公有云云产品推荐方法技术

本发明专利技术提供了一种公有云云产品推荐方法

【技术实现步骤摘要】
公有云云产品推荐方法、装置、设备、介质及计算机程序


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种公有云云产品推荐方法
、
装置
、
设备
、
介质及计算机程序
。

技术介绍

[0002]随着云计算的发展，公有云上云产品种类越来越多，申请云产品的客户也数量庞大，云产品的服务商如何根据用户的需求快速推荐云产品套餐是一个需要解决的问题
。
现有的公有云云产品推荐方法是基于固定规则和模板的推荐系统
。
在这种方法中，服务商通过事先定义一些规则和模板，根据用户提供的一些基本信息
(
如业务类型
、
需求规模
、
预算等
)
，系统会根据这些规则和模板生成一些推荐的云产品套餐信息
。
然后将这些推荐套餐信息展示给用户供其选择
。
然而，这种方法存在一些显著的缺点
。
基于固定规则和模板的推荐无法灵活适应各种复杂的用户需求和场景变化
。
[0003]基于上述现有技术的缺点，现亟需一种公有云云产品推荐方法
、
装置
、
设备
、
介质及计算机程序
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种公有云云产品推荐方法
、
装置
、
设备
、
介质及计算机程序，以改善上述问题/>。
为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请提供了一种公有云云产品推荐方法，包括：
[0006]获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待推荐客户的用户标识和用户场景数据，所述第二信息包括历史用户数据；
[0007]根据所述第一信息和第二信息进行特征匹配和数据分析得到第三信息，所述第三信息包括待推荐客户的云产品需求类型和需求特征；
[0008]根据第二信息构建得到云产品预测数学模型，并将所述第三信息作为所述云产品预测数学模型的输入值预测得到第四信息，所述第四信息包括云产品套餐组合信息；
[0009]根据所述第四信息进行综合评估处理得到第五信息，所述第五信息包括至少一种云产品组合套餐及对应分析结果；
[0010]根据所述第五信息中用户选择的套餐和实际使用情况获取反馈信息，并根据所述反馈信息对所述云产品预测模型进行优化
。
[0011]第二方面，本申请还提供了公有云云产品推荐装置，包括：
[0012]获取模块，用于获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待推荐客户的用户标识和用户场景数据，所述第二信息包括历史用户数据；
[0013]匹配模块，用于根据所述第一信息和第二信息进行特征匹配和数据分析得到第三信息，所述第三信息包括待推荐客户的云产品需求类型和需求特征；
[0014]构建模块，用于根据第二信息构建得到云产品预测数学模型，并将所述第三信息作为所述云产品预测数学模型的输入值预测得到第四信息，所述第四信息包括云产品套餐
组合信息；
[0015]评估模块，用于根据所述第四信息进行综合评估处理得到第五信息，所述第五信息包括至少一种云产品组合套餐及对应分析结果；
[0016]优化模块，用于根据所述第五信息中用户选择的套餐和实际使用情况获取反馈信息，并根据所述反馈信息对所述云产品预测模型进行优化
。
[0017]第三方面，本申请还提供了一种公有云云产品推荐设备，包括：
[0018]存储器，用于存储计算机程序；
[0019]处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述公有云云产品推荐方法的步骤
。
[0020]第四方面，本申请还提供了一种介质，所述介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述公有云云产品推荐方法的步骤
。
[0021]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于加载并执行如所述公有云云产品推荐方法的步骤
。
[0022]本专利技术的有益效果为：
[0023]本专利技术通过利用基于机器学习的推荐系统，根据用户自身的需求画像匹配适合用户的云资源产品，并根据用户的后期反馈，不断调整模型，为用户提供更加精准
、
多样化的云产品推荐，还能够减轻用户在分析和选择云产品时的负担，提高用户满意度
。
[0024]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解
。
本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书
、
权利要求书
、
以及附图中所特别指出的结构来实现和获得
