[发明专利]移动互联网用户管理方法、装置、服务器及可读存储介质

权利要求书

1.一种移动互联网用户管理方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器预先根据多个用户行为标签信息为每个用户行为标签信息建立唯一管理列表使得将各个用户行为标签信息的唯一管理列表与和其相对应的关键推荐特征的信息推荐特征信息建立一一对应关系，以预先根据各个用户行为标签信息的唯一管理列表与关键推荐特征的信息推荐特征信息建立用户管理清单，且每个用户行为标签信息均与至少一个关键推荐特征的信息推荐特征信息相匹配，所述方法包括：

从目标互联网用户的数据收集区域中获取所述目标互联网用户的用户管理特征数据列表，并利用人工智能模型确定所述用户管理特征数据列表中是否包含关键推荐特征；

若包含关键推荐特征，则对所述关键推荐特征进行决策分类计算得到所述关键推荐特征的信息推荐特征信息；

将计算得到关键推荐特征的信息推荐特征信息与预置的多个用户行为标签信息进行匹配，判断所述目标互联网用户的推荐频繁特征；

根据所述目标互联网用户的推荐频繁特征输出所述目标互联网用户的信息推荐进程，并根据所述目标互联网用户的信息推荐进程为所述目标互联网用户的用户终端进行信息推荐。

2.根据权利要求1所述的移动互联网用户管理方法，其特征在于，所述利用人工智能模型确定所述用户管理特征数据列表中是否包含关键推荐特征的步骤，包括：

从预设的关键推荐特征样本数据库中读取出常见关键推荐特征样本；

根据所述用户管理特征数据列表中的管理标签业务范围从所述常见关键推荐特征样本中确定待用关键推荐特征样本；

根据待用关键推荐特征样本确定待推荐对象信息的移动互联网用户管理范围；

利用所述移动互联网用户管理范围在所述用户管理特征数据列表中进行匹配，若匹配成功，则确定所述用户管理特征数据列表中包含关键推荐特征。

3.根据权利要求1所述的移动互联网用户管理方法，其特征在于，所述人工智能模型通过以下方式训练得到：

读取初始关键推荐特征数据，每个初始关键推荐特征数据中包含初始关键推荐特征数据库以及初始关键推荐特征数据库的各种信息推荐特征信息；

从初始关键推荐特征数据库中提取关键推荐特征；

根据初始模型中的不同信息推荐特征信息对应的子模型对每个初始关键推荐特征数据库的关键推荐特征进行决策分类计算，得到每个初始关键推荐特征数据库的多个信息推荐特征信息的预测值；

根据所述预测值与信息推荐特征信息的值，按照信息推荐特征信息的不同业务适用类型计算得到所述多个信息推荐特征信息的损失度；

将所述多个信息推荐特征信息的损失度求和，得到所述多个信息推荐特征信息的总损失度；

对所述初始模型中的不同信息推荐特征信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个信息推荐特征信息的总损失度小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人工智能模型。