应对个性化服务定制的大数据分析方法及系统与流程

1.本公开涉及大数据技术领域，尤其涉及一种应对个性化服务定制的大数据分析方法及系统。


背景技术：

2.狭义的个性化定制，是指用户介入产品的生产过程，将指定的图案和文字印刷到指定的产品上，用户获得自己定制的个人属性强烈的商品。随着大数据技术的不断发展，当下的个性化定制已蔓延到各类数字化服务或者在线服务（亦可理解为广义的个性化定制）。对于大数据场景下的个性化定制而言，分析依据的多样性和丰富程度决定了个性化定制的质量。然而就分析依据的收集而言，相关技术在进行相关数据信息（分析依据）收集时容易出现收集冗余，从而难以保障收集效率，也难以保障数据信息的多样性和丰富程度。


技术实现要素：

3.本公开的一个目的是提供一种应对个性化服务定制的大数据分析方法及系统。
4.本公开的技术方案是通过如下至少部分实施例实现的。
5.一种应对个性化服务定制的大数据分析方法，所述方法通过大数据分析系统实施，所述方法包括：在获取到携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容；结合所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息；其中，所述服务交互会话大数据池中涵盖n个已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息，n为正整数；在所述服务交互会话大数据池中具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。
6.对于一种可能的实施例而言，所述服务交互会话大数据池涵盖如下至少一项：本地的第一服务交互会话大数据池；云端的第二服务交互会话大数据池。
7.对于一种可能的实施例而言，所述结合所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息，包括：在所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容涵盖所述阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词的条件下，结合所述活动事件主题关键词，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。
8.对于一种可能的实施例而言，所述目标先验服务交互会话信息包括第一先验服务交互会话信息，所述第一先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动
事件主题关键词与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词一致；所述结合所述活动事件主题关键词，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息，包括：结合所述活动事件主题关键词，检测所述服务交互会话大数据池，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有第一先验服务交互会话信息。
9.对于一种可能的实施例而言，所述结合所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息，包括：在所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容涵盖所述阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名的条件下，结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。
10.对于一种可能的实施例而言，所述目标先验服务交互会话信息包括第二先验服务交互会话信息，所述第二先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征分别与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征一致；所述第二先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于预设的第一差异约束值；所述结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息，包括：结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，检测所述服务交互会话大数据池，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有第二先验服务交互会话信息。
11.对于一种可能的实施例而言，所述服务交互会话大数据池包括云端的第二服务交互会话大数据池，所述第二服务交互会话大数据池中的每一先验服务交互会话信息以信息二元组的方式进行暂时调用；所述结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，检测所述服务交互会话大数据池，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有第二先验服务交互会话信息，包括：结合所述用户行为主题关键词和所述数据捕捉线程特征，生成目标二元组索引；借助所述目标二元组索引检测所述第二服务交互会话大数据池；在所述第二服务交互会话大数据池中检测到二元组索引与所述目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息，且所述先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于所述第一差异约束值的条件下，确定所述服务交互会话大数据池中具有所述第二先验服务交互会话信息。
12.对于一种可能的实施例而言，所述结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，检测所述服务交互会话大数据池，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有第二先验服务交互会话信息，还包括：在符合如下其中一项要求的条件下，确定所述先验服务交互会话信息中不具有第二先验服务交互会话信息：所述第二服务交互会话大数据池中不具有二元组索引与所述目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息；所述第二服务交互会话大数据池中具有二元组索引与所述目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息，且所述先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果不低于所述第一差异约束值。
