CN114663187B - 基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供的一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法及系统，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布。进一步地，可基于热点关注分布分析获得进阶投放热点的优化投放分区，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。通过本公开的实施例，可以在处于预设订阅流量状态时，基于事先对预设电商服务中进阶投放热点进行投放节点优化得到的热点关注分布，能够智能地改善推广计划的配置优化精度，这样能够提高投放推广的数据处理效率，减少资源浪费。

Description

基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法及系统

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法及系统。

背景技术

随着科技与人工智能的不断发展，在线获得的业务数据在不断的递增，这样一来，可能会给数据处理端带来严重的负担，进而可能会发生数据处理端因为工作量过大，导致数据处理端发生故障的情况，从而难以实现对预设电商服务中进阶投放热点进行投放节点优化得到的热点关注分布，这样会造成数据处理效率低，从而导致资源浪费的情况。

发明内容

鉴于此，本申请提供了一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法及系统。

第一方面，提供一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法，应用于基于人工智能与电子商城的业务数据处理系统，所述方法至少包括：

针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻所述预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布；

基于所述热点关注分布分析获得所述进阶投放热点的优化投放分区；

在所述进阶投放热点中对所述优化投放分区进行投放节点优化；

在被配置于推广所述预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。

在一种独立实施的实施例中，在所述投放节点优化后的进阶投放热点中，所述优化投放分区的投放权重被配置于提升预设权重，所述优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态。

在一种独立实施的实施例中，所述优化投放分区包括所述进阶投放热点中的动态投放子分区、静态投放子分区或者整体投放分区。

在一种独立实施的实施例中，所述进阶投放热点的热点关注分布是：从所述预设电商服务关联于各个候选投放热点的热点关注分布中进行调取的，获取所述预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布之前，所述方法还包括：

搜寻预设电商服务中的各个候选投放热点；

对所述各个候选投放热点进行分区类型识别，确定所述各个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区；

基于各个候选投放热点各自关联的动态投放子分区的分区关注片段和静态投放子分区的分区关注片段确定所述各个候选投放热点关联的关注转换分区；

基于所述各个候选投放热点关联的关注转换分区确定所述各个候选投放热点关联的热点关注分布。

在一种独立实施的实施例中，所述基于所述各个候选投放热点关联的关注转换分区确定所述各个候选投放热点关联的热点关注分布，包括：

获取所述各个候选投放热点对应关注转换分区的投放权重均值，将所述投放权重均值作为对应的候选投放热点的投放权重；

基于所述各个候选投放热点的关注转换分区和投放权重，生成包括所述各个候选投放热点的投放权重和关注点标识信息的热点关注分布，其中一个个候选投放热点的所述关注点标识信息表征所述其中一个个候选投放热点的关注转换分区。

在一种独立实施的实施例中，所述搜寻预设电商服务中的各个候选投放热点，包括：

基于预设电商服务中各个候选投放热点的投放业务节点和投放频率，搜寻所述预设电商服务中的各个候选投放热点。

在一种独立实施的实施例中，所述基于所述热点关注分布分析获得所述预设电商服务中进阶投放热点的优化投放分区，包括：

从所述进阶投放热点的热点关注分布中获取所述进阶投放热点的投放权重和关注点标识信息；

基于所述进阶投放热点的关注点标识信息确定所述进阶投放热点的关注转换分区；

如果所述进阶投放热点的投放权重匹配投放权重要求，则将所述进阶投放热点的关注转换分区作为所述进阶投放热点的优化投放分区。

在一种独立实施的实施例中，所述对所述各个候选投放热点进行分区类型识别，确定所述各个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区，包括：

对所述预设电商服务中的各个候选投放热点进行分区类型分治，以从所述各个候选投放热点中解析各自关联的的动态投放子分区和静态投放子分区。

在一种独立实施的实施例中，所述基于各个候选投放热点各自关联的动态投放子分区的分区关注片段和静态投放子分区的分区关注片段确定所述各个候选投放热点关联的关注转换分区，包括：

如果判定目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段覆盖静态投放子分区的分区关注片段，且所述目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段覆盖目标分区关注片段，则将所述目标个候选投放热点的动态投放子分区作为所述目标个候选投放热点关联的关注转换分区，所述目标分区关注片段为所述目标个候选投放热点的全局分区关注片段与预设订阅关注片段的融合关注片段；