。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图
。
[0026]图1为本专利技术实施例中所述的公有云云产品推荐方法流程示意图；
[0027]图2为本专利技术实施例中所述的公有云云产品推荐装置结构示意图；
[0028]图3为本专利技术实施例中所述的公有云云产品推荐设备结构示意图
。
[0029]图中标记：
1、
获取模块；
2、
匹配模块；
21、
第一提取单元；
22、
第一匹配单元；
23、
第一调整单元；
3、
构建模块；
31、
第二提取单元；
32、
第一计算单元；
33、
第一处理单元；
331、
第二处理单元；
332、
第一判断单元；
333、
第三处理单元；
334、
第一测试单元；
4、
评估模块；
41、
第一筛选单元；
42、
第一分析单元；
43、
第四处理单元；
5、
优化模块；
51、
第五处理单元；
52、
第一评估单元；
53、
第一调整单元；
800、
公有云云产品推荐设备；
801、
处理器；
802、
存储器；
803、
多媒体组件；
804、I/O
接口；
805、
通信组件
。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种公有云云产品推荐方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待推荐客户的用户标识和用户场景数据，所述第二信息包括历史用户数据；根据所述第一信息和第二信息进行特征匹配和数据分析得到第三信息，所述第三信息包括待推荐客户的云产品需求类型和需求特征；根据第二信息进行特征提取处理，并根据提取得到的云产品特征数据和预设的机器学习数学模型构建得到云产品预测数学模型，将所述第三信息作为所述云产品预测数学模型的输入值预测得到第四信息，所述云产品预测数学模型包括至少一个云资源产品标签预测模型，所述第四信息包括云产品套餐组合信息；根据所述第四信息进行综合评估处理得到第五信息，所述第五信息包括至少一种云产品组合套餐及对应分析结果；根据所述第五信息中用户选择的套餐和实际使用情况获取反馈信息，并根据所述反馈信息对所述云产品预测模型进行优化
。2.
根据权利要求1所述的公有云云产品推荐方法，其特征在于，根据所述第一信息和第二信息进行特征匹配和数据分析得到第三信息，包括：根据所述第一信息进行特征提取处理，并对提取的特征数据进行分析得到分析结果，所述分析结果包括特征信息
、
系统级别和交易粉功能情况；根据所述分析结果进行特征匹配处理，通过在所述第二信息中匹配近似的用户和需求情况得到匹配结果；根据所述匹配结果进行特征数据调整处理，得到第三信息
。3.
根据权利要求2所述的公有云云产品推荐方法，其特征在于，根据所述预测结果进行资源组合处理得到第四信息，包括：根据所述预测结果和客户需求，生成资源套餐信息；根据所述资源套餐信息进行容量判断和替代方案生成，得到云产品容量信息；根据所述云产品容量信息，通过将云硬件设备
、
软件产品
、
网络通讯等成本的明细数据按照使用用途分摊至相应的云产品，得到成本单价表；根据所述资源套餐信息和所述成本单价表进行定价测试处理，通过验证推荐的云产品的套餐的价格，并对应调整替代云产品，得到第四信息
。4.
根据权利要求1所述的公有云云产品推荐方法，其特征在于，根据所述第四信息进行综合评估处理得到第五信息，包括：根据所述第四信息中的云产品组合套餐，结合客户的预算限制和业务需求筛选得到候选方案；根据所述候选方案进行性能和成本分析，通过虑客户的扩展需求以及评估方案的可持续性，得到分析结果；根据所述分析结果对每个所述候选方案生成分析报告，得到第五信息，所述分析报告包括对每个所述候选方案的性能
、
成本
、
风险方面的评估以及针对客户业务需求的定制建议
。5.
根据权利要求1所述的公有云云产品推荐方法，其特征在于，根据所述第五信息中用户选择的套餐和实际使用情况获取反馈信息，并根据所述反馈信息对所述云产品预测模型
进行优化，包括：根据用户选择的套餐和实际使用情况，定期监测和收集用户的产品使用数据；根据所述反馈信息中客户的满意度和使用体现指标对推荐的云产品套餐进行评估得到评估结果；根据所述产品使用数据和所述评估结果，调整模型的权重参数，对所述云产品预测模型进行迭代和改进
。6.
一种公有云云产品推荐装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待推荐客户的用户标识和用户场景数据，所述第二信息包括历史用户数据；匹配模块，用于根据所述第一信息和第二信息进行特征匹配和数据分析得到第三信息，所述第三信息包括待推荐客户的云产品需求类型和需求特征；构建模块，用于根据第二信...

【专利技术属性】
技术研发人员：范莎，江泽奇，郑鹏，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：