针对云服务推送的大数据分析方法及云服务推送系统与流程

1.本发明涉及云服务推送技术领域，具体而言，涉及一种针对云服务推送的大数据分析方法及云服务推送系统。


背景技术：

2.随着云计算技术的推广，各个互联网服务商通过在云端部署各种云服务以便于页面节点对象（用户或者用户群或者虚拟页面账号等）基于自身喜好进行订阅，进而通过部署的云服务向关联的目标用户推送云服务内容，以便于让页面节点对象与互联网产品有更多交互，提高互联网服务商的产品使用率。然而，对于互联网服务商而言，相较于页面节点对象基于自身喜好的主动订阅而言，更有效的推广方式是主动向页面节点对象推送可能关注或者喜好的云服务。但是在相关技术中，互联网服务商针对各个页面节点对象的云服务订阅判定逻辑单一，导致云服务订阅的可靠性不佳。


技术实现要素：

3.为了至少克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种针对云服务推送的大数据分析方法及云服务推送系统。
4.第一方面，本技术提供一种针对云服务推送的大数据分析方法，应用于云服务推送系统，所述云服务推送系统与多个页面展示节点通信连接，所述方法包括：对候选页面展示节点对应的认证页面节点对象和候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定该候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度；对所述认证页面节点对象的协同页面节点对象和所述候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定所述候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度；在结合所述基础云服务订阅支持度和所述协同云服务订阅支持度确定所述认证页面节点对象与所述候选热点云服务具备云服务订阅确认关系时，将所述候选热点云服务加载至所述候选页面展示节点，并通过所述候选页面展示节点运行所述候选热点云服务所对应的服务内容。
5.第二方面，本技术实施例还提供一种针对云服务推送的大数据分析系统，所述针对云服务推送的大数据分析系统包括云服务推送系统和与所述云服务推送系统通信连接的多个页面展示节点；所述云服务推送系统，用于：对候选页面展示节点对应的认证页面节点对象和候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定该候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度；对所述认证页面节点对象的协同页面节点对象和所述候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定所述候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度；在结合所述基础云服务订阅支持度和所述协同云服务订阅支持度确定所述认证页面节点对象与所述候选热点云服务具备云服务订阅确认关系时，将所述候选热点云服务
加载至所述候选页面展示节点，并通过所述候选页面展示节点运行所述候选热点云服务所对应的服务内容。
6.呈上任意一个方面所述，对候选页面展示节点对应的认证页面节点对象和候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定该候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度。对认证页面节点对象的协同页面节点对象和候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度。在结合基础云服务订阅支持度和协同云服务订阅支持度确定认证页面节点对象与候选热点云服务具备云服务订阅确认关系时，将候选热点云服务加载至候选页面展示节点，使候选页面展示节点显示候选热点云服务。由此，在进行云服务推送加载流程中，由于不仅结合了页面展示节点与候选热点云服务之间的云服务订阅支持度，还进一步结合了页面展示节点的协同页面节点对象与候选热点云服务之间的云服务订阅支持度，从而从协同维度综合进行云服务订阅判定，可以提高云服务订阅的可靠性。
附图说明
7.图1为本发明实施例提供的针对云服务推送的大数据分析方法的流程示意图。
具体实施方式
8.下面介绍本发明一种实施例提供的针对云服务推送的大数据分析系统10的架构，该针对云服务推送的大数据分析系统10可以包括云服务推送系统100以及与云服务推送系统100通信连接的页面展示节点200。其中，针对云服务推送的大数据分析系统10中的云服务推送系统100和页面展示节点200可以结合配合执行以下方法实施例所描述的针对云服务推送的大数据分析方法，具体云服务推送系统100和页面展示节点200的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细描述。
