技术特征：
1.一种基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，应用于深度学习服务系统，所述深度学习服务系统与所述多个电子商务服务终端通信连接，所述方法包括：根据目标电商浏览行为大数据对应的目标用户意图，向所述电子商务服务终端进行业务内容推送，并获取所述电子商务服务终端针对推送的业务内容的内容传递行为数据；对所述内容传递行为数据相关联的内容对象集的内容状态数据进行分析，获取所述内容传递行为数据相关联的内容对象集的情感反馈数据；基于所述情感反馈数据确定所述内容传递行为数据对应的传递行为画像信息；根据所述内容传递行为数据对应的传递行为画像信息对所述内容传递行为数据进行内容传递标签标记，以获得每个标记的内容传递标签下对应的内容传递行为数据集；根据所述每个标记的内容传递标签下对应的内容传递行为数据集对相应的目标内容对象集进行内容权重更新。2.根据权利要求1所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，所述根据目标电商浏览行为大数据对应的目标用户意图，向所述电子商务服务终端进行业务内容推送的步骤，包括：根据所述目标电商浏览行为大数据对应的目标用户意图，获取所述目标用户意图对应的候选电商业务需求；基于获取到的候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息，得到各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息；根据各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息，确定各个所述候选电商业务需求的基于用户画像注意值方面的共享电商业务需求，并基于所述共享电商业务需求对所述电子商务服务终端进行业务内容推送。3.根据权利要求2所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，基于获取到的候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息，得到各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息，包括：获取候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息；根据所述候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息，确定所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息；根据所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息，得到各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息。4.根据权利要求3所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，所述根据所述候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息，确定所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息包括：根据所述候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息，生成所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的业务需求内容实体信息；对所述业务需求内容实体信息进行内容关系节点识别，得到所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息；所述根据所述候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息，生成所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的业务需求内容实体信息，包括：
分别根据所述候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容知识图谱信息，生成第一业务需求内容实体信息、第二业务需求内容实体信息以及第三业务需求内容实体信息；所述第一业务需求内容实体信息用于表示需求知识点标签以及内容关系节点信息之间的内容关系属性信息，所述第二业务需求内容实体信息用于表示内容关系节点信息与内容参考知识点之间的内容关系属性信息，所述第三业务需求内容实体信息用于表示需求知识点标签以及内容参考知识点之间的内容关系属性信息；将所述第一业务需求内容实体信息、第二业务需求内容实体信息以及第三业务需求内容实体信息分别解析为所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的业务需求内容实体信息；若所述业务需求内容实体信息为所述第一业务需求内容实体信息或者所述第二业务需求内容实体信息，所述对所述业务需求内容实体信息进行内容关系节点识别，得到所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息包括：对所述业务需求内容实体信息进行内容关系节点识别，得到内容关系节点信息，作为所述候选电商业务需求在对应频繁用户画像维度下的内容关系节点信息；若所述业务需求内容实体信息为所述第三业务需求内容实体信息，所述对所述业务需求内容实体信息进行内容关系节点识别，得到所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息包括：对所述业务需求内容实体信息进行内容关系节点识别，得到所述候选电商业务需求中的内容参考知识点；获取所述内容参考知识点在所述候选电商业务需求中的内容关系配对信息，作为所述内容参考知识点对应的内容关系配对信息；根据所述内容参考知识点以及对应的内容关系配对信息，得到内容关系节点信息，作为所述候选电商业务需求在对应频繁用户画像维度下的内容关系节点信息。5.根据权利要求3所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，所述根据所述候选电商业务需求在所述至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息，得到各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息包括：根据所述候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容关系节点信息，确定每两个候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容节点相关性信息；根据每两个候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容节点相关性信息，得到各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息；所述根据每两个候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容节点相关性信息，得到各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息包括：将所述每两个候选电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容节点相关性信息输入满足网络收敛条件的内容共享倾向预测网络；通过所述内容共享倾向预测网络，确认各个所述内容节点相关性信息之间的内容共享倾向信息；获取各个所述内容节点相关性信息的内容关系配对信息以及各个所述内容共享倾向信息的内容关系配对信息；根据各个所述内容节点相关性信息以及对应的内容关系配对信息、各个所述内容共享