13.对于一种可能的实施例而言，所述方法还包括：在所述服务交互会话大数据池中不具有所述第二先验服务交互会话信息的条件下，结合所述目标二元组索引，以预设的第二差异约束值作为暂时调用时段约束，将所述在线服务交互会话信息以信息二元组的方式暂时调用到所述第二服务交互会话大数据池。
14.对于一种可能的实施例而言，所述方法还包括：在所述服务交互会话大数据池中不具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，将所述在线服务交互会话信息传输到所述预设大数据服务器。
15.一种大数据分析系统，包括：用于存储可执行计算机程序的存储器，用于执行所述存储器中存储的可执行计算机程序时实现上述方法的处理器。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时执行上述方法。
17.根据本公开的一个实施例，通过在获取到携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容；结合所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息；其中，所述服务交互会话大数据池中涵盖n个已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息；在所述服务交互会话大数据池中具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。如此设计，结合阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容可以精准及时地确定出存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息，继而可以便于在在线服务交互会话信息的大数据入池时进行冗余规避操作，这样能够提高预设大数据服务器针对在线服务交互会话信息的收集效率，进而提升预设大数据服务器的资源利用率，确保预设大数据服务器中的在线服务交互会话信息的多样化和丰富性。
附图说明
18.图1是示出可以实现本公开的实施例的大数据分析系统100的示意图。
19.图2是示出可以实现本公开的实施例的应对个性化服务定制的大数据分析方法的流程示意图。
20.图3是示出可以实现本公开的实施例的应对个性化服务定制的大数据分析方法的应用环境的架构示意图。
具体实施方式
21.下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本公开的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本公开实施例的目的，不是旨在限制本公开。
22.图1是示出可以实现本公开的实施例的大数据分析系统100的一种通信配置的框图，大数据分析系统100包括用于存储可执行计算机程序的存储器101，用于执行所述存储器101中存储的可执行计算机程序时实现本公开实施例中应对个性化服务定制的大数据分析方法的处理器102。
23.图2是示出可以实现本公开的实施例的应对个性化服务定制的大数据分析方法的流程示意图，应对个性化服务定制的大数据分析方法可以通过图1所示的大数据分析系统100实现，进一步可以包括以下相关步骤所描述的技术方案。
24.step101，在获取到携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容。
25.对于本公开实施例而言，携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息可以是任意满足实际需求的用户行为对应的在线服务交互会话信息，可以是由捕捉或者获取在线服务交互会话信息其它系统下发的。换言之，携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息还可以理解为待入池的在线服务交互会话信息，本公开实施例中的“入池”可以理解为将相关的会话信息存储到数据集、数据池或者相关系统中。在实际实施时，在线服务交互会话信息可以是用户行为（比如操作行为、沟通行为、反馈行为等）的一个在线服务交互事项，也可以是用户行为的多个在线服务交互事项的统计结果，本公开实施例在此不作限定。本公开实施例中的用户行为可以涉及电子商务、虚拟现实、云游戏、区块链金融、在线办公等。
26.可以理解，在线服务交互会话信息可以是结合对用户行为进行捕捉所获取到的阶段化显著用户活动事件（比如某一时段内的具有代表性的用户活动事件，或者某一时段内具有较高特征识别度的用户活动事件）确定的，每一在线服务交互会话信息可以匹配一个阶段化显著用户活动事件。阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容（比如可以理解为差异化的细节特征或者属性特征）可以包括阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词（比如事件标签）、阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词（用户行为标签）、数据捕捉线程特征（线程标签）和事件捕捉签名（时域层面的捕捉节点，比如在xx年xx月xx日xx时xx分xx秒获得的事件）中的一项或者若干项，但不限于此。
27.进一步的，阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词可以不重复且显著地
区分相关数据捕捉线程在某些时段下捕捉到的用户活动事件，比如：阶段化显著用户活动事件的区分向量（cv）、包含相关数据捕捉线程主题关键词和事件捕捉签名的独占型关键词（不重复的标签）等。阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词可以是阶段化显著用户活动事件中涵盖的用户行为主题关键词，比如：阶段化显著用户活动事件中捕捉到的页面浏览行为、身份校验行为、资源请求行为、信息修改行为等主题关键词。阶段化显著用户活动事件所指向的数据捕捉线程特征可以是捕捉该阶段化显著用户活动事件的相关数据捕捉线程的主题关键词。阶段化显著用户活动事件所指向的事件捕捉签名可以是捕捉该阶段化显著用户活动事件的数字签名信息（比如时间戳）。
28.在实际实施时，所属领域技术人员可以通过真实需求选择适合的思路获取在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，本公开实施例对此不作过多描述。比如，可以在在线服务交互会话信息中具有该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容（其表现形式可以是特征图或者特征向量），通过对在线服务交互会话信息进行分析，可以得到该个性化细节描述内容；也可以在结合在线服务交互会话信息的主题关键词，检测事先记录的在线服务交互会话信息的主题关键词与阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容之间的关联指数，得到该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容。
