[发明专利]基于人工智能倾向预测的热点生成方法及大数据AI系统

说明书

本申请实施例提供一种基于人工智能倾向预测的热点生成方法及大数据AI系统，可以根据内容推荐服务的内容推荐请求信息，向各内容热点服务传递热点主题请求信息，获取各内容热点服务根据热点主题请求信息响应的热点内容分布，将获取的各内容热点服务响应的热点内容分布通过预置的与热点主题所对应的主题知识图谱进行分析，基于分析信息从多个内容热点服务中确定多个目标内容热点服务，基于多个目标内容热点服务进行热点主题的热点内容页面生成，并在热点内容页面生成过程中对目标内容热点服务的热点内容信息进行内容管理。如此，可以提升针对请求的热点主题确定更为匹配的内容热点服务，提高热点内容页面生成的精确性。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能倾向预测的热点生成方法及大数据AI系统。

背景技术

在大数据快速发展的时代，大数据分析和大数据挖掘在互联网服务商的业务运行过程中发挥着自己独有的影响和效率。互联网时代的蓬勃发展让大数据的商业价值一直在持续扩大、增长，如何能够更快更准确更全面地掌握大数据的商业价值，那么就可以利用这大数据的商业价值去为互联网服务商创造更大的经济效益。

也就是说，在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能等实现。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出用户的兴趣倾向，以便于后续业务优化。然而，相关技术中，在挖掘出用户的兴趣倾向标签后，在后续进行业务内容过程中通常都是推送热点主题内容，在某些业务场景下，基于不同的内容推荐服务，会请求推送不同的更富有广泛阅读价值的热点主题，相关技术中通常是针对请求的热点主题获取所有的内容热点服务并单纯按照热度进行排序后进行热点内容页面生成，导致在业务内容推送过程中可能存在诸多噪声内容。

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人工智能倾向预测的热点生成方法及大数据AI系统。

第一方面，本申请提供一种基于人工智能倾向预测的热点生成方法，应用于大数据AI系统，所述方法包括：

根据所述兴趣倾向预测网络对目标用户业务终端所对应的目标浏览互动数据中的浏览互动流程进行兴趣倾向预测，获得所述目标浏览互动数据对应的兴趣倾向标签；

根据所述目标浏览互动数据对应的兴趣倾向标签所对应的各个兴趣倾向标签向量获取与当前的内容推荐服务所对应的热点主题请求信息；

根据所述内容推荐服务的内容推荐请求信息，向各内容热点服务传递热点主题请求信息，所述热点主题请求信息包括待请求的热点主题以及与所述热点主题相关的请求内容信息；

获取各所述内容热点服务根据所述热点主题请求信息响应的热点内容分布；

将获取的各所述内容热点服务响应的所述热点内容分布通过预置的与所述热点主题所对应的主题知识图谱进行分析，基于分析信息从多个所述内容热点服务中确定多个目标内容热点服务；

基于所述多个目标内容热点服务进行所述热点主题的热点内容页面生成，并在热点内容页面生成过程中对所述目标内容热点服务的热点内容信息进行内容管理。

譬如，一种示例性的独立设计中，所述方法还包括：

对第一浏览互动大数据进行根据操作节点的分团，并对分团得到的各个浏览互动节点数据进行浏览互动向量挖掘，得到第一浏览互动向量簇，所述第一浏览互动向量簇中涵盖各个浏览互动节点数据对应的第一浏览互动向量，所述第一浏览互动大数据是不携带兴趣倾向标签的浏览互动大数据；

对所述第一浏览互动向量簇中的所述第一浏览互动向量进行置乱聚合，得到第二浏览互动向量簇和第三浏览互动向量簇，所述第二浏览互动向量簇中的第二浏览互动向量与所述第三浏览互动向量簇中的第三浏览互动向量对应不同置乱聚合形式；