System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法及系统技术方案_技高网

面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法及系统技术方案

技术编号:42396404 阅读:13 留言:0更新日期:2024-08-16 16:19
本申请涉及人工智能和气象服务技术领域,尤其提供一种面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法及系统,引入了离散结构化行为语义嵌入网络和离散结构化推送偏好解析网络,通过深入挖掘用户会话行为的语义信息和推送偏好,实现了对用户需求的精准识别和个性化推送的优化。同时,本申请实施例还利用用户会话行为过往数据进行行为变异调试,不断提升网络性能,确保推送服务的准确性和时效性。此外,采用了多元决策算法,综合考虑多种因素进行推送决策,确保推送内容既符合用户的实际需求,又能提升用户体验和服务质量。可见,通过引入先进的网络技术和决策算法,实现了用户需求的精准识别和个性化推送的优化,显著提升了用户体验和服务质量。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能和气象服务,尤其涉及一种面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法及系统


技术介绍

1、随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来,数字气象服务已经成为了人们获取天气信息的重要途径。然而,传统的数字气象服务在推送内容时往往采用“一刀切”的方式,缺乏对用户个性化需求的深入理解和满足。这导致了推送内容与用户实际需求的不匹配,降低了用户体验和服务质量。

2、为了解决这个问题,本申请实施例提出了一种基于用户会话行为的个性化气象服务推送方法。该方法首先获取数字气象服务的多样态定制化推送文本和气象用户会话行为数据,以此为基础进行用户需求识别。然而,现有的技术方法在用户需求识别方面往往存在精度不高、理解不深的问题,无法有效捕捉用户的真实意图和偏好。


技术实现思路

1、为了改善上述问题,本申请提供了一种面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法及系统。

2、本申请实施例提供一种面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法,应用于用户数据挖掘系统,所述方法包括:

3、获取数字气象服务的多样态定制化推送文本和气象用户会话行为数据;

4、将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化行为语义嵌入网络对所述气象用户会话行为数据进行行为语义嵌入挖掘,并对行为语义嵌入挖掘的输出配置个性化需求反馈要素,得到所述气象用户会话行为数据的若干个推送偏好决策知识特征;

5、将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化推送偏好解析网络,对所述推送偏好决策知识特征进行推送偏好解析,得到若干个气象内容推送偏好观点;所述离散结构化行为语义嵌入网络和所述离散结构化行为语义嵌入网络,基于用户会话行为过往数据进行行为变异调试所得;

6、依据所述气象内容推送偏好观点,通过多元决策算法对所述气象用户会话行为数据进行气象服务推送决策,得到每个气象内容推送偏好观点各自对应的气象服务推送标签。

7、优选的,所述将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化行为语义嵌入网络对所述气象用户会话行为数据进行行为语义嵌入挖掘,并对行为语义嵌入挖掘的输出配置个性化需求反馈要素,得到所述气象用户会话行为数据的若干个推送偏好决策知识特征包括:

8、将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化行为语义嵌入网络,对所述气象用户会话行为数据进行多级行为语义提取,得到多级用户会话行为语义;

9、通过预设匹配规则在推送映射特征坐标系中检索所述多级用户会话行为语义的关联会话行为语义;

10、对所述关联会话行为语义配置个性化需求反馈要素,得到若干个会话行为推送关联语义;

11、生成每个会话行为推送关联语义各自对应的推送偏好决策知识特征。

12、优选的,所述对所述关联会话行为语义配置个性化需求反馈要素,得到若干个会话行为推送关联语义包括:

13、通过动态语义下采样算法将所述关联会话行为语义进行下采样,得到页面操作下采样行为语义;

14、对所述页面操作下采样行为语义进行深度残差处理,基于深度残差处理的输出得到所述页面操作下采样行为语义中不同注意力维度的特征影响系数;

15、基于离散热力分析策略对所述不同注意力维度的特征影响系数配置需求反馈界定特征,得到不同注意力维度的语义界定系数;

16、依据所述不同注意力维度的语义界定系数和所述页面操作下采样行为语义,得到若干个会话行为推送关联语义。

17、优选的,所述将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化推送偏好解析网络,对所述推送偏好决策知识特征进行推送偏好解析,得到若干个气象内容推送偏好观点包括:

18、对若干个所述推送偏好决策知识特征进行特征投影,得到若干个推送偏好观点场景投影特征;

19、将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化推送偏好解析网络,对每个所述推送偏好观点场景投影特征进行偏好观点识别操作,确定每个推送偏好观点场景投影特征对应的气象内容推送偏好观点。

20、优选的,所述方法还包括:

21、获取用户会话行为过往数据的若干个数据类别标签;

22、依据所述数据类别标签,对待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行行为变异调试,得到离散结构化行为语义嵌入网络和离散结构化推送偏好解析网络。

23、优选的,所述依据所述数据类别标签,对待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行行为变异调试,得到离散结构化行为语义嵌入网络和离散结构化推送偏好解析网络包括:

