[发明专利]基于机器学习的产品数据推送方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于机器学习的产品数据推送方法，包括：

接收用户终端根据信息调查页面发送的资源获取请求，所述资源获取请求携带了用户标识；

根据所述信息调查页面获取对应的用户信息；

获取分类器，通过所述分类器对所述用户信息进行分类，并对分类后的用户信息添加所属类别对应的类别标签；

根据所述类别标签获取对应的产品数据；

根据所述资源获取请求按照预设规则生成对应的资源分配结果；

将所述产品数据和所述资源分配结果推送至所述用户标识对应的用户终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取分类器之前，还包括：

获取多个调查信息和用户信息；

利用多个调查信息和用户信息生成训练集和验证集；

将所述训练集中的数据输入至预设的神经网络模型中进行训练，得到初始分类器；

根据所述验证集中的数据对所述初始分类器进行验证；

当所述验证集中预设数量的数据达到预设阈值时，得到训练完成的分类器。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述分类器对所述用户信息进行分类，包括：

对所述用户信息进行特征提取，得到用户信息特征；

将所述用户信息特征输入至所述分类器，通过所述分类器计算出所述用户信息特征所属类别的概率值；

提取所述概率值达到预设概率值的类别，并对所述用户信息添加所属类别对应的类别标签。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，服务器中包括主节点和多个从节点，所述接收所述用户终端根据信息调查页面发送的资源获取请求之后，还包括：

主节点对所述多个从节点的当前负载权重进行轮询，得到每个从节点的当前负载均衡；

根据每个从节点的当前负载均衡为所述资源获取请求选择对应的从节点标识；

对被选择的从节点标识对应的当前负载权重进行平滑处理，利用平滑处理后的结果选择下一个资源获取请求对应的从节点标识，直至为多个资源获取请求选择出对应的从节点标识；

根据被选择的从节点标识将多个资源获取请求依次发送至对应的从节点，以使得多个从节点分别对多个资源获取请求进行处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述用户标识生成对应的密钥；

对所述密钥进行编码，得到编码后的密钥；

获取预设的密钥文件，将所述编码后的密钥按照预设方式嵌入所述密钥文件中；

将所述密钥文件发送至所述用户标识对应的用户终端，所述密钥文件用于所述用户终端对所述用户信息进行加密。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述类别标签获取对应的产品信息，包括：

获取预设的产品匹配表，所述产品匹配表包括类别标签和对应的产品标识；

根据所述类别标签从所述产品匹配表中获取对应的产品标识；

根据所述产品标识获取对应的产品数据。

7.一种基于机器学习的产品数据推送装置，包括：

接收模块，用于接收用户终端根据信息调查页面发送的资源获取请求，所述资源获取请求携带了用户标识；

获取模块，用于根据所述信息调查页面获取对应的用户信息；

分类模块，用于获取分类器，通过所述分类器对所述用户信息进行分类，并对分类后的用户信息添加所属类别对应的类别标签；

所述获取模块还用于根据所述类别标签获取对应的产品数据；

资源分配模块，用于根据所述资源获取请求按照预设规则生成对应的资源分配结果；

推送模块，用于将所述产品数据和所述资源分配结果推送至所述用户标识对应的用户终端。