29.对于一些可能的示例而言，携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息可以是事先设定的目标用户行为的在线服务交互会话信息，可以是由指定的用户行为处理设备上传的。用户行为处理设备可以是用于对相关数据捕捉线程捕捉的用户活动事件和事先设定的目标用户行为的基准用户活动事件进行处理，以确定目标用户行为的n个在线服务交互会话信息的对应系统等。在实际实施时，可以通过n个用户行为处理设备，对配置在不同分布标签的n个相关数据捕捉线程捕捉的用户活动事件和事先设定的目标用户行为的基准用户活动事件（参考用户活动事件）进行处理，得到目标用户行为的n个在线服务交互会话信息，并将该n个在线服务交互会话信息上传至目前实施该应对个性化服务定制的大数据分析方法的大数据分析系统。此外，用户行为处理设备可以是结合任意适配的用户活动事件处理函数实现的。
30.step102，结合所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。
31.对于本公开实施例而言，所述服务交互会话大数据池（比如可以理解为在先的/历史的会话信息形成的大数据池）中涵盖n个已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息，相应的，先验服务交互会话信息可以理解为历史服务交互会话信息。预设大数据服务器可以是用于收集上传的在线服务交互会话信息，以对各种用户行为的在线服务交互会话信息进行记录、分类、识别等任意适应性操作的服务器或者服务系统。举例而言，携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息可以是第3阶段或者第2阶段中捕捉的用户行为的在线服务交互会话信息，预设大数据服务器可以是对第3阶段或者第2阶段中捕捉的用户行为的在线服务交互会话信息进行记录以及进行解析的第1阶段服务器。对于本公开实施例而言，第1阶段、第2阶段、第3阶段之间具有逐一的涵盖关系。
32.进一步的，服务交互会话大数据池可以是永久记录的，也可以是云端暂调的，本公
开实施例对此不作过多描述。举例而言，服务交互会话大数据池可以是预设大数据服务器永久记录到云服务系统中的先验服务交互会话信息的大数据簇，也可以是目前实施该应对个性化服务定制的大数据分析方法的大数据分析系统暂时调取的已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息的大数据簇。
33.就一些示例而言，目标先验服务交互会话信息可以是所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容一致的先验服务交互会话信息。举例而言，阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词一致的先验服务交互会话信息，阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名分别与该在线服务交互会话信息的阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名一致的先验服务交互会话信息。
34.此外，目标先验服务交互会话信息也可以是所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容类似的先验服务交互会话信息，举例而言，所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征分别与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征一致，且所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于指定的差异约束值的先验服务交互会话信息。其中，量化比较结果可以是时间差（timing），差异约束值可以是时间差阈值（timing value）。
35.在实际实施时，可以结合阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，检测服务交互会话大数据池，以确定服务交互会话大数据池中是否具有与该在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。
36.step103，在所述服务交互会话大数据池中具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。
37.对于本公开实施例而言，在服务交互会话大数据池中具有与在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息的条件下，可以确定该在线服务交互会话信息与该目标先验服务交互会话信息的一致性过高，可以理解，该在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。举例而言，在多个用户行为处理设备配置了一致的相关数据捕捉线程的条件下，多个用户行为处理设备可以具有一致的阶段化显著用户活动事件原料信息，这样可能造成结合同一相关数据捕捉线程捕捉的阶段化显著用户活动事件确定的在线服务交互会话信息被多个用户行为处理设备异常传输（比如不止传输一次，造成传输冗余），从而在服务交互会话大数据池中具有所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容一致的目标先验服务交互会话信息的条件下，可以确定该在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息（也可以理解为，针对该在线服务交互会话信息，不能进行大数据入池处理，否则会造成会话信息冗余）。举例而言，一个目标用户行为可能在相对短暂的周期内被若干轮捕捉，这可能会造成这个目标用户行为在相对短暂的周期
内类似的若干组阶段化显著用户活动事件被用户行为处理设备作若干轮比较，生成多个在线服务交互会话信息并通过异常形式进行传输，从而在服务交互会话大数据池中具有所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容类似的目标先验服务交互会话信息的条件下，可以确定该在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。
38.对于一些可能的示例而言，可以在服务交互会话大数据池中不具有所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容一致的目标先验服务交互会话信息，且不具有所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容类似的目标先验服务交互会话信息的条件下，确定该在线服务交互会话信息为满足大数据入池要求的会话信息，并将该在线服务交互会话信息传输到预设大数据服务器。
