[发明专利]基于大数据挖掘的内容推送决策方法及云计算AI服务系统

说明书

本申请实施例提供一种基于大数据挖掘的内容推送决策方法及云计算AI服务系统，可以提取内容响应事件中内容响应极性标签信息、内容行为热力图信息和内容操作反馈行为信息之间的有效性度量位图作为多个维度的内容响应事件是否为有效性响应行为的判断依据，来确定对内容推送规则进行决策更新的参考依据，从而提高内容推送决策更新的准确性。

技术领域

本申请涉及内容推送技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据挖掘的内容推送决策方法及云计算AI服务系统。

背景技术

大数据是复杂多样的，更新速度异常之快，规模更加庞大。但具有高度分析的新价值，所以研究大数据对业务的未来发展趋势起着决定性的影响，例如如何进行信息挖掘去决策用户的兴趣对话内容，以改善未来业务更新的趋势。

相关技术中，在当前大数据技术等因素的推动下，通过大数据挖掘出用户的预测兴趣点集合进行有针对性的内容推送，是通常使用的内容服务方案。针对这些推送内容信息，用户也会针对性作出相关的内容响应事件，相关技术中通常是针对所有的内容响应事件继续进行二次挖掘以旨在对内容推送规则继续进行优化更新。然而发明人研究发现，这些内容响应事件不可避免地会存在一些误操作或者噪声操作，倘若均进行二次挖掘则会引入噪声特征，导致旨在对内容推送规则继续进行优化更新的过程中出现误差。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于大数据挖掘的内容推送决策方法及云计算AI服务系统。

第一方面，本申请提供一种基于大数据挖掘的内容推送决策方法，应用于云计算AI服务系统，所述云计算AI服务系统与多个智慧业务注册终端通信连接，所述方法包括：

获取智慧业务注册终端的目标智慧业务对话流程的预测兴趣点集合，根据所述预测兴趣点集合向所述智慧业务注册终端进行初始信息推送，获取初始推送内容信息的多个内容响应事件；

识别所述多个内容响应事件中的每个内容响应事件，分别得到对应的内容行为热力图信息、内容操作反馈行为信息和内容响应极性标签信息中的至少两个；

若所述内容响应极性标签信息、所述内容行为热力图信息和所述内容操作反馈行为信息中的至少两个之间存在冲突特征，则从预设有效性度量位图中，得到与所述每个内容响应事件对应的第一有效性度量值；

基于所述多个内容响应事件对应的多个第一有效性度量值，确定所述多个内容响应事件的有效性识别信息，根据所述多个内容响应事件的有效性识别信息对所述智慧业务注册终端的内容推送规则进行决策更新。

第二方面，本申请实施例还提供一种基于大数据挖掘的内容推送决策系统，所述基于大数据挖掘的内容推送决策系统包括云计算AI服务系统以及与所述云计算AI服务系统通信连接的多个智慧业务注册终端；

所述云计算AI服务系统，用于：

获取智慧业务注册终端的目标智慧业务对话流程的预测兴趣点集合，根据所述预测兴趣点集合向所述智慧业务注册终端进行初始信息推送，获取初始推送内容信息的多个内容响应事件；

识别所述多个内容响应事件中的每个内容响应事件，分别得到对应的内容行为热力图信息、内容操作反馈行为信息和内容响应极性标签信息中的至少两个；

若所述内容响应极性标签信息、所述内容行为热力图信息和所述内容操作反馈行为信息中的至少两个之间存在冲突特征，则从预设有效性度量位图中，得到与所述每个内容响应事件对应的第一有效性度量值；

基于所述多个内容响应事件对应的多个第一有效性度量值，确定所述多个内容响应事件的有效性识别信息，根据所述多个内容响应事件的有效性识别信息对所述智慧业务注册终端的内容推送规则进行决策更新。