[發明專利]優化策略的推送方法、裝置、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 201911380412.1
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN113050961A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 戴堃;帥朝春
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06F8/65
• 分類號: G06F8/65;G06F21/57;H04L29/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 滕一斌

1.一種優化策略的推送方法，其特征在于，所述方法包括：

接收目標終端上報的目標性能數據，所述目標性能數據是在終端運行過程中采集到的與終端性能相關的數據；

根據所述目標性能數據構建目標性能畫像，所述目標性能畫像用于表征使用所述目標終端時的性能特征；

根據所述目標性能畫像確定所述目標終端對應用戶所屬的目標群體；

向所述目標終端推送所述目標群體對應的目標優化策略，所述目標終端用于在運行過程中執行所述目標優化策略。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標性能畫像確定所述目標終端對應用戶所屬的目標群體，包括：

將所述目標性能畫像輸入分群聚類模型，得到所述分群聚類模型輸出的所述目標群體，所述分群聚類模型用于根據性能畫像將用戶劃分至預設群體。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述接收目標終端上報的目標性能數據之前，所述方法還包括：

接收樣本終端上報的樣本性能數據；

根據所述樣本性能數據構建樣本性能畫像；

當所述樣本性能畫像的數量達到數量閾值時，根據所述樣本性能畫像訓練所述分群聚類模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述樣本性能畫像訓練所述分群聚類模型，包括：

將所述樣本性能畫像輸入n個候選聚類模型，得到所述n個候選聚類模型對應的n種聚類結果，n為大于等于2的整數，且不同聚類模型采用不同聚類算法；

根據所述n種聚類結果對所述n個候選聚類模型進行交叉訓練；

將訓練得到的任一候選聚類模型確定為所述分群聚類模型。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述接收目標終端上報的目標性能數據之前，所述方法還包括：

當所述樣本性能數據的數據量達到數據量閾值時，根據所述樣本性能數據的數據分布情況，確定性能畫像構建標準，所述性能畫像構建標準中包括性能畫像中各個畫像維度的構建標準；

所述根據所述目標性能數據構建目標性能畫像，包括：

根據所述目標性能數據和所述性能畫像構建標準，構建所述目標性能畫像。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

向所述目標終端下發所述性能畫像構建標準，所述目標終端用于根據所述性能畫像構建標準和所述目標性能數據在本地構建所述目標性能畫像。

7.根據權利要求2至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

確定各個所述預設群體各自對應的離群特征，所述離群特征用于表示不同預設群體之間的區別群體特征，且所述離群特征屬于性能畫像的畫像維度；

根據所述離群特征生成各個所述預設群體對應的優化策略。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據所述離群特征生成各個所述預設群體對應的優化策略，包括：

獲取所述預設群體中各個用戶對應的用戶畫像，所述用戶畫像根據終端上報的用戶數據構建得到，所述用戶數據是終端使用過程中采集到的數據，所述用戶畫像用于表征用戶使用終端的習慣；

根據所述用戶畫像確定所述離群特征對應的離群原因；

根據所述離群原因生成所述優化策略。

9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述向所述目標終端推送所述目標群體對應的目標優化策略，包括：

獲取所述目標群體對應的目標優化策略；

根據所述目標群體對應的目標離群特征，以及所述目標性能畫像的畫像維度，確定所述目標性能畫像的離群程度；

根據所述離群程度對所述目標優化策略進行調整，并向所述目標終端推送調整后的所述目標優化策略。