CN113051346A - 基于云计算的热点信息处理方法及区块链金融云中心 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种基于云计算的热点信息处理方法及区块链金融云中心，通过提取热点信息关联图谱中每个目标热点信息所对应的热点图谱节点单元，之后根据从预设的订阅热点记录中确定出的目标热点标签特征向量确定待推送资讯热点业务列表的热点标签兼容分布，以及根据确定出的待推送资讯热点业务列表中的业务标签确定待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布，基于热点标签兼容分布和热点标签扩展分布对待推送资讯热点业务列表进行关键资讯热点信息提取，得到关键资讯热点信息集，并分别分发给多个数字金融终端。如此，能够提高后续信息分发的兼容度，并且减少噪声内容。

Description

基于云计算的热点信息处理方法及区块链金融云中心

技术领域

本申请涉及云计算和大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于云计算的热点信息处理方法及区块链金融云中心。

背景技术

随着云计算和大数据技术的快速发展，其应用范围也越来越广，通过应用云端区块链金融云中心强大的云计算能力，可以对的大数据业务信息进行分析，从而识别出大量用户的意图发展规律，以便于后续的业务服务更新和产品技术研发。

然而，相关技术提取的热点信息关联图谱中，信息分发的兼容度较弱，噪声内容较多。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于云计算的热点信息处理方法及区块链金融云中心，通过对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪，以获得对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合，使得目标热点信息能够自适应服务大数据记录信息，即目标热点信息更加贴合服务大数据记录信息，进而根据热点信息特征标签集合，融合分类的服务大数据记录信息以及目标热点信息集合进行融合，能够得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱，使得生成的热点信息关联图谱更符合实际的热点分布情况，由此生成向多个数字金融终端分发对应的资讯热点信息，从而提高信息分发的匹配度。

第一方面，本申请提供一种基于云计算的热点信息处理方法，应用于区块链金融云中心，所述区块链金融云中心与多个数字金融终端通信连接，所述方法包括：

根据信息分发规则和分配的云计算任务对服务大数据记录信息进行分类处理，得到分类的服务大数据记录信息，并对所述分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息；

对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合，并对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合；

根据所述热点信息特征标签集合，对所述分类的服务大数据记录信息以及所述目标热点信息集合进行融合处理，得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱；

根据所述包括目标热点信息的热点信息关联图谱生成向所述多个数字金融终端分发对应的资讯热点信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，用于热点信息解析的热点信息解析脚本包括关键词聚类程序和追踪程序；

所述对所述分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息，包括：

通过所述关键词聚类程序对所述分类的服务大数据记录信息进行基于关键词的聚类，得到所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息；

所述对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合，包括：

通过所述追踪程序对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于热点信息标签的追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合；

所述对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合，包括：

通过所述追踪程序对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于特征标签空间的追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点；

所述通过所述追踪程序对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于热点信息标签的追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合，包括：

通过所述多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪；

将所述第一个追踪节点的追踪结果输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在所述后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，并将所述最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至目标热点信息标签，并将映射结果作为对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点；

所述通过所述追踪程序对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于特征标签空间的追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合，包括：

通过所述多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪；

将所述第一个追踪节点的追踪结果输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在所述后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，并将所述最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至特征标签空间，并将映射结果作为对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述关键词聚类程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的聚类节点；

所述通过所述关键词聚类程序对所述分类的服务大数据记录信息进行基于关键词的聚类，得到所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息，包括：

通过所述多个相互之间存在追踪关联关系的聚类节点的第一个聚类节点，对所述分类的服务大数据记录信息进行聚类分簇；

将所述第一个聚类节点的聚类分簇输出到后续相互之间存在追踪关联关系的聚类节点，以在所述后续相互之间存在追踪关联关系的聚类节点中继续进行聚类分簇和聚类结果输出，直至输出到最后一个聚类节点；

将所述最后一个聚类节点输出的聚类结果作为所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，当所述追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，且相同层次的所述追踪节点与所述聚类节点之间存在跨节点关联关系时，所述通过所述追踪程序对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于热点信息标签的追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合，包括：

通过所述多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪，并将追踪结果与所述第一个追踪节点跨节点关联关系的聚类节点输出的聚类结果进行融合，将融合结果作为所述第一个追踪节点的追踪结果，并输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在所述后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪、融合处理和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，将所述最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至目标热点信息标签，并将映射结果作为对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合；

当所述追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，且相同层次的所述追踪节点与所述聚类节点之间存在跨节点关联关系时，所述通过所述追踪程序对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于特征标签空间的追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合，包括：

通过所述多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪，将追踪结果与所述第一个追踪节点跨节点关联关系的聚类节点输出的聚类结果进行融合，将融合结果作为所述第一个追踪节点的追踪结果，并输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在所述后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪、融合处理和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，将所述最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至特征标签空间，并将映射结果作为对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述热点信息特征标签集合，对所述分类的服务大数据记录信息以及所述目标热点信息集合进行融合处理，得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱，包括：

针对所述热点信息特征标签集合中的每个热点信息特征标签执行以下处理：

将所述分类的服务大数据记录信息中对应所述热点信息特征标签的标签特征值、与所述热点信息特征标签集合中所述热点信息特征标签的标签特征值融合，以得到所述热点信息特征标签的第一标签特征值；

