一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统的制作方法

本发明涉及用户需求推送，更具体地说，涉及一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统。

背景技术：

1、云平台是计算机术语转向云计算，是业界将要面临的一个重大改变。各种云平台的出现是该转变的最重要环节之一，顾名思义，这种平台允许开发者们或是将写好的程序放在云里运行，或是使用云里提供的服务，或二者皆是。

2、多数系统仍采用云端集中式模型训练与推理，导致用户实时行为反馈存在秒级甚至更长的延迟，无法实现真正的实时个性化，难以捕捉用户瞬时的兴趣漂移，同时为追求点击率等短期指标，算法容易陷入信息茧房和流行度偏差，推荐内容同质化，损害用户长期体验与探索欲望，这正是当前推荐算法被诟病的关键问题之一，其次在系统架构层面，计算、存储、网络资源调度往往静态或基于简单规则，无法适应端边云异构环境下动态多变的需求，导致资源利用率不均，高峰期云端易拥塞，边缘和终端算力闲置，整体成本高昂。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，本发明在实现向用户需求推送的基础上，还可以有效破解信息茧房难题，且可以实时个性化推荐。

2、为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案：

3、一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，包括：用户需求感知与实时决策模块、全链路可观测性平台、智能路由与资源调度引擎、个性化模型服务模块和分布式消息路由与保障模块；

4、所述用户需求感知与实时决策模块采用端云协同架构，部署于用户终端的部分用于实时采集多模态用户交互行为序列、计算短期兴趣特征向量，并基于轻量级模型对本地内容候选集进行重排决策，同时部署于云端的部分基于联邦学习框架聚合各终端的模型更新，并动态优化决策策略，形成闭环；

5、所述全链路可观测性平台用于对从用户终端行为采集、云端服务处理到内容展示的全链路性能、日志及业务事件数据进行融合采集、实时分析与根因定位，并通过预测性告警与闭环自愈实现运维流程的智能化；

6、所述智能路由与资源调度引擎用于推送任务的调度，其采集的实时资源状态与任务特征，通过多目标优化评分函数为每个推送任务选择最优的内容生成节点与下发路径；

7、所述个性化模型服务模块用于在保护用户隐私的前提下构建与进化个性化模型，其基于联邦学习与迁移学习技术，以云端大模型为基座，为不同用户群体或个体生成轻量化子模型，并通过在线学习与因果推断技术持续优化模型以纠正推荐偏差；

8、所述分布式消息路由与保障模块用于统一管理并智能路由各类业务消息，其根据消息的语义类型与优先级，在多个可用通道间选择最优路径进行投递，并提供至少一次投递保障与全局顺序保障，确保关键业务消息的可靠、有序到达。

9、相比于现有技术，本发明的优点在于：

10、（1）本发明通过将轻量级重排模型与实时特征计算下沉至终端，使得用户意图能在本地被瞬间感知并转化为展示结果，将决策延迟从秒级降至毫秒级，真正做到了所思即所得，更重要的是，方案并未停留在简单的实时性上，而是通过多模态情感感知、因果推断纠偏、多目标优化等一系列复合技术，主动识别并修正推荐偏差，使得系统不仅能快速响应用户，还能引导用户发现潜在兴趣，打破信息茧房，促进健康、多元的消费生态，实现了短期用户体验与长期商业价值的统一，同时借助联邦学习与元学习，在严格保护用户数据隐私的前提下，实现了模型的持续进化与冷启动用户的快速个性化。

11、（2）本发明通过将全链路可观测性、智能资源调度、可靠消息通信与个性化模型服务深度融合，形成了一个具备感知决策执行进化能力的有机体，智能路由引擎基于全局实时观测数据，进行多目标、预测性的动态调度，使计算任务像流水一样在云、边、端之间智能寻址，最大化资源利用率并降低成本，全链路可观测平台通过动态基线、因果推理和ai运维知识库，将运维从被动救火变为主动预测与自治修复，分布式消息模块则通过语义感知路由和全局顺序保障，确保了所有关键指令的可靠、有序送达。这一切的背后，是各模块间数据的自由流动与决策的相互增强，使得整个系统能够像生命体一样，自适应业务流量变化、自优化资源配置、自愈合局部故障、自进化服务能力。

1.一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，包括：用户需求感知与实时决策模块、全链路可观测性平台、智能路由与资源调度引擎、个性化模型服务模块和分布式消息路由与保障模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述用户需求感知与实时决策模块包括云端协同训练单元、端侧实时行为采集单元、端侧轻量级重排模型单元以及端侧实时特征引擎；

3.根据权利要求2所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述端侧实时行为采集单元具体包括端侧实时行为采集单元、云端协同训练单元和全链路可观测性平台；

4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述智能路由与资源调度引擎包括推送感知层、推送优化决策层、异构资源执行层与推送保障层；

5.根据权利要求4所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述推送感知层与推送优化决策层协同工作，针对大语言模型llm推理场景，实现llm感知的精细调度：

6.根据权利要求4所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述推送感知层具体包括资源状态采集单元、请求特征解析单元和拓扑与链路发现单元；

7.根据权利要求4所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述推送优化决策层包括策略规则库单元、实时评分与调度单元和因果分析与路由优化单元；

8.根据权利要求4所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述实时评分与调度单元在计算时，不仅考虑当前网络瞬时延迟，还引入对内容生成服务处理时间的预估，该预估基于请求特征中的候选内容数量和用户需求强度系数进行线性或查表计算，从而预测总延迟和调度。

9.根据权利要求4所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述异构资源执行层具体包括统一资源适配单元、调度指令执行单元和推送流量分发单元；

10.根据权利要求4所述的一种基于云平台的用户需求推送电子商务系统，其特征在于，所述推送保障层具体包括推送链路监控单元、自动容错与重试单元和策略效果评估单元；