或者，如果判定目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段未覆盖于静态投放子分区的分区关注片段，且所述目标个候选投放热点对应静态投放子分区的分区关注片段覆盖目标分区关注片段，则将所述目标个候选投放热点的静态投放子分区作为所述目标个候选投放热点关联的关注转换分区；或者，如果判定目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段与静态投放子分区的分区关注片段一致，则将所述目标个候选投放热点的整体投放分区作为所述目标个候选投放热点关联的关注转换分区。

在一种独立实施的实施例中，所述投放权重要求为：所述进阶投放热点的投放权重与投放权重方差值之间的投放权重损失值不大于目标数值，所述投放权重方差值是获取所述预设电商服务中多个候选投放热点的投放权重，并依据所述多个候选投放热点的投放权重进行方差计算获得的。

在一种独立实施的实施例中，所述在所述进阶投放热点中对所述优化投放分区进行投放节点优化，包括：

在所述进阶投放热点中将所述优化投放分区的投放权重增加目标投放权重，除所述优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态，所述目标投放权重包括所述投放权重损失值或者预设投放节点优化阶段值。

第二方面，提供一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

本申请实施例所提供的一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法及系统，本公开实施例针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布。进一步地，可基于热点关注分布分析获得进阶投放热点的优化投放分区，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。通过本公开的实施例，可以在处于预设订阅流量状态时，基于事先对预设电商服务中进阶投放热点进行投放节点优化得到的热点关注分布，能够智能地改善推广计划的配置优化精度，这样能够提高投放推广的数据处理效率，减少资源浪费。

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使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他相关的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法的流程图。

图2为本申请实施例所提供的一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理装置的框图。

图3为本申请实施例所提供的一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理系统的架构图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

请参阅图1，示出了一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法，该方法可以包括以下步骤100-步骤400所描述的技术方案。

步骤100，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻所述预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布。

步骤200，基于所述热点关注分布分析获得所述进阶投放热点的优化投放分区。

步骤300，在所述进阶投放热点中对所述优化投放分区进行投放节点优化。

步骤400，在被配置于推广所述预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。

可以理解，在执行上述步骤100-步骤400所描述的内容时，本公开实施例针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布。进一步地，可基于热点关注分布分析获得进阶投放热点的优化投放分区，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。通过本公开的实施例，可以在处于预设订阅流量状态时，基于事先对预设电商服务中进阶投放热点进行投放节点优化得到的热点关注分布，能够智能地改善推广计划的配置优化精度，这样能够提高投放推广的数据处理效率，减少资源浪费。

在一种可替换的实施例中，可以参阅以下实施步骤。

步骤10：搜寻预设电商服务中的各个候选投放热点。其中，该预设电商服务为一个即将在推广计划列表中服务激活准状态的电商服务，该电商服务可以为任何状态的电商服务。在一种可能的实施例中，如果本公开实施是以全局预设电商服务为数据处对象，那么可以基于投放频率从预设电商服务中搜寻各个候选投放热点，比如预设电商服务的全部服务激活准状态所消耗的时间为o（o为覆盖1的自然数）秒，投放频率可以设置为2秒，那么候选电商订阅业务可以基于预设电商服务的投放业务节点每间隔2秒搜寻一个候选投放热点，直至预设电商服务服务激活准状态完成，可以从预设电商服务中搜寻到o个候选投放热点。进一步地搜寻的各个候选投放热点可以理解为位于全部预设电商服务的多个候选投放热点。

在另一种实施例中，如果本公开实施是以预设电商服务的电商服务其中一部分为数据处对象，可以将预设电商服务分为多个电商服务其中一部分，后续以各电商服务其中一部分为数据处对象，搜寻各电商服务其中一部分中的各个候选投放热点，其中，搜寻的各个候选投放热点可以理解为预设电商服务关联于各电商服务其中一部分各自包括的多个候选投放热点。例如，可以基于预设电商服务的全部服务激活准状态所消耗的时间将预设电商服务均分为目标数目的电商服务其中一部分，比如目标数目为2，全部服务激活准状态所消耗的时间为2o秒，那么可以将预设电商服务划分为2个服务激活准状态所消耗的时间均为o秒的电商服务其中一部分。进一步地，可以以各电商服务其中一部分为数据处对象，分别搜寻2个电商服务其中一部分中的各个候选投放热点，得到每个电商服务其中一部分各自关联的的各个候选投放热点。

步骤11：对各个候选投放热点进行分区类型识别，确定每个个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区，基于各个候选投放热点各自关联的动态投放子分区的分区关注片段和静态投放子分区的分区关注片段确定每个个候选投放热点关联的关注转换分区。进一步地，可以基于各个候选投放热点关联的关注转换分区确定每个个候选投放热点关联的热点关注分布。

