，获得用户行为内容块簇；基于所述预设知识空间中与所述用户行为内容块簇的联系知识实体覆盖预设知识实体范围的知识实体，生成知识实体分布网络，所述知识实体分布网络包括所述预设知识图谱数据。5.根据权利要求1
‑
3任意一项所述的方法，其特征在于，所述基础活动实体的量化值为若干，所述衍生活动实体的量化值为若干；所述确定所述基础活动实体与所述衍生活动实体之间的实体区别特征，包括：获取若干基础活动实体的各个基础活动实体分别相关的基础实体属性，获取每个基础活动实体分别相关的基础实体属性的属性标签分量，依据所述基础实体属性的属性标签分量对所述若干基础活动实体进行分团，获得w个基础活动实体组合；所述w个基础活动实体组合包括基础活动实体组合r，所述基础活动实体组合r包括第一基础活动实体及第二基础活动实体；
获取若干衍生活动实体的各个衍生活动实体分别相关的衍生过程信息，获取所述每个衍生活动实体分别相关的衍生过程信息的属性标签分量，依据所述衍生过程信息的属性标签分量对所述若干衍生活动实体进行分团，获得w个衍生活动实体组合；所述w个衍生活动实体组合包括衍生活动实体组合r，所述衍生活动实体组合r包括第一衍生活动实体及第二衍生活动实体；获取每个基础活动实体组合中第一基础活动实体在所述用户行为日志中的第一基础业务节点，及所述第二基础活动实体在所述用户行为日志中的第二基础业务节点，基于所述第一基础业务节点及所述第二基础业务节点，生成所述基础活动实体组合r的基础区别特征；获取每个衍生活动实体组合中第一衍生活动实体在所述衍生用户行为日志中的第一衍生业务节点，及所述第二衍生...

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