对所述热点信息特征标签集合中所述热点信息特征标签的标签特征值进行加权处理，并将加权处理结果与所述目标热点信息集合中对应所述热点信息特征标签的标签特征值融合，以得到所述热点信息特征标签的第二标签特征值；

将所述第一标签特征值与所述第二标签特征值进行加权处理，以得到所述热点信息特征标签的特征；

根据所述热点信息特征标签的特征，从所述分类的服务大数据记录信息中匹配对应的热点标题特征，并从所述目标热点信息集合中匹配对应的热点内容特征；

将匹配到的所述热点标题特征及所述热点内容特征进行融合处理，得到一个热点图谱节点；

将各个热点图谱节点按照热点业务关系进行拼接得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述包括目标热点信息的热点信息关联图谱生成向所述多个数字金融终端分发对应的资讯热点信息的步骤，包括：

提取所述热点信息关联图谱中每个目标热点信息所对应的热点图谱节点单元，在从所述热点图谱节点单元的图谱数据源中获取所述热点图谱节点单元在推送时所关联的原始资讯热点业务列表的同时，并行地提取所述热点图谱节点单元的热点标签特征向量；

基于提取到的热点标签特征向量确定用于对所述原始资讯热点业务列表进行筛选的筛选规则信息，从所述筛选规则信息中提取出多个待使用的筛选规则节点的规则匹配参数以及不同筛选规则节点之间的业务关联信息，根据所述规则匹配参数和所述业务关联信息对多个待使用的筛选规则节点进行筛选得到至少两个目标筛选规则元素；其中，所述目标筛选规则元素的规则匹配参数的覆盖特征范围位于设定特征范围内且不同的目标筛选规则元素之间的业务关联信息的差异度小于设定值；

通过所述目标筛选规则元素对所述原始资讯热点业务列表进行筛选，得到待推送资讯热点业务列表；

根据从预设的订阅热点记录中确定出的目标热点标签特征向量确定所述待推送资讯热点业务列表的热点标签兼容分布，以及根据确定出的所述待推送资讯热点业务列表中的业务标签确定所述待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布；

基于所述热点标签兼容分布和所述热点标签扩展分布对所述待推送资讯热点业务列表进行关键资讯热点信息提取，得到关键资讯热点信息集，并分别分发给所述多个数字金融终端。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述热点标签兼容分布和所述热点标签扩展分布对所述待推送资讯热点业务列表进行关键资讯热点信息提取，得到关键资讯热点信息集的步骤，包括：

基于所述热点标签扩展分布对所述待推送资讯热点业务列表进行业务分流得到多个分流业务对象，根据每个分流业务对象与其它分流业务对象之间的关联关系计算每个分流业务对象的分流业务影响力；

按照所述分流业务影响力由大到小的顺序将所述分流业务对象进行排序得到分流业务对象排序集合；

基于所述热点标签兼容分布依次对所述分流业务对象排序集合中的每个分流业务对象进行关键资讯热点信息提取，当每提取一组关键资讯热点信息时，计算该组关键资讯热点信息的当前热点影响参数和当前兼容分布参数；

在当前热点影响参数和当前兼容分布参数满足设定条件时，继续按照所述分流业务对象排序集合进行关键资讯热点信息提取；

判断当前热点影响参数和当前兼容分布参数是否满足设定条件，在当前热点影响参数和当前兼容分布参数不满足设定条件时，删除当前组关键资讯热点信息并进行返回遍历，对当前组关键资讯热点信息对应的下一排序序列的分流业务对象进行关键资讯热点信息提取，直至完成对所述分流业务对象排序集合中所有分流业务对象的关键资讯热点信息提取；

其中，所述判断当前热点影响参数和当前兼容分布参数是否满足设定条件具体包括以下内容：

根据所述分流业务对象排序集合的分布覆盖业务确定当前热点影响参数的第一订阅频次以及当前兼容分布参数的第二订阅频次；

比较所述第一订阅频次和所述第二订阅频次的大小；

在所述第一订阅频次大于所述第二订阅频次时，判断所述当前热点影响参数是否超过第一预设值；在所述当前热点影响参数未超过所述第一预设值时，判断所述当前兼容分布参数是否低于第二预设值，在所述当前兼容分布参数低于所述第二预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数满足设定条件；在所述当前兼容分布参数大于等于所述第二预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；在所述当前热点影响参数超过所述第一预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；其中，所述第一预设值和所述第二预设值是根据所述第一订阅频次和所述第二订阅频次的差值在第一预设映射列表中的第一映射值确定的；

在所述第一订阅频次小于等于所述第二订阅频次时，判断所述当前热点影响参数是否超过第三预设值；在所述当前热点影响参数未超过所述第三预设值时，判断所述当前兼容分布参数是否低于第四预设值，在所述当前兼容分布参数低于所述第四预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数满足设定条件；在所述当前兼容分布参数大于等于所述第四预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；在所述当前热点影响参数超过所述第三预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；其中，所述第三预设值和所述第四预设值是根据所述第一订阅频次和所述第二订阅频次分别在第二预设映射列表中的第二映射值确定的，所述第一预设映射列表与所述第二预设映射列表为互补的列表。

