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

技术特征：
1.一种针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，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，具体包括：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。3.根据权利要求2所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，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，具体包括：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；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；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；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，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，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。4.根据权利要求3所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，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，具体包括：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；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；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；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；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，确定该页面兴趣点事件日志对应的云服务字段匹配度。5.根据权利要求1所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，所述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，具体包括：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；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；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。6.根据权利要求5所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，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，具体包括：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，所述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；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；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；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，加权计算输出该候选页面节点对象对应的页面协同度。7.根据权利要求5所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，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，具体包括：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；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，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，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。8.根据权利要求5所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，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，以及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，具体包括：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，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。9.根据权利要求1-8中任意一项所述的针对云服务推送的大数据分析方法，其特征在于，所述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，具体包括：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，并将所述目标云服务订阅支持度与设定支持度进行比较；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；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。10.一种云服务推送系统，其特征在于，所述云服务推送系统包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1-9中任意一项的针对云服务推送的大数据分析方法。

技术总结
本申请实施例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，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。可以提高云服务订阅的可靠性。可以提高云服务订阅的可靠性。


技术研发人员：何日妹 张春鹏
受保护的技术使用者：何日妹
技术研发日：2022.09.14
技术公布日：2022/11/29