9.本实施例提供的针对云服务推送的大数据分析方法可以由云服务推送系统100执行，下面结合图1对该针对云服务推送的大数据分析方法进行详细介绍。
10.process110，对候选页面展示节点对应的认证页面节点对象和候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定该候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度。
11.一些示例性的设计思路中，所述云服务推送系统可以对候选页面展示节点（如页面展示用户终端）对应的认证页面节点对象（如某个用户或者某个用户群）和候选热点云服务（如电商平台上的a类商品的社群分享云服务、电商平台上的a类直播类别的商品互动云服务等）进行云服务订阅验证，确定该候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度。
12.其中，云服务订阅支持度可以表征相关的页面节点对象针对某个云服务的订阅引导的参考置信度。其中，候选热点云服务可以是指关注热度（如浏览次数）大于预设热度的云服务。
13.process120，对所述认证页面节点对象的协同页面节点对象和所述候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定所述候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度。
14.本实施例中，协同页面节点对象可以理解为与认证页面节点对象存在协同关系的其它页面节点对象。
15.一些示例性的设计思路中，所述云服务推送系统可以对所述认证页面节点对象的
协同页面节点对象和所述候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定所述候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度。
16.process130，在结合所述基础云服务订阅支持度和所述协同云服务订阅支持度确定所述认证页面节点对象与所述候选热点云服务具备云服务订阅确认关系时，将所述候选热点云服务加载至所述候选页面展示节点，并通过所述候选页面展示节点运行所述候选热点云服务所对应的服务内容。
17.例如，在通过所述候选页面展示节点运行所述候选热点云服务所对应的服务内容时，例如当候选热点云服务为电商平台上的a类商品的社群分享云服务时，则对应的服务内容可以是a类商品的社群分享数据内容。
18.一些示例性的设计思路中，所述云服务推送系统可以在结合所述基础云服务订阅支持度和所述协同云服务订阅支持度确定所述认证页面节点对象与所述候选热点云服务具备云服务订阅确认关系时，将所述候选热点云服务加载至所述候选页面展示节点，并通过所述候选页面展示节点运行所述候选热点云服务所对应的服务内容。
19.基于以上步骤，在进行云服务推送加载流程中，不仅结合了页面展示节点与候选热点云服务之间的云服务订阅支持度，还进一步结合了页面展示节点的协同页面节点对象与候选热点云服务之间的云服务订阅支持度，从而从协同维度综合进行云服务订阅判定，可以提高云服务订阅的可靠性。
20.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上process110，可以通过下述实施例进一步实现：对候选页面展示节点对应的认证页面节点对象的页面兴趣点事件进行解析，确定所述认证页面节点对象对应的页面兴趣大数据，所述页面兴趣大数据包括至少两个页面兴趣点事件日志，所述至少两个页面兴趣点事件日志中的每个页面兴趣点事件日志通过所述认证页面节点对象在在线服务页面执行的至少一个关注兴趣点关联的事件生成；结合所述页面兴趣大数据包括的页面兴趣点事件日志，对所述认证页面节点对象和候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定所述候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度。
21.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上所述结合所述页面兴趣大数据包括的页面兴趣点事件日志，对所述认证页面节点对象和候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定所述候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度的步骤，可以通过下述实施例进一步实现：针对所述页面兴趣大数据包括的每个页面兴趣点事件日志，对该页面兴趣点事件日志和所述候选热点云服务进行云服务字段匹配分析，确定该页面兴趣点事件日志对应的云服务字段匹配度；针对所述页面兴趣大数据包括的每个页面兴趣点事件日志，结合该页面兴趣点事件日志对应的兴趣点衔接特征数据对该页面兴趣点事件日志进行兴趣影响权重分析，确定该页面兴趣点事件日志对应的第一兴趣影响权重（所述兴趣点衔接特征数据的衔接次数越多，所述第一兴趣影响权重越大），再结合该页面兴趣点事件日志对应的兴趣点持续特征数据对该页面兴趣点事件日志进行兴趣影响权重分析，确定该页面兴趣点事件日志对应的第二兴趣影响权重（所述兴趣点持续特征数据的持续参数值越大，所述第二兴趣影响权重越