39.在本公开实施例中，通过在获取到携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容；结合所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息；其中，所述服务交互会话大数据池中涵盖n个已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息；在所述服务交互会话大数据池中具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。如此设计，结合阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容可以精准及时地确定出存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息，继而可以便于在在线服务交互会话信息的大数据入池时进行冗余规避操作，这样能够提高预设大数据服务器针对在线服务交互会话信息的收集效率，进而提升预设大数据服务器的资源利用率，确保预设大数据服务器中的在线服务交互会话信息的多样化和丰富性。
40.对于一种可能独立实施的设计思路而言，所述服务交互会话大数据池涵盖如下至少一项：本地的第一服务交互会话大数据池；云端的第二服务交互会话大数据池。
41.对于本公开实施例而言，本地的第一服务交互会话大数据池可以包括为记录在任意适配的云服务系统中的先验服务交互会话信息的集合，云端的第二服务交互会话大数据池可以是缓存在内存、磁盘文件、数据缓存服务等任意合适位置处的先验服务交互会话信息的集合。如此设计，结合本地的第一服务交互会话大数据池确定不满足大数据入池要求的会话信息，能提升不满足大数据入池要求的会话信息确定的精度；结合云端的第二服务交互会话大数据池确定不满足大数据入池要求的会话信息，能够保障不满足大数据入池要求的会话信息定位的时效性。
42.对于一种可能独立实施的设计思路而言，该方法示例性的还可以包括如下技术方案。
43.step111，在所述服务交互会话大数据池中不具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，将所述在线服务交互会话信息传输到所述预设大数据服务器。
44.对于本公开实施例而言，在服务交互会话大数据池中不具有与携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息的条件下，可以确
定携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息为满足大数据入池要求的会话信息，从而可以将该在线服务交互会话信息传输到预设大数据服务器。
45.如此设计，能够避免将冗余的在线服务交互会话信息传输到预设大数据服务器，这样能够提高预设大数据服务器针对在线服务交互会话信息的收集效率。
46.对于一种可能独立实施的设计思路而言，本公开实施例提供一种应对个性化服务定制的大数据分析方法，该方法可以包括如下step201至step203所描述的技术方案。
47.step201，在获取到携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容。
48.step202，在所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容涵盖所述阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词的条件下，结合所述活动事件主题关键词，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息；其中，所述服务交互会话大数据池中涵盖n个已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息。
49.对于本公开实施例而言，阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词可以是不限定的适配的能够独占型关键词某一指定的相关数据捕捉线程在设定周期捕捉的用户活动事件主题关键词信息，比如：阶段化显著用户活动事件的区分向量、包含相关数据捕捉线程主题关键词和事件捕捉签名的独占型关键词等。在实际实施时，阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词可以是相关数据捕捉线程在捕捉到该阶段化显著用户活动事件的条件下通过任意匹配的思路确定的，本公开实施例对此不作过多描述。举例而言，阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词可以是相关数据捕捉线程任意确定的区分向量，也可以是各相关数据捕捉线程结合捕捉该阶段化显著用户活动事件的相关数据捕捉线程主题关键词和事件捕捉签名，依据统一主题关键词获取思路获取主题关键词信息，还可以是相关数据捕捉线程结合阶段化显著用户活动事件中涵盖的行为习惯、以及捕捉该阶段化显著用户活动事件的相关数据捕捉线程主题关键词和事件捕捉签名确定的行为习惯关键词。
50.在实际实施时，可以通过对阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词与服务交互会话大数据池中各先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词进行比较，确定服务交互会话大数据池中是否具有与在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。与在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息可以是所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词一致的先验服务交互会话信息。
51.step203，在所述服务交互会话大数据池中具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。
52.对于一种可能独立实施的设计思路而言，所述目标先验服务交互会话信息包括第一先验服务交互会话信息，所述第一先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词一致。基于此，以上step202中所述的结合所述活动事件主题关键词，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系
的目标先验服务交互会话信息，可以通过如下内容事先。
53.step211，结合所述活动事件主题关键词，检测所述服务交互会话大数据池，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有第一先验服务交互会话信息。