倾向信息以及对应的内容关系配对信息，确定得到各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息。6.根据权利要求5所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，所述内容共享倾向预测网络通过以下步骤进行训练：获取标定共享电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容节点相关性信息以及对应的第一内容关系配对信息、各个所述内容节点相关性信息之间的内容共享倾向信息以及对应的第二内容关系配对信息、各个所述标定共享电商业务需求之间的标定共享内容节点信息；根据标定共享电商业务需求在至少两个频繁用户画像维度下的内容节点相关性信息以及对应的第一内容关系配对信息、各个所述内容节点相关性信息之间的内容共享倾向信息以及对应的第二内容关系配对信息，对所述内容共享倾向预测网络进行训练，得到满足网络收敛条件的内容共享倾向预测网络；获取所述满足网络收敛条件的内容共享倾向预测网络输出的共享内容节点信息与对应的标定共享内容节点信息之间的预测风险评价值；当所述预测风险评价值大于或等于预设评价值时，根据所述预测风险评价值优化所述第一内容关系配对信息和所述第二内容关系配对信息，并根据优化后的第一内容关系配对信息和第二内容关系配对信息，对所述内容共享倾向预测网络进行迭代循环收敛，直到根据满足网络收敛条件的内容共享倾向预测网络得到的所述预测风险评价值小于所述预设评价值。7.根据权利要求3所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，所述根据各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息，确定各个所述候选电商业务需求的基于用户画像注意值方面的共享电商业务需求，包括：分别根据各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息，将与各个所述候选电商业务需求之间的共享内容节点信息对应的需求注意值大于第一预设用户画像注意值且小于第二预设用户画像注意值的候选电商业务需求，作为各个所述候选电商业务需求的基于用户画像注意值方面的共享电商业务需求。8.根据权利要求2-7任意一项所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，在确定各个所述候选电商业务需求的基于用户画像注意值方面的共享电商业务需求之后，包括：获取所述候选电商业务需求的内容数据源；将所述候选电商业务需求的基于用户画像注意值方面的共享电商业务需求，导入至与所述内容数据源对应的内容热点更新模型中；将所述内容热点更新模型进行配置；其中，所述方法还包括：接收所述电子商务服务终端发送的热点获取请求；所述热点获取请求携带所述内容数据源对应的数据源标签；从所述内容数据源对应的内容热点更新模型中提取出基于用户画像注意值方面的共享电商业务需求；将所述基于用户画像注意值方面的共享电商业务需求所关联的热点内容信息推送至
所述电子商务服务终端。9.根据权利要求1-8任意一项所述的基于大数据意图挖掘的内容更新方法，其特征在于，所述目标电商浏览行为大数据对应的目标用户意图通过以下步骤获得：获取标定电商浏览行为大数据，将所述标定电商浏览行为大数据输入到初始的用户意图挖掘网络的电商浏览向量提取单元中进行向量提取，得到标定电商浏览向量；基于所述标定电商浏览向量以及所述用户意图挖掘网络的概率输出单元进行概率分类，得到第一电商子浏览向量簇中各个第一电商子浏览向量对应的第一意图关联概率，所述第一电商子浏览向量簇包括多个第一电商子浏览向量，所述第一电商子浏览向量簇是对所述标定电商浏览向量进行划分得到的；基于各个所述第一电商子浏览向量对应的第一意图关联概率，从所述第一电商子浏览向量簇中获得与用户意图相关的标定电商子浏览向量；基于所述标定电商子浏览向量以及所述用户意图挖掘网络的意图挖掘单元进行用户意图挖掘，得到所述标定电商浏览行为大数据对应的用户意图挖掘信息；基于所述用户意图挖掘信息对所述用户意图挖掘网络进行网络收敛优化，得到优化后的用户意图挖掘网络；获取待挖掘的目标电商浏览行为大数据，对所述目标电商浏览行为大数据进行向量提取，得到目标电商浏览向量；基于所述目标电商浏览向量进行概率分类，得到第二电商子浏览向量簇中各个第二电商子浏览向量对应的第二意图关联概率；所述第二电商子浏览向量簇包括多个第二电商子浏览向量，所述第二电商子浏览向量簇是对所述目标电商浏览向量进行划分得到的；基于各个所述第二电商子浏览向量对应的第二意图关联概率，从所述第二电商子浏览向量簇中获得与用户意图相关的目标电商子浏览向量；基于所述目标电商子浏览向量进行用户意图挖掘，得到所述目标电商浏览行为大数据对应的目标用户意图；所述基于所述目标电商浏览向量进行概率分类，得到第二电商子浏览向量簇中各个第二电商子浏览向量对应的第二意图关联概率的步骤，包括：基于目标电商浏览向量进行编码，得到电商浏览编码信息；获取所述电商浏览编码信息中各个编码分量值在所述目标电商浏览向量中所对应的向量片段节点；将所述目标电商浏览向量中所述向量片段节点对应的浏览向量信息，作为所述编码分量值对应的第二电商子浏览向量，将所述编码分量值作为所述第二电商子浏览向量对应的第二意图关联概率；所述电商浏览编码信息包括第一浏览编码信息以及第二浏览编码信息，所述基于目标电商浏览向量进行编码，得到电商浏览编码信息的步骤，包括：对所述目标电商浏览向量进行时空域特征添加，得到第一电商浏览向量，对所述第一电商浏览向量进行时空域特征添加，得到第二电商浏览向量；基于所述第一电商浏览向量进行编码，得到所述第一浏览编码信息；基于所述第二电商浏览向量进行编码，得到所述第二浏览编码信息；所述基于各个所述第二电商子浏览向量对应的第二意图关联概率，从所述第二电商子
浏览向量簇中获得与用户意图相关的目标电商子浏览向量的步骤，包括：将所述第二电商子浏览向量簇中满足第二意图关联概率条件的第二电商子浏览向量，作为与用户意图相关的目标电商子浏览向量；所述第二意图关联概率条件包括第二意图关联概率的排列节点在第二排列数量范围之前或第二意图关联概率大于第二意图关联概率阈值中的至少一个。10.一种深度学习服务系统，其特征在于，所述深度学习服务系统包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现权利要求1-9中任意一项的基于大数据意图挖掘的内容更新方法。
技术总结
本申请实施例提供一种基于大数据意图挖掘的内容更新方法及深度学习服务系统，通过获取电子商务服务终端针对推送的业务内容的内容传递行为数据，对内容传递行为数据相关联的内容对象集的内容状态数据进行分析，获取内容传递行为数据相关联的内容对象集的情感反馈数据，基于情感反馈数据确定内容传递行为数据对应的传递行为画像信息，根据内容传递行为数据对应的传递行为画像信息对内容传递行为数据进行内容传递标签标记，以获得每个标记的内容传递标签下对应的内容传递行为数据集，根据每个标记的内容传递标签下对应的内容传递行为数据集对相应的目标内容对象集进行内容权重更新。如此可以提高后续的提高内容浏览体验。验。验。
技术研发人员：奚亮
受保护的技术使用者：奚亮
技术研发日：2022.03.04
技术公布日：2022/6/4