第二方面，本申请实施例还提供一种基于云计算的热点信息处理装置，应用于区块链金融云中心，所述区块链金融云中心与多个数字金融终端通信连接，所述装置包括：

分类处理模块，用于根据信息分发规则和分配的云计算任务对服务大数据记录信息进行分类处理，得到分类的服务大数据记录信息，并对所述分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息；

追踪处理模块，用于对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合，并对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合；

融合处理模块，用于根据所述热点信息特征标签集合，对所述分类的服务大数据记录信息以及所述目标热点信息集合进行融合处理，得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱；

分发模块，用于根据所述包括目标热点信息的热点信息关联图谱生成向所述多个数字金融终端分发对应的资讯热点信息。

第三方面，本申请实施例还提供一种基于云计算的热点信息处理系统，所述基于云计算的热点信息处理系统包括区块链金融云中心以及与所述区块链金融云中心通信连接的多个数字金融终端；

所述区块链金融云中心，用于根据信息分发规则和分配的云计算任务对服务大数据记录信息进行分类处理，得到分类的服务大数据记录信息，并对所述分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息；

所述区块链金融云中心，用于对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合，并对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合；

所述区块链金融云中心，用于根据所述热点信息特征标签集合，对所述分类的服务大数据记录信息以及所述目标热点信息集合进行融合处理，得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱；

所述区块链金融云中心，用于根据所述包括目标热点信息的热点信息关联图谱生成向所述多个数字金融终端分发对应的资讯热点信息。

第四方面，本申请实施例还提供一种区块链金融云中心，所述区块链金融云中心包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个数字金融终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于云计算的热点信息处理方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于云计算的热点信息处理方法。

基于上述任意一个方面，本申请通过对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪，以获得对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合，使得目标热点信息能够自适应服务大数据记录信息，即目标热点信息更加贴合服务大数据记录信息，进而根据热点信息特征标签集合，融合分类的服务大数据记录信息以及目标热点信息集合进行融合，能够得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱，使得生成的热点信息关联图谱更符合实际的热点分布情况，由此生成向多个数字金融终端分发对应的资讯热点信息，从而提高信息分发的匹配度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要调用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。

图1为本申请实施例提供的基于云计算的热点信息处理系统的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的基于云计算的热点信息处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的基于云计算的热点信息处理装置的功能模块示意图；

图4为本申请实施例提供的用于实现上述的基于云计算的热点信息处理方法的区块链金融云中心的结构组件示意框图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本申请进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。

图1是本申请一种实施例提供的基于云计算的热点信息处理系统10的交互示意图。基于云计算的热点信息处理系统10可以包括区块链金融云中心100以及与区块链金融云中心100通信连接的数字金融终端200。图1所示的基于云计算的热点信息处理系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该基于云计算的热点信息处理系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。

本实施例中，数字金融终端200可以包括移动设备、平板计算机、膝上型计算机等或其任意组合。在一些实施例中，移动设备可以包括物联网设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、或增强现实设备等，或其任意组合。在一些实施例中，物联网设备可以包括智能电器设备的控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机等，或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可包括智能手环、智能鞋带、智能玻璃、智能头盔、智能手表、智能服装、智能背包、智能配件等，或其任何组合。在一些实施例中，智能移动设备可以包括智能手机、个人数字助理、游戏设备等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和增强现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实玻璃、虚拟现实贴片、增强现实头盔、增强现实玻璃、或增强现实贴片等，或其任意组合。例如，虚拟现实设备和增强现实设备可以包括各种虚拟现实产品等。

本实施例中，基于云计算的热点信息处理系统10中的区块链金融云中心100和数字金融终端200可以通过配合执行以下方法实施例所描述的基于云计算的热点信息处理方法，具体区块链金融云中心100和数字金融终端200的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细描述。

基于本申请提供的技术方案的发明构思出发，本申请提供的区块链金融云中心100可以应用在例如智慧医疗、智慧城市管理、智慧工业互联网、通用业务监控管理等可以应用大数据技术或者是云计算技术等的场景中，再比如，还可以应用在包括但不限于新能源汽车系统管理、智能云办公、云平台数据处理、云游戏数据处理、云直播处理、云汽车管理平台、区块链金融数据服务平台等，但不限于此。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本申请实施例提供的基于云计算的热点信息处理方法的流程示意图，本实施例提供的基于云计算的热点信息处理方法可以由图1中所示的区块链金融云中心100执行，下面对该基于云计算的热点信息处理方法进行详细介绍。

步骤S110，根据信息分发规则和分配的云计算任务对服务大数据记录信息进行分类处理，得到分类的服务大数据记录信息，并对分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到服务大数据记录信息的关键词聚类信息。

步骤S120，对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合，并对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。

步骤S130，根据热点信息特征标签集合，对分类的服务大数据记录信息以及目标热点信息集合进行融合处理，得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱。

步骤S140，根据包括目标热点信息的热点信息关联图谱生成向多个数字金融终端200分发对应的资讯热点信息。

本实施例中，信息分发规则可以包括预先经由服务提供商订阅的信息分发采集项目，信息分发采集项目可以是指用于执行后续信息分发时所参考的服务类型标签，这样可以基于服务类型标签收集相对应的服务大数据记录信息。云计算任务可以是包括用于对服务大数据记录信息进行分类处理的任务节点，例如触发时间节点，或者触发业务节点等，在此不作具体限定。由此，可以对服务大数据记录信息进行分类处理，得到分类的服务大数据记录信息，具体分类处理的方式可以基于预先配置的分类原则对服务大数据记录信息进行分类解析。