54.在实际实施时，可以通过检测本地的第一服务交互会话大数据池确定服务交互会话大数据池中是否具有第一先验服务交互会话信息，也可以通过检测云端的第二服务交互会话大数据池确定服务交互会话大数据池中是否具有第一先验服务交互会话信息，本公开实施例对此不作过多描述。
55.本公开实施例中，在阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容包括阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词的条件下，结合该活动事件主题关键词，确定服务交互会话大数据池中是否具有与该在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。如此设计，由于阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词可以对阶段化显著用户活动事件进行独占型关键词，从而可以有效检测出结合同一阶段化显著用户活动事件确定的在线服务交互会话信息存在入池冗余的问题，继而可以便于在在线服务交互会话信息的大数据入池时进行冗余规避操作，以及能够提高预设大数据服务器针对在线服务交互会话信息的收集效率。
56.对于一种可能独立实施的设计思路而言，本公开实施例提供一种应对个性化服务定制的大数据分析方法，该方法可以包括step301至step303所描述的技术方案。
57.step301，在获取到携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容。
58.step302，在所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容涵盖所述阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名的条件下，结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息；其中，所述服务交互会话大数据池中涵盖n个已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息。
59.对于本公开实施例而言，阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词可以是阶段化显著用户活动事件中涵盖的用户行为主题关键词，比如：阶段化显著用户活动事件中捕捉到的页面浏览行为、身份校验行为、资源请求行为、信息修改行为等主题关键词。阶段化显著用户活动事件中涵盖的用户行为主题关键词可以是通过对阶段化显著用户活动事件中的用户行为与n个用户行为的基准用户活动事件进行处理确定的。阶段化显著用户活动事件所指向的数据捕捉线程特征可以是捕捉该阶段化显著用户活动事件的相关数据捕捉线程主题关键词。阶段化显著用户活动事件所指向的事件捕捉签名可以是捕捉该阶段化显著用户活动事件的时序签名。
60.在实际实施时，可以通过对阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名分别与服务交互会话大数据池中各先验服务交互会话信息所指向的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名进行处理，确定服务交互会话大数据池中是否具有与该在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。与在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息可以是所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征分别
与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征一致，且所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名一致或类似的先验服务交互会话信息。
61.step303，在所述服务交互会话大数据池中具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。
62.本公开实施例中，在阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容包括阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名的条件下，结合该用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征和事件捕捉签名，确定服务交互会话大数据池中是否具有与该在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息。如此设计，能够快速检测出一个目标用户行为在相对短暂的周期内类似的若干组阶段化显著用户活动事件被用户行为处理设备做多轮处理，进而确定多个在线服务交互会话信息并通过异常形式进行传输的情况，继而可以便于在在线服务交互会话信息的大数据入池时进行冗余规避操作，以及能够提高预设大数据服务器针对在线服务交互会话信息的收集效率。
63.对于一种可能独立实施的设计思路而言，所述目标先验服务交互会话信息包括第二先验服务交互会话信息，所述第二先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征分别与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的用户行为主题关键词、数据捕捉线程特征一致；所述第二先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于预设的第一差异约束值。基于此，上述step302中所述的结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息，可以通过如下内容实现。
64.step311，结合所述用户行为主题关键词、所述数据捕捉线程特征和所述事件捕捉签名，检测所述服务交互会话大数据池，确定所述服务交互会话大数据池中是否具有第二先验服务交互会话信息。
65.对于本公开实施例而言，第一差异约束值可以是事先预设的，也可以是平台中事先记录的，本公开实施例对此不作过多描述。
66.在实际实施时，可以通过检测本地的第一服务交互会话大数据池确定服务交互会话大数据池中是否具有第二先验服务交互会话信息，也可以通过检测云端的第二服务交互会话大数据池确定服务交互会话大数据池中是否具有第二先验服务交互会话信息，本公开实施例对此不作过多描述。
67.对于一种可能独立实施的设计思路而言，所述服务交互会话大数据池包括云端的第二服务交互会话大数据池，所述第二服务交互会话大数据池中的每一先验服务交互会话信息以信息二元组的方式进行暂时调用。基于此，以上step311可以通过如下内容实现。
68.step321，结合所述用户行为主题关键词和所述数据捕捉线程特征，确定目标二元组索引。