本公开实施例可以在搜寻到预设电商服务中的各个候选投放热点后，对各个候选投放热点进行分区类型分治，解析各个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区，分别分析动态投放子分区和静态投放子分区的关注定位，从而更加准确地确定每个个候选投放热点的关注转换分区，以及各个候选投放热点的投放权重。进一步地，可以基于确定出的各个候选投放热点的关注转换分区和投放权重，生成包括投放权重和关注点标识信息的各个候选投放热点的热点关注分布，并将各个候选投放热点的热点关注分布缓存至目标缓存设备，便于后续针对于预设电商服务的服务激活状态流程，基于各个候选投放热点的热点关注分布对预设电商服务进行投放节点优化。

步骤12：针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的待服务激活准状态电商服务的热点关注分布，基于该热点关注分布对预设电商服务中的进阶投放热点进行投放节点优化。其中，待服务激活准状态电商服务的热点关注分布可以理解为：根据上述内容预设电商服务关联于各个候选投放热点的热点关注分布中进行调取的。

在本实施例中，如果本公开实施是以全部预设电商服务为数据处对象，上述步骤10中搜寻的各个候选投放热点为分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点，那么，这里进阶投放热点可以理解为：分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点中的独立候选投放热点。根据上述描述内容，上述各个候选投放热点的热点关注分布可以理解为在预设电商服务服务激活准状态之前，执行步骤10-步骤11所描述的技术方案。

在另一种实施例中，如果本公开实施是以预设电商服务的电商服务其中一部分为数据处对象，上述步骤10中搜寻的各个候选投放热点为预设电商服务中各电商服务其中一部分分别包括的多个候选投放热点，根据上述描述内容，电商服务其中一部分中各个候选投放热点的热点关注分布可以理解为在预设电商服务服务激活状态流程中确定的。在实际操作过程中，如果预设电商服务被分为为M（M为覆盖1的自然数）个电商服务其中一部分，那么预设电商服务服务激活状态流程中，在第N（N为覆盖1，且未覆盖于和M的自然数一致的）个电商服务其中一部分未服务激活准状态之前，皆可以执行上述步骤10-步骤11搜寻第N电商服务其中一部分中的各个候选投放热点，确定第N电商服务其中一部分中各个候选投放热点的热点关注分布（也即第N电商服务其中一部分对应的热点关注分布），并将该热点关注分布缓存至目标缓存集，当后续服务激活准状态至第N电商服务其中一部分时，可以从目标缓存集中获取第N电商服务其中一部分对应的热点关注分布，并基于第N电商服务其中一部分对应的热点关注分布对第N电商服务其中一部分进行投放节点优化。

例如，如果预设电商服务被分为为4（即M＝4）个电商服务其中一部分，基于投放业务节点依次为：第一电商服务其中一部分、第二电商服务其中一部分，那么在第一电商服务其中一部分服务激活状态流程中，候选电商订阅业务可以执行上述步骤10-步骤11搜寻第二电商服务其中一部分中的各个候选投放热点，确定第二电商服务其中一部分中各个候选投放热点的热点关注分布（也即第二电商服务其中一部分对应的热点关注分布），并将该热点关注分布缓存至目标缓存集。当后续服务激活准状态至第二电商服务其中一部分时，可以从目标缓存集中获取第二电商服务其中一部分对应的热点关注分布，并基于第二电商服务其中一部分对应的热点关注分布对第二电商服务其中一部分进行投放节点优化。

或者，在一种独立的实施例中，如果本公开实施仍是以预设电商服务的电商服务其中一部分为数据处对象，上述步骤10中搜寻的各个候选投放热点为预设电商服务中各电商服务其中一部分各自包括的多个候选投放热点，根据上述描述内容，电商服务其中一部分中各个候选投放热点的热点关注分布也可以理解为在预设电商服务服务激活准状态之前确定的。在实际操作过程中，如果预设电商服务被分为为M个电商服务其中一部分，那么在预设电商服务服务激活准状态之前，候选电商订阅业务可以以各电商服务其中一部分作为数据处对象，执行上述步骤10-步骤11，分别搜寻各电商服务其中一部分中的各个候选投放热点，确定每个电商服务其中一部分对应的热点关注分布，并将各电商服务其中一部分对应的热点关注分布缓存至目标缓存集中。后续服务激活准状态预设电商服务的过程中，可以从目标缓存集中获取预设电商服务中各电商服务其中一部分对应的热点关注分布，并基于各电商服务其中一部分对应的热点关注分布对各自关联的的电商服务其中一部分进行投放节点优化。