基于上述设计，本实施例通过对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪，以获得对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合，使得目标热点信息能够自适应服务大数据记录信息，即目标热点信息更加贴合服务大数据记录信息，进而根据热点信息特征标签集合，融合分类的服务大数据记录信息以及目标热点信息集合进行融合，能够得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱，使得生成的热点信息关联图谱更符合实际的热点分布情况，由此生成向多个数字金融终端分发对应的资讯热点信息，从而提高信息分发的匹配度。

在一种可能的实现方式中，在进行热点信息解析过程中，可以预先配置用于热点信息解析的热点信息解析脚本，具体可以包括关键词聚类程序和追踪程序。

基于此，针对步骤S110，在对分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到服务大数据记录信息的关键词聚类信息的过程中，可以通过关键词聚类程序对分类的服务大数据记录信息进行基于关键词的聚类，得到服务大数据记录信息的关键词聚类信息。

再进一步地，针对步骤S120，在对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合的过程中，可以通过追踪程序对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于热点信息标签的追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合。并且，在对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合的过程中，可以通过追踪程序对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于特征标签空间的追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。

下面结合几种可能的示例对上述方案进行详细描述。

示例A：

追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点。

在通过追踪程序对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于热点信息标签的追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合的过程中，可以通过多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪。然后，将第一个追踪节点的追踪结果输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，并将最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至目标热点信息标签，并将映射结果作为对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合。

示例B：

追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点。

在通过追踪程序对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于特征标签空间的追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合的过程中，可以通过多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪。然后，将第一个追踪节点的追踪结果输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，并将最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至特征标签空间，并将映射结果作为对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。

示例C：

关键词聚类程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的聚类节点。

在通过关键词聚类程序对分类的服务大数据记录信息进行基于关键词的聚类，得到服务大数据记录信息的关键词聚类信息的过程中，可以通过多个相互之间存在追踪关联关系的聚类节点的第一个聚类节点，对分类的服务大数据记录信息进行聚类分簇。然后，将第一个聚类节点的聚类分簇输出到后续相互之间存在追踪关联关系的聚类节点，以在后续相互之间存在追踪关联关系的聚类节点中继续进行聚类分簇和聚类结果输出，直至输出到最后一个聚类节点，将最后一个聚类节点输出的聚类结果作为服务大数据记录信息的关键词聚类信息。

其中，在一种可能的实现方式中，当追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，且相同层次的追踪节点与聚类节点之间存在跨节点关联关系时，在通过追踪程序对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于热点信息标签的追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合的过程中，可以通过以下实施方式来实现：

通过多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪，并将追踪结果与第一个追踪节点跨节点关联关系的聚类节点输出的聚类结果进行融合，将融合结果作为第一个追踪节点的追踪结果，并输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪、融合处理和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，将最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至目标热点信息标签，并将映射结果作为对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合。

又例如，在另一种可能的实现方式种，当追踪程序包括多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，且相同层次的追踪节点与聚类节点之间存在跨节点关联关系时，在通过追踪程序对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行基于特征标签空间的追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合的过程中，可以通过以下实施方式来实现：

通过多个相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中的第一个追踪节点，对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行业务特征追踪，将追踪结果与第一个追踪节点跨节点关联关系的聚类节点输出的聚类结果进行融合，将融合结果作为第一个追踪节点的追踪结果，并输出到后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点，以在后续相互之间存在追踪关联关系的追踪节点中继续进行业务特征追踪、融合处理和追踪结果输出，直至输出到最后一个追踪节点，将最后一个追踪节点输出的追踪结果映射至特征标签空间，并将映射结果作为对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。

进一步地，在一种可能的实现方式中，针对步骤S130，为了准确融合热点标题特征及热点内容特征，以提高后续信息分发的匹配度和体验度，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤S131，针对热点信息特征标签集合中的每个热点信息特征标签，将分类的服务大数据记录信息中对应热点信息特征标签的标签特征值、与热点信息特征标签集合中热点信息特征标签的标签特征值融合，以得到热点信息特征标签的第一标签特征值。

子步骤S132，对热点信息特征标签集合中热点信息特征标签的标签特征值进行加权处理，并将加权处理结果与目标热点信息集合中对应热点信息特征标签的标签特征值融合，以得到热点信息特征标签的第二标签特征值。

子步骤S133，将第一标签特征值与第二标签特征值进行加权处理，以得到热点信息特征标签的特征。

子步骤S134，根据热点信息特征标签的特征，从分类的服务大数据记录信息中匹配对应的热点标题特征，并从目标热点信息集合中匹配对应的热点内容特征。

子步骤S135，将匹配到的热点标题特征及热点内容特征进行融合处理，得到一个热点图谱节点。

子步骤S136，将各个热点图谱节点按照热点业务关系进行拼接得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱。