69.对于本公开实施例而言，第二服务交互会话大数据池中的每一先验服务交互会话信息以信息二元组的方式进行暂时调用，可以每一先验服务交互会话信息的二元组索引可以是事先通过真实需求选择适合的思路确定的，由此可以结合在线服务交互会话信息的阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词和数据捕捉线程特征，通过对应的思路确定目标二元组索引。在实际实施时，所属领域技术人员可以通过真实需求选择适合的思路结合用户行为主题关键词和数据捕捉线程特征，确定目标二元组索引（具有索引关系和查询关系的二元组数据），本公开实施例对此不作过多描述。
70.对于一些可能的示例而言，可以依据预设的拼接思路，对用户行为主题关键词和数据捕捉线程特征进行拼接，得到目标二元组索引，举例而言，在数据捕捉线程特征为“thread_qk”，用户行为主题关键词为“3t_qk”的条件下，可以将数据信息“thread_qk_3t_qk”作为目标二元组索引。
71.step322，借助所述目标二元组索引检测所述第二服务交互会话大数据池。
72.step323，在所述第二服务交互会话大数据池中检测到二元组索引与所述目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息，且所述先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于所述第一差异约束值的条件下，确定所述服务交互会话大数据池中具有所述第二先验服务交互会话信息。
73.对于本公开实施例而言，服务交互会话大数据池包括云端的第二服务交互会话大数据池，第二服务交互会话大数据池中的每一先验服务交互会话信息以信息二元组的方式进行暂时调用，结合在线服务交互会话信息的阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词和数据捕捉线程特征，生成目标二元组索引，并结合该目标二元组索引检测第二服务交互会话大数据池，在第二服务交互会话大数据池中检测到二元组索引与该目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息，且该先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于第一差异约束值的条件下，确定服务交互会话大数据池中具有第二先验服务交互会话信息。如此设计，可以准确及时的确定服务交互会话大数据池中是否具有第二先验服务交互会话信息。
74.对于一种可能独立实施的设计思路而言，以上step311还可以包括如下技术方案。
75.step331，在符合如下其中一项要求的条件下，确定所述先验服务交互会话信息中不具有第二先验服务交互会话信息：所述第二服务交互会话大数据池中不具有二元组索引与所述目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息；所述第二服务交互会话大数据池中具有二元组索引与所述目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息，且所述先验服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名与所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的事件捕捉签名之间的量化比较结果不低于所述第一差异约束值。
76.对于一种可能独立实施的设计思路而言，所述方法示例性的还可以包括如下内容：step341，在所述服务交互会话大数据池中不具有所述第二先验服务交互会话信息的条件下，结合所述目标二元组索引，以预设的第二差异约束值作为暂时调用时段约束，将所述在线服务交互会话信息以信息二元组的方式暂时调用到所述第二服务交互会话大数据池。
77.对于本公开实施例而言，第二差异约束值可以是事先预设的，也可以是系统默认的，本公开实施例对此不作过多描述。在实际实施时，第二差异约束值可以与第一差异约束值保持一致，也可以与第一差异约束值不一致。
78.在本公开实施例中，通过在服务交互会话大数据池中不具有第二先验服务交互会话信息的条件下，结合目标二元组索引，以预设的第二差异约束值作为暂时调用时段约束，将该第二先验服务交互会话信息以信息二元组的方式暂时调用到第二服务交互会话大数据池。如此设计，可以对不存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息进行暂时调用，以降低与该在线服务交互会话信息一致性过高（过于类似）的衍生的在线服务交互会话信息再次传输到预设大数据服务器的问题。
79.对于一种可能独立实施的设计思路而言，本公开实施例提供的应对个性化服务定制的大数据分析方法示例性的可以包括如下step401-step404所记录的内容。
80.step401，操作端进行差异约束值配置。
81.对于本公开实施例而言，操作端可以调整用于作为先验服务交互会话信息暂时调用时段约束的差异约束值。该差异约束值还可以用于在在线服务交互会话信息冗余规避时确定携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息与先验服务交互会话信息是否为多轮捕捉存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息。在实际实施时，该差异约束值可以对应于以上实施例中的第一差异约束值与第二差异约束值中的其中一个。
82.step402，冗余处理系统获取下游的用户行为处理设备传输的目标用户行为的n个在线服务交互会话信息。
83.对于本公开实施例而言，对于每个在线服务交互会话信息，可以对该在线服务交互会话信息进行挖掘，挖掘出该在线服务交互会话信息中阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词、该阶段化显著用户活动事件所指向的数据捕捉线程特征、事件捕捉签名以及用户行为主题关键词。
84.step403，冗余处理系统对所述n个在线服务交互会话信息进行冗余规避操作，得到第一在线服务交互会话信息簇。
85.对于本公开实施例而言，针对大数据入池冗余的冗余规避操作可以是对多个用户行为处理设备接入相同相关数据捕捉线程作为阶段化显著用户活动事件的原料信息造成存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息进行冗余规避操作。针对每一在线服务交互会话信息，通过根据该在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的活动事件主题关键词，检索预设大数据服务器记录的服务交互会话大数据池，来鉴别该在线服务交互会话信息是否已被剩余用户行为处理设备传输。若该在线服务交互会话信息是否已被剩余用户行为处理设备传输，则立刻返回消息。若该在线服务交互会话信息未被剩余用户行为处理设备传输，可以将该在线服务交互会话信息绑定至第一在线服务交互会话信息簇。
