一种基于负载均衡的数据分发处理方法、系统及云平台技术方案

本发明专利技术提供的基于负载均衡的数据分发处理方法、系统及云平台，通过获取数据请求端发送的数据访问请求，然后基于指示信息和/或画像类型，依据预设的匹配关系将数据访问请求分配至与指示信息和/或画像类型关联的目标数据通信服务器，以使数据请求端与目标数据通信服务器建立通信连接，完成数据的访问，基于此，将高并发的数据访问请求依据请求对应的需求类别分配到对应的数据通信服务器进行数据的访问，可以解决数据访问拥堵的问题。此外，通过人工智能网络采用多任务调试方式调试用户画像分析网络，不仅保证了网络的信息挖掘能力，且增加了网络对新样本的适应性，提高用户画像分析网络对用户行为日志的推理能力以及推理结果精确性。果精确性。果精确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于负载均衡的数据分发处理方法、系统及云平台


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种基于负载均衡的数据分发处理方法、系统及云平台。

技术介绍

[0002]随着互联网技术与通信技术的高速发展，网民随时随地都可以通过终端设备进行上网，如此带来了高并发的数据访问请求。例如随着短视频的兴起，短视频用户数量激增，在大型的短视频平台，每时每刻都伴随着大量用户的并发视频数据交互请求，通过负载均衡方式可以协调数据访问的端口，降低单一服务器的数据压力，然而，目前对于数据协调分发的方式较为老套，对于短视频平台而言，其视频数据种类或类型及其对应的视频数据，具有多量多元的特点，如何针对性进行负载均衡与数据分发，是需要考虑的问题。
[0003]需要明确的是，以上
技术介绍
的内容，仅仅是为了带出本申请实施例技术方案的技术前提，并不能作为评价本申请新创性的依据。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于负载均衡的数据分发处理方法、系统及云平台。
[0005]本申请实施例是这样实现的：第一方面，本申请实施例提供了一种基于负载均衡的数据分发处理方法，应用于负载均衡云平台，所述负载均衡云平台与多个数据请求端以及多个数据通信服务器通信连接，所述方法包括：获取所述数据请求端发送的数据访问请求，所述数据访问请求包括待分配对象对应的指示信息和/或画像类型；基于所述指示信息和/或画像类型，依据预设的匹配关系将所述数据访问请求分配至与所述指示信息和/或画像类型匹配的目标数据通信服务器，以使所述数据请求端与所述目标数据通信服务器建立通信连接，完成数据的访问；其中，所述指示信息和/或画像类型通过用户画像分析网络对所述待分配对象对应的用户行为日志进行分析得到，所述用户画像分析网络的调试过程包括：获取第一调试序列，所述第一调试序列包括U个用户行为调试日志，以及所述U个用户行为调试日志各自对应的第一指示信息标记以及画像类型标记；所述U≥1；通过待调试用户画像分析网络挖掘所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量；通过所述待调试用户画像分析网络基于所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量对所述U个用户行为调试日志分别进行指示信息推理，得到所述U个用户行为调试日志各自对应的第一推理指示信息，通过所述待调试用户画像分析网络对所述U个用户行为调试日志进行画像类型推理，得到所述U个用户行为调试日志各自对应的推理画像类型；通过所述U个用户行为调试日志各自对应的第一指示信息标记、画像类型标记、第一推理指示信息以及推理画像类型，确定所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价；通过所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量，确定所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价；通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分
析网络的描述向量挖掘代价，对所述待调试用户画像分析网络进行第一优化，获得目标用户画像分析网络。
[0006]可选地，所述通过所述U个用户行为调试日志各自对应的第一指示信息标记、画像类型标记、第一推理指示信息以及推理画像类型，确定所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价，包括：基于用户行为日志Ui对应的第一指示信息标记以及所述第一推理指示信息，确定所述用户行为日志Ui对应的指示信息推理代价；所述用户行为日志Ui属于所述U个用户行为调试日志，其中，i≤U；通过所述用户行为日志Ui对应的画像类型标记以及所述推理画像类型，确定所述用户行为日志Ui对应的画像类型推理代价；当所述U个用户行为调试日志各自对应的画像类型推理代价和指示信息推理代价都确定好后，将所述U个用户行为调试日志各自对应的画像类型推理代价和指示信息推理代价确定为所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价；其中，所述用户