进一步地，在一种可能的实现方式中，针对步骤S140，为了提高后续信息分发的兼容度，并且减少噪声内容，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤S141，提取热点信息关联图谱中每个目标热点信息所对应的热点图谱节点单元，在从热点图谱节点单元的图谱数据源中获取热点图谱节点单元在推送时所关联的原始资讯热点业务列表的同时，并行地提取热点图谱节点单元的热点标签特征向量。

子步骤S142，基于提取到的热点标签特征向量确定用于对原始资讯热点业务列表进行筛选的筛选规则信息，从筛选规则信息中提取出多个待使用的筛选规则节点的规则匹配参数以及不同筛选规则节点之间的业务关联信息，根据规则匹配参数和业务关联信息对多个待使用的筛选规则节点进行筛选得到至少两个目标筛选规则元素。

其中，目标筛选规则元素的规则匹配参数的覆盖特征范围位于设定特征范围内且不同的目标筛选规则元素之间的业务关联信息的差异度小于设定值。

子步骤S143，通过目标筛选规则元素对原始资讯热点业务列表进行筛选，得到待推送资讯热点业务列表。

子步骤S144，根据从预设的订阅热点记录中确定出的目标热点标签特征向量确定待推送资讯热点业务列表的热点标签兼容分布，以及根据确定出的待推送资讯热点业务列表中的业务标签确定待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布。

子步骤S145，基于热点标签兼容分布和热点标签扩展分布对待推送资讯热点业务列表进行关键资讯热点信息提取，得到关键资讯热点信息集，并分别分发给多个数字金融终端200。

在一种可能的实现方式，譬如，子步骤S142可以通过以下示例性的实施方式来实现。

（1）从热点标签特征向量中确定出多个具有不同主题类型的特征向量集合，根据特征向量集合构建第一筛选规则集合以及第二筛选规则集合。

其中，值得说明的是，第一筛选规则集合为全局筛选规则集合，第二筛选规则集合为特定对象筛选规则集合。

（2）将第一筛选规则集合中的任意一个第一筛选规则对应的描述向量映射到第二筛选规则集合中的对应节点上的第二筛选规则中，并确定描述向量在第二筛选规则中的描述向量映射元素信息。

（3）基于描述向量映射元素信息与第二筛选规则中的目标描述信息之间的分层参数确定热点标签特征向量在设定业务范围内常用的目标消息队列，解析目标消息队列对应的消息队列内容信息并通过消息队列内容信息所指代的信息特征生成筛选规则信息。

（4）将筛选规则信息以拓扑结构列出，得到多个初始筛选规则节点，根据筛选规则信息的拓扑关系层级确定每个初始筛选规则节点的筛选层级，按照筛选层级由大到小的顺序将初始筛选规则节点进行排序并选取排序靠前的目标数量个初始筛选规则节点作为待使用的筛选规则节点。

（5）针对每个待使用的筛选规则节点，确定该筛选规则节点的分发事务组件的组件执行参数和函数调用参数，根据组件执行参数确定该筛选规则节点的分发规则使用图鉴，根据函数调用参数从分发规则使用图鉴中提取出规则匹配参数。

（6）针对待使用的多个筛选规则节点中的每两个筛选规则节点，计算每两个筛选规则节点之间的规则重合参数，基于规则重合参数确定每两个筛选规则节点在业务流程上的图鉴特征信息，从图鉴特征信息中提取出每两个筛选规则节点之间的业务关联信息。

在一种可能的实现方式，譬如，子步骤S143可以通过以下示例性的实施方式来实现。

（1）从目标筛选规则元素中确定出原始资讯热点业务列表的筛选消息主题分布。

其中，筛选消息主题分布用于表征原始资讯热点业务列表在热点图谱节点单元中的主题分布信息。

（2）根据筛选消息主题分布中的主题分布信息确定原始资讯热点业务列表的主题匹配参数，获取主题匹配参数中存在订阅主题标签的目标主题匹配参数。

（3）根据筛选消息主题分布对应的分布矩阵的逆矩阵对原始资讯热点业务列表进行筛选，并在筛选过程中采用目标主题匹配参数对原始资讯热点业务列表中存在与目标主题匹配参数的订阅主题标签对应的内容所对应的目标数据字段进行筛选，得到待推送资讯热点业务列表。

在一种可能的实现方式，譬如，子步骤S144可以通过以下示例性的实施方式来实现。

（1）从预设的订阅热点记录中提取不随订阅热点记录的更新而变化的热点记录消息，提取热点记录消息中的热点标签所属项目并从热点标签所属项目中识别在建立热点标签所属项目时所生成的兼容性参数。

（2）根据兼容性参数从预设的订阅热点记录中确定目标热点标签特征向量并将目标热点标签特征向量对应的编码信息导入预设的编码信息列表中，为每次导入编码信息列表的编码信息设置兼容标签。

（3）按照编码信息列表中的每个编码信息以及编码信息的编码权重确定不同编码信息之间的编码兼容分布系数。

（4）根据确定出的每个编码兼容分布系数以及每个编码兼容分布系数在编码信息列表中的位置生成待推送资讯热点业务列表的热点标签兼容分布。

（5）确定出待推送资讯热点业务列表中的业务标签所对应的扩展业务标签，并将业务标签和所对应的扩展业务标签进行组合，生成待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布。