大），以及，再结合该页面兴趣点事件日志对应的兴趣点分布数量对该页面兴趣点事件日志进行兴趣影响权重分析，确定该页面兴趣点事件日志对应的第三兴趣影响权重（所述兴趣点分布数量越大，所述第三兴趣影响权重越大），再对该第一兴趣影响权重、该第二兴趣影响权重和该第三兴趣影响权重进行加权计算（比如，可以将所述第一兴趣影响权重、所述第二兴趣影响权重和所述第三兴趣影响权重的加权和值，作为目标兴趣影响权重，具体的影响权重可以按照实际应用需求配置），确定对应的目标兴趣影响权重；结合每个所述页面兴趣点事件日志对应的目标兴趣影响权重，对所述页面兴趣大数据包括的每个页面兴趣点事件日志对应的云服务字段匹配度进行加权计算（换言之，可以将所述目标兴趣影响权重或将所述目标兴趣影响权重的正相关系数，作为影响权重，以对所述云服务字段匹配度进行加权计算），确定所述候选页面展示节点对应的基础云服务订阅支持度。
22.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上所述针对所述页面兴趣大数据包括的每个页面兴趣点事件日志，对该页面兴趣点事件日志和所述候选热点云服务进行云服务字段匹配分析，确定该页面兴趣点事件日志对应的云服务字段匹配度的步骤，可以通过下述实施例进一步实现：对所述候选热点云服务进行知识图谱生成，输出所述候选热点云服务对应的云服务知识图谱，所述云服务知识图谱包括多个云服务知识实体。
23.针对所述云服务知识图谱包括的各个云服务知识实体，结合目标云服务热点要素库，对该云服务知识实体的热点要素数量进行统计，再结合该云服务知识实体对应的热点要素数量对该云服务知识实体进行关注热度分析，确定对应的目标关注热度（比如，所述目标关注热度可以与所述热点要素数量正相关）。
24.针对所述页面兴趣大数据包括的每个页面兴趣点事件日志进行知识图谱生成获得的页面兴趣知识图谱中的各个页面兴趣知识实体，结合所述目标云服务热点要素库，从所述云服务知识图谱中，获取与该页面兴趣知识实体之间具有最大实体关联度的一个云服务知识实体，确定为该页面兴趣知识实体对应的匹配云服务知识实体，再将该页面兴趣知识实体和该匹配云服务知识实体之间的实体关联度，确定为该页面兴趣知识实体对应的目标实体关联度。
25.针对所述页面兴趣大数据包括的每个页面兴趣点事件日志，结合各个页面兴趣知识实体对应的匹配云服务知识实体对应的目标关注热度，对该页面兴趣点事件日志进行知识图谱生成获得的页面兴趣知识图谱对应的目标实体关联度进行加权计算（换言之，可以将所述目标关注热度或者将所述目标关注热度的正相关系数，作为影响权重，以对所述目标实体关联度进行加权计算），确定该页面兴趣点事件日志对应的云服务字段匹配度。
26.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上process120，可以通过下述实施例进一步实现：针对候选页面节点对象簇包括的每个候选页面节点对象，对该候选页面节点对象和所述认证页面节点对象进行页面协同度分析，确定该候选页面节点对象对应的页面协同度，各个所述候选页面节点对象在在线服务页面与所述认证页面节点对象执行过页面协同事件（如页面内容分享、转发、互动等事件）；结合各个所述候选页面节点对象对应的页面协同度，从所述候选页面节点对象簇
中，提取所述认证页面节点对象对应的至少一个协同页面节点对象；针对所述至少一个协同页面节点对象中的各个协同页面节点对象，对该协同页面节点对象和所述候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定该协同页面节点对象对应的云服务订阅支持度，再对所述至少一个协同页面节点对象中的各个协同页面节点对象对应的云服务订阅支持度进行加权计算，确定所述候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度。
