[发明专利]基于大数据线上模式的资源推送方法及深度学习服务系统

权利要求书

1.一种基于大数据线上模式的资源推送方法，其特征在于，应用于深度学习服务系统，所述深度学习服务系统与所述多个业务服务设备通信连接，所述方法包括：

获取在大数据资讯服务中所述业务服务设备的服务用户的订阅业务项目在第一线上模式阶段的业务使用趋势特征、所述大数据资讯服务在所述第一线上模式阶段的静态服务场景特征、以及所述大数据资讯服务在第一线上模式阶段的动态服务场景特征；

基于所述第一线上模式阶段的业务使用趋势特征、所述第一线上模式阶段的静态服务场景特征、以及所述第一线上模式阶段的动态服务场景特征调用目标训练模型，以得到在第二线上模式阶段中用于配置所述大数据资讯服务的资源推送配置信息，其中，所述第二线上模式阶段在所述第一线上模式阶段的下一开发更新阶段；

在所述第二线上模式阶段将所述资源推送配置信息应用到所述大数据资讯服务中。

2.根据权利要求1所述的基于大数据线上模式的资源推送方法，其特征在于，所述基于所述第一线上模式阶段的业务使用趋势特征、所述第一线上模式阶段的静态服务场景特征、以及所述第一线上模式阶段的动态服务场景特征调用目标训练模型，以得到在第二线上模式阶段中用于配置所述大数据资讯服务的资源推送配置信息的步骤，包括：

基于所述目标训练模型执行以下处理：

基于所述第一线上模式阶段的业务使用趋势特征，确定所述第二线上模式阶段中满足推送更新要求的预设业务使用趋势特征，并确定实现所述预设业务使用趋势特征时所述第二线上模式阶段的静态服务场景特征；

基于所述第二线上模式阶段的动态服务场景特征与所述第二线上模式阶段中用于配置所述大数据资讯服务的资源推送配置信息共同作用于所述第二线上模式阶段的静态服务场景特征的联动关系，确定在所述第二线上模式阶段中用于配置所述大数据资讯服务的资源推送配置信息。

3.根据权利要求2所述的基于大数据线上模式的资源推送方法，其特征在于，所述目标训练模型包括第一处理单元以及特征处理单元；

所述基于所述第一线上模式阶段的业务使用趋势特征，确定所述第二线上模式阶段中满足推送更新要求的预设业务使用趋势特征的步骤，包括：

基于所述第一处理单元对所述第一线上模式阶段的业务使用趋势特征进行特征关联处理，得到所述第二线上模式阶段中满足推送更新要求的预设业务使用趋势特征；

所述确定在所述第二线上模式阶段中用于配置所述大数据资讯服务的资源推送配置信息的步骤，包括：

基于所述特征处理单元包括的所述大数据资讯服务的资源推送配置信息和动态服务场景特征共同与所述大数据资讯服务的静态服务场景特征之间的特征关联关系，将所述第二线上模式阶段的静态服务场景特征映射为在所述第二线上模式阶段中用于配置所述大数据资讯服务的资源推送配置信息。

4.根据权利要求3所述的基于大数据线上模式的资源推送方法，其特征在于，所述目标训练模型还包括第二处理单元；

所述确定实现所述预设业务使用趋势特征时所述第二线上模式阶段的静态服务场景特征的步骤，包括：

基于所述第二处理单元包括的所述大数据资讯服务的静态服务场景特征与所述订阅业务项目的业务使用趋势特征之间的特征关联关系，对所述第二线上模式阶段的预设业务使用趋势特征进行特征关联处理，得到实现所述第二线上模式阶段的预设业务使用趋势特征时所述第二线上模式阶段的静态服务场景特征；

或者， 基于所述第二处理单元包括的所述大数据资讯服务的静态服务场景特征与所述订阅业务项目的业务使用趋势特征变化之间的特征关联关系，对所述第一线上模式阶段的业务使用趋势特征与所述第二线上模式阶段的预设业务使用趋势特征的特征差异进行特征转换处理，得到实现所述第二线上模式阶段的预设业务使用趋势特征时所述第二线上模式阶段的静态服务场景特征。