在一种可能的实现方式，子步骤S145可以通过以下示例性的实施方式来实现。

（1）基于热点标签兼容分布和热点标签扩展分布对待推送资讯热点业务列表进行关键资讯热点信息提取，得到关键资讯热点信息集的步骤，包括：

（2）基于热点标签扩展分布对待推送资讯热点业务列表进行业务分流得到多个分流业务对象，根据每个分流业务对象与其它分流业务对象之间的关联关系计算每个分流业务对象的分流业务影响力。

（3）按照分流业务影响力由大到小的顺序将分流业务对象进行排序得到分流业务对象排序集合。

（4）基于热点标签兼容分布依次对分流业务对象排序集合中的每个分流业务对象进行关键资讯热点信息提取，当每提取一组关键资讯热点信息时，计算该组关键资讯热点信息的当前热点影响参数和当前兼容分布参数。

（5）在当前热点影响参数和当前兼容分布参数满足设定条件时，继续按照分流业务对象排序集合进行关键资讯热点信息提取。

（6）判断当前热点影响参数和当前兼容分布参数是否满足设定条件，在当前热点影响参数和当前兼容分布参数不满足设定条件时，删除当前组关键资讯热点信息并进行返回遍历，对当前组关键资讯热点信息对应的下一排序序列的分流业务对象进行关键资讯热点信息提取，直至完成对分流业务对象排序集合中所有分流业务对象的关键资讯热点信息提取。

其中，在（6）中判断当前热点影响参数和当前兼容分布参数是否满足设定条件时，可以根据分流业务对象排序集合的分布覆盖业务确定当前热点影响参数的第一订阅频次以及当前兼容分布参数的第二订阅频次，然后比较第一订阅频次和第二订阅频次的大小。

例如，在第一订阅频次大于第二订阅频次时，判断当前热点影响参数是否超过第一预设值。在当前热点影响参数未超过第一预设值时，判断当前兼容分布参数是否低于第二预设值，在当前兼容分布参数低于第二预设值时判定当前热点影响参数和当前兼容分布参数满足设定条件。在当前兼容分布参数大于等于第二预设值时判定当前热点影响参数和当前兼容分布参数不满足设定条件。在当前热点影响参数超过第一预设值时判定当前热点影响参数和当前兼容分布参数不满足设定条件。其中，第一预设值和第二预设值是根据第一订阅频次和第二订阅频次的差值在第一预设映射列表中的第一映射值确定的。

又例如，在第一订阅频次小于等于第二订阅频次时，判断当前热点影响参数是否超过第三预设值。在当前热点影响参数未超过第三预设值时，判断当前兼容分布参数是否低于第四预设值，在当前兼容分布参数低于第四预设值时判定当前热点影响参数和当前兼容分布参数满足设定条件。在当前兼容分布参数大于等于第四预设值时判定当前热点影响参数和当前兼容分布参数不满足设定条件。在当前热点影响参数超过第三预设值时判定当前热点影响参数和当前兼容分布参数不满足设定条件。其中，第三预设值和第四预设值是根据第一订阅频次和第二订阅频次分别在第二预设映射列表中的第二映射值确定的，第一预设映射列表与第二预设映射列表为互补的列表。

图3为本公开实施例提供的基于云计算的热点信息处理装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述区块链金融云中心100执行的方法实施例对该基于云计算的热点信息处理装置300进行功能模块的划分，也即该基于云计算的热点信息处理装置300所对应的以下各个功能模块可以用于执行上述区块链金融云中心100执行的各个方法实施例。其中，该基于云计算的热点信息处理装置300可以包括分类处理模块310、追踪处理模块320、融合处理模块330以及分发模块340，下面分别对该基于云计算的热点信息处理装置300的各个功能模块的功能进行详细阐述。

分类处理模块310，用于根据信息分发规则和分配的云计算任务对服务大数据记录信息进行分类处理，得到分类的服务大数据记录信息，并对分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到服务大数据记录信息的关键词聚类信息。其中，分类处理模块310可以用于执行上述的步骤S110，关于分类处理模块310的详细实现方式可以参照上述针对步骤S110的详细描述即可。

追踪处理模块320，用于对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的目标热点信息集合，并对服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合。其中，追踪处理模块320可以用于执行上述的步骤S120，关于追踪处理模块320的详细实现方式可以参照上述针对步骤S120的详细描述即可。

融合处理模块330，用于根据热点信息特征标签集合，对分类的服务大数据记录信息以及目标热点信息集合进行融合处理，得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱。其中，融合处理模块330可以用于执行上述的步骤S130，关于融合处理模块330的详细实现方式可以参照上述针对步骤S130的详细描述即可。

分发模块340，用于根据包括目标热点信息的热点信息关联图谱生成向多个数字金融终端200分发对应的资讯热点信息。其中，分发模块340可以用于执行上述的步骤S140，关于分发模块340的详细实现方式可以参照上述针对步骤S140的详细描述即可。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现。也可以全部以硬件的形式实现。还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，分类处理模块310可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上分类处理模块310的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

图4示出了本公开实施例提供的用于实现上述的控制设备的区块链金融云中心100的硬件结构示意图，如图4所示，区块链金融云中心100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及收发器140。