27.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上所述针对候选页面节点对象簇包括的每个候选页面节点对象，对该候选页面节点对象和所述认证页面节点对象进行页面协同度分析，确定该候选页面节点对象对应的页面协同度的步骤，可以通过下述实施例进一步实现：针对候选页面节点对象簇包括的多个候选页面节点对象中的每两个候选页面节点对象，结合该两个候选页面节点对象对应的页面协同事件数据簇，对该两个候选页面节点对象进行协同匹配度分析，输出该两个候选页面节点对象之间的协同匹配度，所述协同匹配度分析通过三个分析维度进行执行，该维度包括页面协同事件数据簇包括的页面协同事件数据的全局兴趣点分布数量、页面协同事件数据簇包括的存在循环流向特征的页面协同事件数据的第一兴趣点分布数量、页面协同事件数据簇包括的存在频繁项特征的页面协同事件数据的第二兴趣点分布数量（所述全局兴趣点分布数量和所述协同匹配度正相关，所述第一兴趣点分布数量和所述协同匹配度正相关，所述第二兴趣点分布数量和所述协同匹配度正相关）；将所述候选页面节点对象簇中的各个候选页面节点对象作为一个逻辑分析成员，再结合每两个候选页面节点对象之间的协同匹配度，进行协同逻辑网络的配置，输出所述候选页面节点对象簇包括的多个候选页面节点对象对应的目标协同逻辑网络，在所述目标协同逻辑网络中，每两个逻辑分析成员之间是否存在成员关联属性结合该两个逻辑分析成员对应的两个候选页面节点对象之间的协同匹配度进行判定（比如，在所述协同匹配度大于设定协同匹配度时，可以存在成员关联属性）。
28.结合所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象对应的页面协同事件数据簇，分别对所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象进行协同匹配度分析，输出所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象之间的协同匹配度。
29.结合所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象之间的协同匹配度，将所述认证页面节点对象加载至所述目标协同逻辑网络中，输出所述目标协同逻辑网络对应的认证页面节点对象协同逻辑网络，在所述认证页面节点对象协同逻辑网络中，所述认证页面节点对象对应的逻辑分析成员和所述候选页面节点对象对应的逻辑分析成员之间是否存在成员关联属性结合所述认证页面节点对象和该候选页面节点对象之间的协同匹配度进行判定（同上）。
30.针对所述认证页面节点对象协同逻辑网络中所述认证页面节点对象对应的第一逻辑分析成员以外的各个第二逻辑分析成员（换言之，所述认证页面节点对象协同逻辑网络由所述第一逻辑分析成员和各个所述第二逻辑分析成员构成），以该第二逻辑分析成员和所述第一逻辑分析成员为开始位置和结束位置，对所述认证页面节点对象协同逻辑网络进行逻辑分析成员的位置游走，确定包括该第二逻辑分析成员和所述第一逻辑分析成员的
最小代价路径，在所述最小代价路径中，存在网络连通两个逻辑分析成员存在成员关联属性。
31.针对所述认证页面节点对象协同逻辑网络中所述认证页面节点对象对应的第一逻辑分析成员以外的各个第二逻辑分析成员，分别将该第二逻辑分析成员对应的最小代价路径包括的各个逻辑分析成员与所述第一逻辑分析成员之间关于相应的页面节点对象之间的协同匹配度作为特征参数，输出该第二逻辑分析成员对应的协同特征参数（比如，各个协同匹配度可以作为一个特征向量，使得可以结合对应的多个特征向量形成协同特征参数，在该协同特征参数中各特征向量之间的排序可以结合对应的逻辑分析成员在所述最小代价路径中的次序确定），再结合该第二逻辑分析成员对应的协同特征参数和各个其它第二逻辑分析成员对应的协同特征参数之间的特征距离，从其它第二逻辑分析成员中，获取该第二逻辑分析成员对应的相关第二逻辑分析成员（比如，所述相关第二逻辑分析成员对应的特征距离可以最小）。
32.针对所述候选页面节点对象簇包括的每个候选页面节点对象，结合该候选页面节点对象与所述认证页面节点对象之间的协同匹配度，并结合该候选页面节点对象对应的第二逻辑分析成员对应的相关第二逻辑分析成员对应的其它候选页面节点对象与所述认证页面节点对象之间的协同匹配度（比如，可以对两个协同匹配度进行加权计算，确定页面协同度），加权计算输出该候选页面节点对象对应的页面协同度。
33.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上所述针对候选页面节点对象簇包括的每个候选页面节点对象，对该候选页面节点对象和所述认证页面节点对象进行页面协同度分析，确定该候选页面节点对象对应的页面协同度的步骤，可以通过下述实施例进一步实现：针对候选页面节点对象簇包括的多个候选页面节点对象中的每两个候选页面节点对象，结合该两个候选页面节点对象对应的页面协同事件数据簇，对该两个候选页面节点对象进行协同匹配度分析，输出该两个候选页面节点对象之间的协同匹配度，所述协同匹配度分析通过三个分析维度进行执行，该三个维度包括页面协同事件数据簇包括的页面协同事件数据的全局兴趣点分布数量、页面协同事件数据簇包括的存在循环流向特征的页面协同事件数据的第一兴趣点分布数量、页面协同事件数据簇包括的存在频繁项特征的页面协同事件数据的第二兴趣点分布数量；将所述候选