行为描述向量包括第一类型描述向量和第二类型描述向量；所述通过所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量，确定所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，包括：获取用户行为调试日志Ui的第一类型描述向量与所述用户行为调试日志Ui的第二类型描述向量之间的第一共性结果；获取所述用户行为调试日志Ui的第一类型描述向量与用户行为调试日志Uj的第二类型描述向量之间的第二共性结果，并确定所述用户行为调试日志Ui的第二类型描述向量与所述用户行为调试日志Uj的第一类型描述向量之间的第三共性结果；所述用户行为调试日志Uj为所述U个用户行为调试日志中除所述用户行为调试日志Ui以外的任一用户行为调试日志，其中，j≤U且i≠j；通过所述第一共性结果、所述第二共性结果和所述第三共性结果，确定所述待调试用户画像分析网络关于所述用户行为调试日志Ui的描述向量挖掘代价；当所述待调试用户画像分析网络对于各个所述U个用户行为调试日志的描述向量挖掘代价都确定好后，将所述待调试用户画像分析网络对于各个所述U个用户行为调试日志的描述向量挖掘代价确定为所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价。
[0007]可选地，所述通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，对所述待调试用户画像分析网络进行第一优化，获得目标用户画像分析网络，包括：通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，确定所述待调试用户画像分析网络的用户行为分析代价和；当所述待调试用户画像分析网络未符合调试截止要求时，通过所述用户行为分析代价和对所述待调试用户画像分析网络进行第一优化，直到所述待调试用户画像分析网络符合所述调试截止要求，获得优化后的用户画像分析网络；通过所述优化后的用户画像分析网络确定目标用户画像分析网络；其中，所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价包括所述U个用户行为调试日志各自对应的指示信息推理代价和画像类型推理代价；所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价包括所述待调试用户画像分析网络对于各个所述U个用户行为调试日志的描述向量挖掘代价；所述通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，确定所述待调试用户画像分析网络的用户行为分析代价和，包括：对用户行为调试日志Ui对应的指示信息推理代价、画像类型推理代价以及描述向量挖掘代价进行影响因子分配，得到所述用户行为调试日志Ui的用户行为分析代价；所述用户行为日志Ui属于所述U个用户行为调试日志，i≤U；当所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为分析代价都确定好后，
对所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为分析代价进行求和操作，得到所述待调试用户画像分析网络的用户行为分析代价和。
[0008]可选地，所述通过所述优化后的用户画像分析网络确定目标用户画像分析网络，包括：获取第二调试序列，所述第二调试序列包括R个用户行为调试日志，以及所述R个用户行为调试日志各自对应的第二指示信息标记；R≥1；在所述R个用户行为调试日志中获取O个用户行为调试日志并确定为目标参数调节集合，在所述R个用户行为调试日志中获取W个用户行为调试日志并确定为目标泛化测试集合；其中，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于负载均衡的数据分发处理方法，其特征在于，应用于负载均衡云平台，所述负载均衡云平台与多个数据请求端以及多个数据通信服务器通信连接，所述方法包括：获取所述数据请求端发送的数据访问请求，所述数据访问请求包括待分配对象对应的指示信息和/或画像类型；基于所述指示信息和/或画像类型，依据预设的匹配关系将所述数据访问请求分配至与所述指示信息和/或画像类型匹配的目标数据通信服务器，以使所述数据请求端与所述目标数据通信服务器建立通信连接，完成数据的访问；其中，所述指示信息和/或画像类型通过用户画像分析网络对所述待分配对象对应的用户行为日志进行分析得到，所述用户画像分析网络的调试过程包括：获取第一调试序列，所述第一调试序列包括U个用户行为调试日志，以及所述U个用户行为调试日志各自对应的第一指示信息标记以及画像类型标记；所述U≥1；通过待调试用户画像分析网络挖掘所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量；通过所述待调试用户画像分析网络基于所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量对所述U个用户行为调试日志分别进行指示信息推理，得到所述U个用户行为调试日志各自对应的第一推理指示信息，通过所述待调试用户画像分析网络对所述U个用户行为调试日志进行画像类