86.step404，冗余处理系统对所述第一在线服务交互会话信息簇中的在线服务交互会话信息进行多阶段的冗余规避操作，得到第二在线服务交互会话信息簇。
87.对于本公开实施例而言，多阶段的冗余规避操作可以是对目标用户行为在小范围内被相同的相关数据捕捉线程多轮捕捉造成存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息进行冗余规避操作。对于一些可能的示例而言，对于第一在线服务交互会话信息簇中的
每一在线服务交互会话信息，可以将在线服务交互会话信息的阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词和数据捕捉线程特征组成的数据信息“数据捕捉线程特征_用户行为主题关键词”作为云端的在线服务交互会话信息的二元组索引，将事件捕捉签名作为云端的在线服务交互会话信息的索引标签，将操作端配置的差异约束值作为云端的在线服务交互会话信息的活跃时段约束。对阶段化显著用户活动事件所指向的用户行为主题关键词和数据捕捉线程特征合并得到目标二元组索引，使用该目标二元组索引检测云端的已上报的在线服务交互会话信息，鉴别过渡空间中是否具有二元组索引与目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息。若不具有二元组索引与目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息，则表明在极短时段内该目标用户行为不存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息，可以将该携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息加载到过渡空间中，并将该在线服务交互会话信息加入至第二在线服务交互会话信息簇。若具有二元组索引与目标二元组索引一致的先验服务交互会话信息，则将该在线服务交互会话信息的阶段化显著用户活动事件所指向的事件捕捉签名和该先验服务交互会话信息索引标签中的事件捕捉签名进行联合分析，若该在线服务交互会话信息的阶段化显著用户活动事件所指向的事件捕捉签名与该先验服务交互会话信息索引标签中的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于操作端配置的差异约束值，则表明该携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息，立刻反馈入池异常消息，若该在线服务交互会话信息的阶段化显著用户活动事件所指向的事件捕捉签名与该先验服务交互会话信息索引标签中的事件捕捉签名之间的量化比较结果低于操作端配置的差异约束值，则表明该携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息为满足大数据入池要求的会话信息，可以将该在线服务交互会话信息迁移到第二在线服务交互会话信息簇。云端的每条在线服务交互会话信息达到活跃时段约束的限值后，可以实现自适应的清洗。
88.可以理解的是，只有在携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息不是因为多个用户行为处理设备配置相同相关数据捕捉线程作为阶段化显著用户活动事件的原料信息造成存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息，且不是因为目标用户行为在小范围内被同一相关数据捕捉线程多轮捕捉造成存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息的条件下，冗余处理系统才会将该携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息进行反馈。
89.对于一些可独立的实施例而言，该方法还可以包括如下内容：在所述服务交互会话大数据池中不具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为满足大数据入池要求的会话信息；将所述在线服务交互会话信息添加到所述服务交互会话大数据池中，并将添加了所述在线服务交互会话信息的服务交互会话大数据池确定为当前服务交互会话大数据池；响应于个性化定制请求，对所述当前服务交互会话大数据池进行个性化偏好解析，得到个性化偏好解析结果；基于所述到个性化偏好解析结果生成目标推送信息并进行推送。
90.对于本公开实施例而言，如果在线服务交互会话信息满足大数据入池要求，则表明在将所述在线服务交互会话信息添加到所述服务交互会话大数据池的操作不会出现大数据入池冗余，从而可以保障服务交互会话大数据池的在线服务交互会话信息的多样化和丰富性，这样一来，在接收到个性化定制请求的前提下，能够基于丰富完整的当前服务交互
会话大数据池实现个性化偏好解析，从而保障个性化偏好解析的质量，这样可以通过个性化偏好解析结果生成准确的目标推送信息，然后将这些目标推送信息下发给个性化定制请求对应的服务商系统，以供服务商系统进行针对性的用户信息推送。
91.对于一些可独立的实施例而言，对所述当前服务交互会话大数据池进行个性化偏好解析，得到个性化偏好解析结果，可以通过如下技术方案实现：通过当前服务交互会话大数据池确定待进行偏好解析的用户反馈文本，并确定参考用户反馈文本；对所述待进行偏好解析的用户反馈文本进行体验倾向解析，获得所述待进行偏好解析的用户反馈文本的第一体验倾向分布，并对所述参考用户反馈文本进行体验倾向解析，获得与所述参考用户反馈文本对应的第二体验倾向分布；将所述第一体验倾向分布、以及所述第二体验倾向分布进行体验倾向随机置乱操作，获得倾向拼接文本；依据所述倾向拼接文本，获得所述待进行偏好解析的用户反馈文本的个性化偏好解析结果。
92.如此设计，通过将待处理用户反馈文本的第一体验倾向分布和参考用户反馈文本的第二体验倾向分布进行体验倾向随机置乱操作，来减小第一体验倾向分布和第二体验倾向分布之间存在的干扰，然后能够利用倾向拼接文本，获得第一体验倾向分布的更精确的个性化偏好解析结果。
93.对于一些可独立的实施例而言，所述对所述待进行偏好解析的用户反馈文本进行体验倾向解析，获得所述待进行偏好解析的用户反馈文本的第一体验倾向分布，包括：对所述待进行偏好解析的用户反馈文本进行多个状态的体验倾向解析，确定与每一状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布；所述对所述参考用户反馈文本进行体验倾向解析，获得与所述参考用户反馈文本对应的第二体验倾向分布，包括：对所述参考用户反馈文本进行多个状态的体验倾向解析，确定与每组所述第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布；所述将所述第一体验倾向分布、以及所述第二体验倾向分布进行体验倾向随机置乱操作，获得倾向拼接文本，包括：针对每组第一体验倾向分布，对所述每组第一体验倾向分布、以及与所述每组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布进行体验倾向随机置乱操作，获得所述每组第一体验倾向分布对应的倾向拼接文本。