页面节点对象簇中的各个候选页面节点对象作为一个逻辑分析成员，再结合每两个候选页面节点对象之间的协同匹配度，进行协同逻辑网络的配置，输出所述候选页面节点对象簇包括的多个候选页面节点对象对应的目标协同逻辑网络，在所述目标协同逻辑网络中，每两个逻辑分析成员之间是否存在成员关联属性结合该两个逻辑分析成员对应的两个候选页面节点对象之间的协同匹配度进行判定；结合所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象对应的页面协同事件数据簇，分别对所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象进行协同匹配度分析，输出所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象之间的协同匹配度；结合所述认证页面节点对象与各个所述候选页面节点对象之间的协同匹配度，将所述认证页面节点对象加载至所述目标协同逻辑网络中，输出所述目标协同逻辑网络对应的认证页面节点对象协同逻辑网络，在所述认证页面节点对象协同逻辑网络中，所述认证
页面节点对象对应的逻辑分析成员和所述候选页面节点对象对应的逻辑分析成员之间是否存在成员关联属性结合所述认证页面节点对象和该候选页面节点对象之间的协同匹配度进行判定；针对所述认证页面节点对象协同逻辑网络中所述认证页面节点对象对应的第一逻辑分析成员以外的各个第二逻辑分析成员，以该第二逻辑分析成员和所述第一逻辑分析成员为开始位置和结束位置，对所述认证页面节点对象协同逻辑网络进行逻辑分析成员的位置游走，确定该第二逻辑分析成员对应的游走路径簇，各个所述游走路径簇包括至少一条游走路径，在每个所述游走路径中，每两个逻辑分析成员不同，存在网络连通两个逻辑分析成员存在成员关联属性；针对所述认证页面节点对象协同逻辑网络中所述认证页面节点对象对应的第一逻辑分析成员以外的各个第二逻辑分析成员，分别对该第二逻辑分析成员对应的游走路径簇中的每个游走路径的游走单位数量进行计算，确定每个游走路径对应的游走单位数量，分别对该第二逻辑分析成员对应的游走路径簇中的每个游走路径的游走关联度进行计算，确定每个游走路径对应的游走关联度，所述游走关联度结合对应的游走路径中每相邻两个逻辑分析成员相应的页面节点对象之间的协同匹配度确定（如该协同匹配度的均值，可以作为游走关联度）；针对所述认证页面节点对象协同逻辑网络中所述认证页面节点对象对应的第一逻辑分析成员以外的各个第二逻辑分析成员，结合该第二逻辑分析成员对应的游走路径簇中的每个游走路径的游走单位数量和游走关联度，对该第二逻辑分析成员进行游走特征向量提取，确定该第二逻辑分析成员对应的游走特征向量（比如，可以分别将每个游走路径的游走单位数量和游走关联度作为一个映射坐标点，输出多个映射坐标点点，再对该多个映射坐标点点进行曲线拟合等操作，以确定出对应的拟合曲线，该拟合曲线可以作为对应的游走特征向量），所述游走特征向量用于反映对应的游走路径簇中的每个游走路径的游走单位数量和游走关联度之间的相关关系（比如，该相关关系通过拟合曲线来表征）；结合各个所述第二逻辑分析成员对应的游走特征向量，对所述第二逻辑分析成员进行分簇（在聚类的过程中，可以对游走特征向量进行特征相似度的计算，以根据对应的特征相似度来进行聚类，其中，特征相似度可以是指拟合曲线之间的曲线相似度，曲线相似度可以参照现有技术中关于轮廓相似度等的计算方式），输出至少一个分簇，再将属于同一个所述分簇的每两个第二逻辑分析成员相互确定为对应的关联第二逻辑分析成员；针对所述候选页面节点对象簇包括的每个候选页面节点对象，结合该候选页面节点对象与所述认证页面节点对象之间的协同匹配度，并结合该候选页面节点对象对应的第二逻辑分析成员对应的各个关联第二逻辑分析成员对应的其它候选页面节点对象与所述认证页面节点对象之间的协同匹配度，加权计算（比如，可以对各协同匹配度进行加权融合）输出该候选页面节点对象对应的页面协同度。
34.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上所述结合各个所述候选页面节点对象对应的页面协同度，从所述候选页面节点对象簇中，提取所述认证页面节点对象对应的至少一个协同页面节点对象的步骤，可以通过下述实施例进一步实现：针对各个所述候选页面节点对象，对该候选页面节点对象对应的页面协同度和设定协同度进行比较，以及，在该页面协同度大于所述设定协同度时，将该候选页面节点对象