型推理，得到所述U个用户行为调试日志各自对应的推理画像类型；通过所述U个用户行为调试日志各自对应的第一指示信息标记、画像类型标记、第一推理指示信息以及推理画像类型，确定所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价；通过所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量，确定所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价；通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，对所述待调试用户画像分析网络进行第一优化，获得目标用户画像分析网络。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述U个用户行为调试日志各自对应的第一指示信息标记、画像类型标记、第一推理指示信息以及推理画像类型，确定所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价，包括：基于用户行为日志Ui对应的第一指示信息标记以及所述第一推理指示信息，确定所述用户行为日志Ui对应的指示信息推理代价；所述用户行为日志Ui属于所述U个用户行为调试日志，其中，i≤U；通过所述用户行为日志Ui对应的画像类型标记以及所述推理画像类型，确定所述用户行为日志Ui对应的画像类型推理代价；当所述U个用户行为调试日志各自对应的画像类型推理代价和指示信息推理代价都确定好后，将所述U个用户行为调试日志各自对应的画像类型推理代价和指示信息推理代价确定为所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价；其中，所述用户行为描述向量包括第一类型描述向量和第二类型描述向量；所述通过所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为描述向量，确定所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，包括：
获取用户行为调试日志Ui的第一类型描述向量与所述用户行为调试日志Ui的第二类型描述向量之间的第一共性结果；获取所述用户行为调试日志Ui的第一类型描述向量与用户行为调试日志Uj的第二类型描述向量之间的第二共性结果，并确定所述用户行为调试日志Ui的第二类型描述向量与所述用户行为调试日志Uj的第一类型描述向量之间的第三共性结果；所述用户行为调试日志Uj为所述U个用户行为调试日志中除所述用户行为调试日志Ui以外的任一用户行为调试日志，其中，j≤U且i≠j；通过所述第一共性结果、所述第二共性结果和所述第三共性结果，确定所述待调试用户画像分析网络关于所述用户行为调试日志Ui的描述向量挖掘代价；当所述待调试用户画像分析网络对于各个所述U个用户行为调试日志的描述向量挖掘代价都确定好后，将所述待调试用户画像分析网络对于各个所述U个用户行为调试日志的描述向量挖掘代价确定为所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，对所述待调试用户画像分析网络进行第一优化，获得目标用户画像分析网络，包括：通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，确定所述待调试用户画像分析网络的用户行为分析代价和；当所述待调试用户画像分析网络未符合调试截止要求时，通过所述用户行为分析代价和对所述待调试用户画像分析网络进行第一优化，直到所述待调试用户画像分析网络符合所述调试截止要求，获得优化后的用户画像分析网络；通过所述优化后的用户画像分析网络确定目标用户画像分析网络；其中，所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价包括所述U个用户行为调试日志各自对应的指示信息推理代价和画像类型推理代价；所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价包括所述待调试用户画像分析网络对于各个所述U个用户行为调试日志的描述向量挖掘代价；所述通过所述待调试用户画像分析网络的行为推理代价和所述待调试用户画像分析网络的描述向量挖掘代价，确定所述待调试用户画像分析网络的用户行为分析代价和，包括：对用户行为调试日志Ui对应的指示信息推理代价、画像类型推理代价以及描述向量挖掘代价进行影响因子分配，得到所述用户行为调试日志Ui的用户行为分析代价；所述用户行为日志Ui属于所述U个用户行为调试日志，i≤U；当所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为分析代价都确定好后，对所述U个用户行为调试日志各自对应的用户行为分析代价进行求和操作，得到所述待调试用户画像分析网络的用户行为分析代价和。4.根据权利要求3所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王心刚，高华辰，
申请(专利权)人：深圳市乙辰科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：