[发明专利]一种数据缓存方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据缓存方法，其特征在于，包括：

获取原始访问数据以及当前业务场景对应的匹配度模型；

将所述原始访问数据输入至预先训练的匹配度模型中，得到所述匹配度模型输出的匹配度结果；

基于所述匹配度结果确定所述原始访问数据中与所述业务场景关联的关联访问数据，将所述关联访问数据进行缓存。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配度结果确定所述原始访问数据中与所述业务场景关联的关联访问数据，包括：

基于所述匹配度结果将所述原始访问数据进行逆序排序；

选取排序结果中设定缓存数量的原始访问数据作为所述关联访问数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取匹配度样本数据，所述匹配度样本数据中包含样本物品的样本业务度量指标以及所述样本物品与业务场景的匹配度指标；

采用所述匹配度样本数据对预先构建的匹配度模型进行训练，得到训练后的匹配度模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取匹配度样本数据，包括：

获取样本物品的样本业务度量指标；

根据所述样本业务度量指标以及预先设定的业务度量指标参数确定所述样本物品与业务场景的匹配度指标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述样本业务度量指标的个数为多个，所述业务度量指标参数包括所述样本业务度量指标的指标值以及指标权重值，所述根据所述样本业务度量指标以及预先设定的业务度量指标参数确定所述样本物品与业务场景的匹配度指标，包括：

针对每个所述样本业务度量指标，根据所述样本业务度量指标的指标值以及所述指标权重值得到所述样本业务度量指标的度量匹配度；

基于各所述样本业务度量指标的度量匹配度确定所述样本物品与业务场景的匹配度指标。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各所述样本业务度量指标的度量匹配度确定所述样本物品与业务场景的匹配度指标，包括：

将各所述样本业务度量指标的度量匹配度求和，得到所述样本物品与业务场景的匹配度指标。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在采用所述匹配度样本数据对预先构建的匹配度模型进行训练，得到训练后的匹配度模型之后，还包括：

采用匹配度测量数据对训练后的匹配度模型进行测试，得到测试结果；

基于测试结果，采用粒子群算法对所述匹配度模型中的核参数进行优化，基于优化后的核参数进行训练，得到训练后的匹配度模型。

8.一种数据缓存装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取原始访问数据，以及当前业务场景对应的匹配度模型；

匹配度确定模块，用于将所述原始访问数据输入至预先训练的匹配度模型中，得到所述匹配度模型输出的匹配度结果；

数据缓存模块，用于基于所述匹配度结果确定所述原始访问数据中与所述业务场景关联的关联访问数据，将所述关联访问数据进行缓存。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的数据缓存方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的数据缓存方法。