在具体实现过程中，至少一个处理器110执行机器可读存储介质120存储的计算机执行指令（例如图3中所示的基于云计算的热点信息处理装置300包括的分类处理模块310、追踪处理模块320、融合处理模块330以及分发模块340），使得处理器110可以执行如上方法实施例的基于云计算的热点信息处理方法，其中，处理器110、机器可读存储介质120以及收发器140通过总线130连接，处理器110可以用于控制收发器140的收发动作，从而可以与前述的数字金融终端200进行数据收发。

处理器110的具体实现过程可参见上述区块链金融云中心100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图4所示的实施例中，应理解，处理器可以是全局业务互动匹配进程(英文：Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecificIntegrated Circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

机器可读存储介质120可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

总线130可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线130可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

此外，本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上基于区块链离线支付的验证处理方法。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对它们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件（包括固件、常驻软件、微码等）执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其它编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或数字金融服务终端上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和列表的顺序、数字字母的使用、或其它名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过互动业务实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的数字金融服务终端或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其它的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (9)

1.一种基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，应用于区块链金融云中心，所述区块链金融云中心与多个数字金融终端通信连接，所述方法包括：

提取热点信息关联图谱中每个目标热点信息所对应的热点图谱节点单元，在从所述热点图谱节点单元的图谱数据源中获取所述热点图谱节点单元在推送时所关联的原始资讯热点业务列表的同时，并行地提取所述热点图谱节点单元的热点标签特征向量；

基于提取到的热点标签特征向量确定用于对所述原始资讯热点业务列表进行筛选的筛选规则信息，从所述筛选规则信息中提取出多个待使用的筛选规则节点的规则匹配参数以及不同筛选规则节点之间的业务关联信息，根据所述规则匹配参数和所述业务关联信息对多个待使用的筛选规则节点进行筛选得到至少两个目标筛选规则元素；其中，所述目标筛选规则元素的规则匹配参数的覆盖特征范围位于设定特征范围内且不同的目标筛选规则元素之间的业务关联信息的差异度小于设定值；

通过所述目标筛选规则元素对所述原始资讯热点业务列表进行筛选，得到待推送资讯热点业务列表；

根据从预设的订阅热点记录中确定出的目标热点标签特征向量确定所述待推送资讯热点业务列表的热点标签兼容分布，以及根据确定出的所述待推送资讯热点业务列表中的业务标签确定所述待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布；

基于所述热点标签兼容分布和所述热点标签扩展分布对所述待推送资讯热点业务列表进行关键资讯热点信息提取，得到关键资讯热点信息集，并分别分发给所述多个数字金融终端。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，所述基于提取到的热点标签特征向量确定用于对所述原始资讯热点业务列表进行筛选的筛选规则信息，从所述筛选规则信息中提取出多个待使用的筛选规则节点的规则匹配参数以及不同筛选规则节点之间的业务关联信息的步骤，包括：

从热点标签特征向量中确定出多个具有不同主题类型的特征向量集合，根据特征向量集合构建第一筛选规则集合以及第二筛选规则集合；

其中，第一筛选规则集合为全局筛选规则集合，第二筛选规则集合为特定对象筛选规则集合；

将第一筛选规则集合中的任意一个第一筛选规则对应的描述向量映射到第二筛选规则集合中的对应节点上的第二筛选规则中，并确定描述向量在第二筛选规则中的描述向量映射元素信息；

基于描述向量映射元素信息与第二筛选规则中的目标描述信息之间的分层参数确定热点标签特征向量在设定业务范围内常用的目标消息队列，解析目标消息队列对应的消息队列内容信息并通过消息队列内容信息所指代的信息特征生成筛选规则信息；

将筛选规则信息以拓扑结构列出，得到多个初始筛选规则节点，根据筛选规则信息的拓扑关系层级确定每个初始筛选规则节点的筛选层级，按照筛选层级由大到小的顺序将初始筛选规则节点进行排序并选取排序靠前的目标数量个初始筛选规则节点作为待使用的筛选规则节点；

针对每个待使用的筛选规则节点，确定该筛选规则节点的分发事务组件的组件执行参数和函数调用参数，根据组件执行参数确定该筛选规则节点的分发规则使用图鉴，根据函数调用参数从分发规则使用图鉴中提取出规则匹配参数；

针对待使用的多个筛选规则节点中的每两个筛选规则节点，计算每两个筛选规则节点之间的规则重合参数，基于规则重合参数确定每两个筛选规则节点在业务流程上的图鉴特征信息，从图鉴特征信息中提取出每两个筛选规则节点之间的业务关联信息。

3.根据权利要求1所述的基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，所述通过所述目标筛选规则元素对所述原始资讯热点业务列表进行筛选，得到待推送资讯热点业务列表的步骤，包括：

从目标筛选规则元素中确定出原始资讯热点业务列表的筛选消息主题分布；

其中，筛选消息主题分布用于表征原始资讯热点业务列表在热点图谱节点单元中的主题分布信息；

根据筛选消息主题分布中的主题分布信息确定原始资讯热点业务列表的主题匹配参数，获取主题匹配参数中存在订阅主题标签的目标主题匹配参数；

根据筛选消息主题分布对应的分布矩阵的逆矩阵对原始资讯热点业务列表进行筛选，并在筛选过程中采用目标主题匹配参数对原始资讯热点业务列表中存在与目标主题匹配参数的订阅主题标签对应的内容所对应的目标数据字段进行筛选，得到待推送资讯热点业务列表。

