[发明专利]基于人工智能的业务关注倾向预测方法及人工智能云系统

说明书

本公开实施例提供一种基于人工智能的业务关注倾向预测方法及人工智能云系统，通过获取指定电商服务对象在当前电商商品会话页面的会话行为特征，会话行为特征包括当前电商商品会话页面对应的会话跳转信息以及已处理会话任务的会话任务特征，能够供业务关注倾向预测模型根据会话跳转信息和会话任务两个因素更准确地预测业务关注倾向，更重要的是，业务关注倾向预测模型训练时的模型权重指标的指标依据包括业务关注倾向以及每一电商商品会话页面的过往预测业务关注倾向，利用业务关注倾向和每一步的业务关注倾向确定模型权重指标信息进行网络权重更新，考虑会话任务不断变化对业务关注倾向预测的影响，预测结果更加准确。

技术领域

本公开涉及机器学习模型技术领域，示例性地，涉及一种基于人工智能的业务关注倾向预测方法及人工智能云系统。

背景技术

随着云计算、大数据和物联网等新兴计算领域的发展，互联网环境中的可用服务在数量和类型上都迅速增加。服务计算技术的成熟及其在各个领域的广泛应用，导致了服务经济，服务市场和服务业务的快速增长。因此，如何为市场提供以用户为中心的服务及其组合技术将成为服务计算的未来趋势之一，准确挖掘用户偏好并做出高效准确的服务推荐是非常重要和迫切的需要。

在推荐系统中，一个核心的问题就是对用户的偏好建模。所谓的用户偏好就是指用户对物品(可能是电商商品等)的关注倾向程度。如何根据已有的用户行为和信息，准确地对用户业务关注倾向进行预测是一个很重要的问题。但是，在服务计算领域，用户业务关注倾向显示出动态的特征。首先，由于许多内部和外部因素，用户的长期业务关注倾向可能随着时间的推移而变化。因此，用户业务关注倾向改变过程的曲线应该是整体连贯，偶尔跳跃的，用户偏好的变化包括业务关注倾向内容的变化和偏好强度的变化。基于此，对于用户业务关注倾向的预测，传统的仅靠大数据分析的方式的准确性仍然有很大的提升空间。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本公开的目的在于提供一种基于人工智能的业务关注倾向预测方法及人工智能云系统。

第一方面，本公开提供一种基于人工智能的业务关注倾向预测方法，应用于人工智能云系统，所述人工智能云系统与多个智慧在线服务终端通信连接，所述方法包括：

获取指定电商服务对象在当前电商商品会话页面的会话行为特征；所述会话行为特征包括所述当前电商商品会话页面对应的会话跳转信息、已处理会话任务的会话任务特征以及所述当前电商商品会话页面相关的各电商商品会话页面的业务关注倾向；

将所述指定电商服务对象在当前电商商品会话页面的会话行为特征输入至预先训练的业务关注倾向预测模型，获得所述业务关注倾向预测模型输出的所述指定电商服务对象在所述当前电商商品会话页面的业务关注倾向；

其中，所述业务关注倾向预测模型在进行人工智能训练时的模型权重指标的指标依据包括标注数据集的标注业务关注倾向以及每一电商商品会话页面的过往预测业务关注倾向集，所述模型权重指标的输出用于表征对所述每一电商商品会话页面的预测业务关注倾向的决策精度的评估信息； 所述过往预测业务关注倾向集包括所述每一电商商品会话页面相关的至少一个电商商品会话页面的预测业务关注倾向；所述每一电商商品会话页面的预测业务关注倾向是根据所述业务关注倾向预测模型的预测网络层在网络权重更新过程中根据所述每一电商商品会话页面的所述会话行为特征预测出的业务关注倾向的分类结果信息获得的。

第二方面，本公开实施例还提供一种基于人工智能的业务关注倾向预测系统，所述基于人工智能的业务关注倾向预测系统包括人工智能云系统以及与所述人工智能云系统通信连接的多个智慧在线服务终端；

所述人工智能云系统，用于：

获取指定电商服务对象在当前电商商品会话页面的会话行为特征；所述会话行为特征包括所述当前电商商品会话页面对应的会话跳转信息、已处理会话任务的会话任务特征以及所述当前电商商品会话页面相关的各电商商品会话页面的业务关注倾向；