24、对每个所述数据类别标签依次配置不同层阶的订阅兴趣点特征,得到每个数据类别标签在不同层阶订阅兴趣点特征影响下的订阅兴趣描述文本;

25、依据所述每个数据类别标签在不同层阶订阅兴趣点特征影响下的订阅兴趣描述文本,依次对待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行行为描述衍生,得到不同层阶订阅兴趣点特征各自对应的订阅兴趣误差变量、行为描述衍生误差变量和置信系数热力误差变量;

26、基于所述订阅兴趣误差变量、所述行为描述衍生误差变量和所述置信系数热力误差变量,对所述待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行训练调试,得到离散结构化行为语义嵌入网络和离散结构化推送偏好解析网络。

27、优选的,依据所述每个数据类别标签在不同层阶订阅兴趣点特征影响下的订阅兴趣描述文本,依次对待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行行为描述衍生,得到不同层阶订阅兴趣点特征各自对应的订阅兴趣误差变量包括:

28、将每个数据类别标签的核心订阅兴趣描述文本与所述用户会话行为过往数据进行组合,得到各个数据类别标签的会话订阅描述组合文本,所述核心订阅兴趣描述文本为配置了最高层阶订阅兴趣点特征的订阅兴趣描述文本;

29、通过待调试离散结构化行为语义嵌入网络对所述会话订阅描述组合文本进行行为语义嵌入挖掘,并对行为语义嵌入挖掘的输出配置个性化需求反馈要素,得到各个会话订阅描述组合文本各自对应的推送偏好决策知识特征;

30、通过待调试离散结构化推送偏好解析网络对所述推送偏好决策知识特征进行偏好观点识别操作,得到识别出的关键订阅兴趣点特征;

31、基于每个数据类别标签的所述核心订阅兴趣描述文本和所述关键订阅兴趣点特征,生成每个数据类别标签的订阅兴趣描述预测文本集;

32、基于每个数据类别标签的所述订阅兴趣描述预测文本集和每个数据类别标签的订阅兴趣描述先验文本集,确定关键订阅兴趣点特征的订阅兴趣误差变量。

33、优选的,所述通过待调试离散结构化推送偏好解析网络对所述推送偏好决策知识特征进行偏好观点识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法,其特征在于,所述方法应用于用户数据挖掘系统,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化行为语义嵌入网络对所述气象用户会话行为数据进行行为语义嵌入挖掘,并对行为语义嵌入挖掘的输出配置个性化需求反馈要素,得到所述气象用户会话行为数据的若干个推送偏好决策知识特征包括:

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述关联会话行为语义配置个性化需求反馈要素,得到若干个会话行为推送关联语义包括:

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化推送偏好解析网络,对所述推送偏好决策知识特征进行推送偏好解析,得到若干个气象内容推送偏好观点包括:

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述依据所述数据类别标签,对待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行行为变异调试,得到离散结构化行为语义嵌入网络和离散结构化推送偏好解析网络包括:

7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,依据所述每个数据类别标签在不同层阶订阅兴趣点特征影响下的订阅兴趣描述文本,依次对待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行行为描述衍生,得到不同层阶订阅兴趣点特征各自对应的订阅兴趣误差变量包括:

8.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述订阅兴趣误差变量、所述行为描述衍生误差变量和所述置信系数热力误差变量,对所述待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行训练调试,得到离散结构化行为语义嵌入网络和离散结构化推送偏好解析网络包括:

9.如权利要求1至8任意一项所述的方法,其特征在于,所述多样态定制化推送文本包括页面推送消息;所述方法还包括:依据所述气象服务推送标签进行页面推送消息识别处理,生成页面推送消息识别结果;下发所述页面推送消息识别结果。

10.一种用户数据挖掘系统,其特征在于,包括至少一个处理器和存储器;所述存储器存储计算机执行指令;所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。

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【技术特征摘要】

1.一种面向多样态定制化气象服务的用户数据挖掘方法,其特征在于,所述方法应用于用户数据挖掘系统,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化行为语义嵌入网络对所述气象用户会话行为数据进行行为语义嵌入挖掘,并对行为语义嵌入挖掘的输出配置个性化需求反馈要素,得到所述气象用户会话行为数据的若干个推送偏好决策知识特征包括:

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述关联会话行为语义配置个性化需求反馈要素,得到若干个会话行为推送关联语义包括:

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多样态定制化推送文本作为用户需求识别指示,通过离散结构化推送偏好解析网络,对所述推送偏好决策知识特征进行推送偏好解析,得到若干个气象内容推送偏好观点包括:

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述依据所述数据类别标签,对待调试离散结构化行为语义嵌入网络和待调试离散结构化推送偏好解析网络进行行为变异调试,得到离散结构化行为语义嵌入网络和离散结构...

【专利技术属性】
技术研发人员:卫晓莉梁乐宁白玉邵鹏董丽丽刘晨张莉杨红白雪莹耿丹丹秦良军
申请(专利权)人:华风气象传媒集团有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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