确定为所述认证页面节点对象对应的协同页面节点对象；针对各个所述候选页面节点对象，在该候选页面节点对象对应的页面协同度不大于所述设定协同度，且在该候选页面节点对象对应的页面协同度大于设定协同度时，将该候选页面节点对象确定为所述认证页面节点对象对应的中间候选页面节点对象，所述设定协同度小于所述设定协同度；针对各个所述中间候选页面节点对象，分别对该中间候选页面节点对象和确定的各个协同页面节点对象进行页面协同度分析，确定该中间候选页面节点对象和确定的各个协同页面节点对象之间的页面协同度；针对各个所述中间候选页面节点对象，结合确定的各个协同页面节点对象和所述认证页面节点对象之间的页面协同度，对该中间候选页面节点对象和确定的各个协同页面节点对象之间的页面协同度进行加权计算（比如，可以对该页面协同度进行均值计算），确定该中间候选页面节点对象对应的参考页面协同度，再结合该参考页面协同度与该中间候选页面节点对象和所述认证页面节点对象之间的页面协同度（比如，可以对该参考页面协同度和该页面协同度进行加权融合处理，并在输出的加权融合值大于一阈值时，确定为协同页面节点对象，该阈值可以为所述设定协同度），对该中间候选页面节点对象进行判别，以确定是否将该中间候选页面节点对象确定为所述认证页面节点对象对应的协同页面节点对象。
35.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上所述针对所述至少一个协同页面节点对象中的各个协同页面节点对象，对该协同页面节点对象和所述候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定该协同页面节点对象对应的云服务订阅支持度，再对所述至少一个协同页面节点对象中的各个协同页面节点对象对应的云服务订阅支持度进行加权计算，确定所述候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度的步骤，可以通过下述实施例进一步实现：针对所述至少一个协同页面节点对象中的各个协同页面节点对象，对该协同页面节点对象的页面兴趣点事件进行解析，确定该协同页面节点对象对应的关联页面兴趣大数据，所述关联页面兴趣大数据包括至少两个协同页面兴趣点事件日志；针对所述至少一个协同页面节点对象中的各个协同页面节点对象，结合该协同页面节点对象对应的关联页面兴趣大数据包括的协同页面兴趣点事件日志，对该协同页面节点对象和所述候选热点云服务进行云服务订阅验证，确定对应的云服务订阅支持度；结合各个所述协同页面节点对象对应的与该协同页面节点对象对应的页面协同度具有正相关关系的影响权重，对各个所述协同页面节点对象对应的云服务订阅支持度进行加权计算（换言之，可以先结合该页面协同度确定出对应的影响权重，再进行加权计算，该影响权重和该页面协同度正相关），确定所述候选页面展示节点对应的协同云服务订阅支持度。
36.值得说明的是，一种示例性的设计思路中，以上process130，可以通过下述实施例进一步实现：对所述基础云服务订阅支持度和所述协同云服务订阅支持度进行加权计算，确定目标云服务订阅支持度，再将所述目标云服务订阅支持度与设定支持度进行比较，以及，在所述目标云服务订阅支持度大于所述设定支持度时，确定所述认证页面节点对象与所述候
选热点云服务具备云服务订阅确认关系。
37.在确定出所述认证页面节点对象与所述候选热点云服务具备云服务订阅确认关系时，将所述候选热点云服务加载至所述候选页面展示节点，并通过所述候选页面展示节点向所述认证页面节点对象运行所述候选热点云服务所对应的服务内容。
38.针对一些可能的实施方式而言，云服务推送系统100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及通信单元140。
39.处理器110可以通过存储在机器可读存储介质120中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如前述实施例所描述的针对云服务推送的大数据分析方法所相关的程序指令。处理器110、机器可读存储介质120以及通信单元140通过总线130进行信号传输。
40.特别地，基于本发明的实施例，上文示例性流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。比如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信单元140从网络上被下载和安装，在该计算机程序被处理器110执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。
41.本发明又一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述任意一个实施例所述的针对云服务推送的大数据分析方法。
42.本发明又一实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上述任意一个实施例所述的针对云服务推送的大数据分析方法。
43.以上所述仅是本技术部分实施场景的可选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术的方案技术构思的前提下，采用基于本技术技术思想的其它类似实施手段，同样属于本技术实施例的保护范畴。