4.根据权利要求1所述的基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，所述根据从预设的订阅热点记录中确定出的目标热点标签特征向量确定所述待推送资讯热点业务列表的热点标签兼容分布，以及根据确定出的所述待推送资讯热点业务列表中的业务标签确定所述待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布的步骤，包括：

从预设的订阅热点记录中提取不随订阅热点记录的更新而变化的热点记录消息，提取热点记录消息中的热点标签所属项目并从热点标签所属项目中识别在建立热点标签所属项目时所生成的兼容性参数；

根据兼容性参数从预设的订阅热点记录中确定目标热点标签特征向量并将目标热点标签特征向量对应的编码信息导入预设的编码信息列表中，为每次导入编码信息列表的编码信息设置兼容标签；

按照编码信息列表中的每个编码信息以及编码信息的编码权重确定不同编码信息之间的编码兼容分布系数；

根据确定出的每个编码兼容分布系数以及每个编码兼容分布系数在编码信息列表中的位置生成待推送资讯热点业务列表的热点标签兼容分布；

确定出待推送资讯热点业务列表中的业务标签所对应的扩展业务标签，并将业务标签和所对应的扩展业务标签进行组合，生成待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布。

5.根据权利要求1所述的基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，所述确定出待推送资讯热点业务列表中的业务标签所对应的扩展业务标签，并将业务标签和所对应的扩展业务标签进行组合，生成待推送资讯热点业务列表的热点标签扩展分布的步骤，包括：

基于所述热点标签扩展分布对所述待推送资讯热点业务列表进行业务分流得到多个分流业务对象，根据每个分流业务对象与其它分流业务对象之间的关联关系计算每个分流业务对象的分流业务影响力；

按照所述分流业务影响力由大到小的顺序将所述分流业务对象进行排序得到分流业务对象排序集合；

基于所述热点标签兼容分布依次对所述分流业务对象排序集合中的每个分流业务对象进行关键资讯热点信息提取，当每提取一组关键资讯热点信息时，计算该组关键资讯热点信息的当前热点影响参数和当前兼容分布参数；

在当前热点影响参数和当前兼容分布参数满足设定条件时，继续按照所述分流业务对象排序集合进行关键资讯热点信息提取；

判断当前热点影响参数和当前兼容分布参数是否满足设定条件，在当前热点影响参数和当前兼容分布参数不满足设定条件时，删除当前组关键资讯热点信息并进行返回遍历，对当前组关键资讯热点信息对应的下一排序序列的分流业务对象进行关键资讯热点信息提取，直至完成对所述分流业务对象排序集合中所有分流业务对象的关键资讯热点信息提取。

6.根据权利要求5所述的基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，所述判断当前热点影响参数和当前兼容分布参数是否满足设定条件具体包括以下内容：

根据所述分流业务对象排序集合的分布覆盖业务确定当前热点影响参数的第一订阅频次以及当前兼容分布参数的第二订阅频次；

比较所述第一订阅频次和所述第二订阅频次的大小；

在所述第一订阅频次大于所述第二订阅频次时，判断所述当前热点影响参数是否超过第一预设值；在所述当前热点影响参数未超过所述第一预设值时，判断所述当前兼容分布参数是否低于第二预设值，在所述当前兼容分布参数低于所述第二预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数满足设定条件；在所述当前兼容分布参数大于等于所述第二预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；在所述当前热点影响参数超过所述第一预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；其中，所述第一预设值和所述第二预设值是根据所述第一订阅频次和所述第二订阅频次的差值在第一预设映射列表中的第一映射值确定的。

7.根据权利要求1所述的基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

在所述第一订阅频次小于等于所述第二订阅频次时，判断所述当前热点影响参数是否超过第三预设值；在所述当前热点影响参数未超过所述第三预设值时，判断所述当前兼容分布参数是否低于第四预设值，在所述当前兼容分布参数低于所述第四预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数满足设定条件；在所述当前兼容分布参数大于等于所述第四预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；在所述当前热点影响参数超过所述第三预设值时判定所述当前热点影响参数和所述当前兼容分布参数不满足设定条件；其中，所述第三预设值和所述第四预设值是根据所述第一订阅频次和所述第二订阅频次分别在第二预设映射列表中的第二映射值确定的，所述第一预设映射列表与所述第二预设映射列表为互补的列表。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的基于云计算的热点信息处理方法，其特征在于，所述热点信息关联图谱通过以下方式获得：

根据信息分发规则和分配的云计算任务对服务大数据记录信息进行分类处理，得到分类的服务大数据记录信息，并对所述分类的服务大数据记录信息进行关键词聚类，得到所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息；

对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行热点信息追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的目标热点信息集合，并对所述服务大数据记录信息的关键词聚类信息进行特征标签追踪处理，得到对应所述服务大数据记录信息的热点信息特征标签集合；

根据所述热点信息特征标签集合，对所述分类的服务大数据记录信息以及所述目标热点信息集合进行融合处理，得到包括目标热点信息的热点信息关联图谱。

9.一种区块链金融云中心，其特征在于，所述区块链金融云中心包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个数字金融终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-8中任意一项的基于云计算的热点信息处理方法。

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