94.如此设计，通过对待进行偏好解析的用户反馈文本和参考用户反馈文本分别进行多个状态的体验倾向解析，使得获得的倾向拼接文本中，包括了待进行偏好解析的用户反馈文本和参考用户反馈文本中的更多体验倾向，进而基于倾向拼接文本确定待进行偏好解析的用户反馈文本的个性化偏好解析结果时，能够保障个性化偏好解析的准确性和可靠性。
95.对于一些可独立的实施例而言，所述依据所述倾向拼接文本，获得所述待进行偏好解析的用户反馈文本的个性化偏好解析结果，包括：依据所述每组第一体验倾向分布对应的倾向拼接文本，获得所述每组第一体验倾向分布的个性化偏好解析结果；基于与多个状态的体验倾向解析各自指向的第一体验倾向分布的个性化偏好解析结果，获得所述待进行偏好解析的用户反馈文本的个性化偏好解析结果。
96.如此设计，通过获得多个状态的体验倾向解析各自指向的个性化偏好解析结果，然后利用多个状态的体验倾向解析各自指向的个性化偏好解析结果确定的待进行偏好解析的用户反馈文本的个性化偏好解析结果具有更可信的质量。
97.对于一些可独立的实施例而言，所述对所述待进行偏好解析的用户反馈文本进行
多个状态的体验倾向解析，确定与每一状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布，包括：对所述待进行偏好解析的用户反馈文本进行多个状态的体验倾向解析，确定与每一状态的体验倾向解析对应的过渡体验倾向分布；针对所述每一状态的体验倾向解析为末阶状态体验倾向解析的情况，将末阶状态体验倾向解析对应的过渡体验倾向分布，作为该末阶状态体验倾向解析对应的第一体验倾向分布；针对所述每一状态的体验倾向解析为除末阶状态体验倾向解析的剩余状态的体验倾向解析的情况，将与所述每一状态的体验倾向解析对应的过渡体验倾向分布与该状态的体验倾向解析的后一状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布进行体验倾向拼接，获得与所述每一状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布。
98.对于一些可独立的实施例而言，所述将与每一状态的体验倾向解析对应的过渡体验倾向分布，与该状态的体验倾向解析的后一状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布进行体验倾向拼接，获得与所述每一状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布，包括：将与该状态的体验倾向解析的后一状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布进行衍生，获得衍生结果；将所述衍生结果与该状态的体验倾向解析对应的过渡体验倾向分布进行整合后，获得该状态的体验倾向解析对应的第一体验倾向分布。
99.对于一些可独立的实施例而言，所述对所述每组第一体验倾向分布、以及与所述每组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布进行体验倾向随机置乱操作，包括：依据所述每组第一体验倾向分布、以及与所述每组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布，对所述第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布进行体验倾向优化处理，获得该组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布的体验倾向优化用户反馈文本；以及依据所述每组第一体验倾向分布、以及与所述每组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布，获得与所述每组第一体验倾向分布对应的已标记用户反馈文本；其中，所述已标记用户反馈文本中任一反馈项目的语义评分，表征该第一体验倾向分布中分布标签与该任一反馈项目匹配的第一体验倾向信息具有解析价值的量化指标；依据所述体验倾向优化用户反馈文本、以所述已标记用户反馈文本，获得所述每组第一体验倾向分布对应的倾向拼接文本。
100.对于一些可独立的实施例而言，所述基于该组第一体验倾向分布、以及与该组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布，对该组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布进行体验倾向优化处理，包括：针对该组第一体验倾向分布中的每个第一体验倾向信息，从该组第一体验倾向分布对应的第二体验倾向分布的多个第二体验倾向信息中，确定与该第一体验倾向信息对应的多个上下游体验倾向信息；其中，该第一体验倾向信息对应的各个上下游体验倾向信息，与该第一体验倾向信息分布标签匹配的目标第二体验倾向信息之间的量化差异符合指定要求；基于该第一体验倾向信息与每个上下游体验倾向信息之间的共性指数，对与该第一体验倾向信息分布标签匹配的目标第二体验倾向信息进行体验倾向优化处理。
101.图3是示出可以实现本公开的实施例的应对个性化服务定制的大数据分析方法的应用环境的架构示意图，应对个性化服务定制的大数据分析方法的应用环境中可以包括互相通信的大数据分析系统100和会话交互设备200。基于此，大数据分析系统100和会话交互设备200在运行时实现或者部分实现本公开实施例的应对个性化服务定制的大数据分析方法。
102.以上已经结合附图描述了本公开的实施例，至少具有如下有益效果：通过在获取到携带大数据入池标签的在线服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息所指向的阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容；结合所述阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容，确定服务交互会话大数据池中是否具有与所述在线服务交互会话信息具有配对关系的目标先验服务交互会话信息；其中，所述服务交互会话大数据池中涵盖n个已经添加到预设大数据服务器的先验服务交互会话信息；在所述服务交互会话大数据池中具有所述目标先验服务交互会话信息的条件下，确定所述在线服务交互会话信息为不满足大数据入池要求的会话信息。
103.如此设计，结合阶段化显著用户活动事件的个性化细节描述内容可以精准及时地确定出存在大数据入池冗余的在线服务交互会话信息，继而可以便于在在线服务交互会话信息的大数据入池时进行冗余规避操作，这样能够提高预设大数据服务器针对在线服务交互会话信息的收集效率，进而提升预设大数据服务器的资源利用率，确保预设大数据服务器中的在线服务交互会话信息的多样化和丰富性。
104.以上所述，仅为本公开的较佳实施例而已，并非用于限定本公开的保护范围。