[發明專利]一種數據中心構建的方法及系統

有效

• 申請號: 202110867991.3
• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113590952B
• 公開（公告）日: 2023-10-24
• 發明（設計）人: 張軍
• 申請（專利權）人: 上海德衡數據科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F18/24;G06Q20/12
• 代理公司: 北京恒和頓知識產權代理有限公司 11014
• 代理人: 林濤

1.一種數據中心構建的方法，其特征在于，包括：

將當前支付互動數據劃分為多個數據種類；

按照將每個所述種類作為當前種類，獲取所述當前種類的興趣內容構建數據，其中，獲取所述當前種類的興趣內容構建數據時用到了已經獲取到的種類的興趣內容構建數據；

基于所述興趣內容構建數據構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述興趣內容構建數據包括興趣內容構建加權系數，所述獲取所述當前種類的興趣內容構建數據，包括：

獲取所述當前種類的興趣內容特征向量和對應歷史種類的興趣內容特征向量；

基于所述興趣內容特征向量獲取所述當前種類與對應所述歷史種類的興趣內容誤特征向量差量；

基于所述興趣內容誤特征向量差量獲取所述當前種類的興趣內容構建加權系數，所述興趣內容誤特征向量差量與所述興趣內容構建加權系數比例。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述興趣內容構建數據還包括興趣內容構建特征向量，所述獲取所述當前種類的興趣內容構建數據，包括：

基于所述當前種類的興趣內容構建加權系數和對應的所述興趣內容誤特征向量差量，獲取所述當前種類的興趣內容構建特征向量；

所述基于所述興趣內容構建數據構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量，包括：基于所述興趣內容構建特征向量構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量；

其中，所述基于所述當前種類的興趣內容構建加權系數和對應的所述興趣內容誤特征向量差量，獲取所述當前種類的興趣內容構建特征向量，包括：

基于所述當前種類的興趣內容構建加權系數和所述已經獲取到的種類的興趣內容構建加權系數，對所述當前種類的興趣內容誤特征向量差量和所述已經獲取到的種類的興趣內容誤特征向量差量進行加權平均，得到所述當前種類的興趣內容構建特征向量；

其中，在所述基于所述興趣內容構建特征向量構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量之前，還包括：

將所述當前種類的興趣內容構建特征向量轉換為所述當前種類所在行的最后一個種類的所述興趣內容構建特征向量；

其中，所述基于所述興趣內容構建特征向量構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量，包括：

對所述當前支付互動數據的興趣內容構建特征向量進行特征提取處理，得到所述當前支付互動數據最終的興趣內容構建特征向量，其中，所述當前支付互動數據的興趣內容構建特征向量由所述當前支付互動數據中每個所述種類的興趣內容構建特征向量組成；

基于所述當前支付互動數據最終的興趣內容構建特征向量構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述興趣內容特征向量獲取所述當前種類與對應所述歷史種類的興趣內容誤特征向量差量，包括：

獲取所述當前種類的興趣內容特征向量和對應所述歷史種類的興趣內容特征向量的比較特征向量；

獲取所述比較特征向量與1的特征向量差量的相對特征向量，并將所述相對特征向量作為所述當前種類與對應所述歷史種類的興趣內容誤特征向量差量；

所述基于所述當前支付互動數據最終的興趣內容構建特征向量構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量，包括：將所述各支付關鍵內容的興趣內容特征向量與所述最終的興趣內容構建特征向量對應相乘，得到構建結果。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述興趣內容特征向量獲取所述當前種類與對應所述歷史種類的興趣內容誤特征向量差量，包括：

獲取所述當前種類的興趣內容特征向量與對應所述歷史種類的興趣內容特征向量之間的特征向量差量，并將所述特征向量差量的相對特征向量作為所述當前種類與對應所述歷史種類的興趣內容誤特征向量差量；

所述基于所述當前支付互動數據最終的興趣內容構建特征向量構建所述當前支付互動數據的興趣內容特征向量，包括：將所述各支付關鍵內容的興趣內容特征向量與所述最終的興趣內容構建特征向量對應相加，得到構建結果。