步骤13：在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。

例如，如果本公开实施是以全部预设电商服务作为数据处对象，上述步骤10中搜寻的各个候选投放热点为分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点，目标缓存集中事先缓存有预设电商服务关联于各个候选投放热点的热点关注分布。根据上述描述内容，候选电商订阅业务针对于预设电商服务的服务激活状态流程，可以基于预设电商服务的投放业务节点依次获取预设电商服务中的独立候选投放热点，将当前获取的独立候选投放热点作为进阶投放热点，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，可以从目标缓存集事先缓存的预设电商服务关联于各个候选投放热点的热点关注分布中，获取进阶投放热点的热点关注分布，并从该热点关注分布中获取进阶投放热点的投放权重和关注点标识信息，进而基于该关注点标识信息确定进阶投放热点的关注转换分区。进一步地，如果进阶投放热点的关注转换分区的投放权重匹配投放权重要求，则可以将进阶投放热点的关注转换分区作为进阶投放热点的优化投放分区，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。其中，优化投放分区包括进阶投放热点的动态投放子分区、静态投放子分区或者整体投放分区。

进一步地，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，可以按照上述步骤12和步骤13的步骤，依次处理预设电商服务的多种进阶投放热点，直到预设电商服务服务激活准状态完成。

或者，如果本公开实施是以预设电商服务的电商服务其中一部分为数据处对象，预设电商服务被分为为M个电商服务其中一部分，目标缓存集中事先缓存有各电商服务其中一部分对应的热点关注分布。根据上述描述内容，在预设电商服务的第N个电商服务其中一部分的服务激活状态流程中，可以基于第N个电商服务其中一部分中各个候选投放热点的投放业务节点依次获取第N个电商服务其中一部分的独立候选投放热点，将当前获取的独立候选投放热点作为进阶投放热点，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，可以从目标缓存集中获取第N电商服务其中一部分对应的热点关注分布，并从第N电商服务其中一部分对应的热点关注分布中获取进阶投放热点的热点关注分布。进一步地，从进阶投放热点的热点关注分布中获取进阶投放热点的投放权重和关注点标识信息，进而基于该关注点标识信息确定进阶投放热点的关注转换分区。进一步地，如果进阶投放热点的关注转换分区的投放权重匹配投放权重要求，则可以将进阶投放热点的关注转换分区作为进阶投放热点的优化投放分区，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。其中，优化投放分区包括进阶投放热点的动态投放子分区、静态投放子分区或者整体投放分区。

进一步地，在第N个电商服务其中一部分的服务激活状态流程中，可以按照上述步骤12和步骤13的步骤，依次处理第N个电商服务其中一部分的多种进阶投放热点，进一步地，如果第N个电商服务其中一部分不是预设电商服务中的最后一个电商服务其中一部分，则继续第N+2个电商服务其中一部分，在第N+2个电商服务其中一部分服务激活状态流程中，依照上述步骤12和步骤13的步骤，依次处理第N+2个电商服务其中一部分中的多种进阶投放热点，直至第N+2个电商服务其中一部分服务激活准状态完成，进一步地，直到预设电商服务中的最后一个电商服务其中一部分服务激活准状态完成。

此外，本公开实施例还提出了一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法，该方法可以由上述所涉及的候选电商订阅业务执行，该基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法可包括以下步骤201-步骤203。

步骤201，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布。其中，进阶投放热点为分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点中的独立候选投放热点，或者为预设电商服务中各电商服务其中一部分包括的独立候选投放热点。

例如，如果进阶投放热点为分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点中的独立候选投放热点，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，候选电商订阅业务可以基于预设电商服务的投放业务节点依次获取预设电商服务中的独立候选投放热点，将当前获取到的独立候选投放热点作为进阶投放热点。进一步地，可以判定候选电商订阅业务是否处于预设订阅流量状态，如果是，则可以获得进阶投放热点的热点关注分布。

或者，如果进阶投放热点为预设电商服务中各电商服务其中一部分包括的独立候选投放热点，预设电商服务被分为为2个电商服务其中一部分，基于投放业务节点分别为：第一电商服务其中一部分、第二电商服务其中一部分。针对于预设电商服务的服务激活状态流程，首先服务激活准状态第一电商服务其中一部分，第一电商服务其中一部分服务激活状态流程中，候选电商订阅业务可以基于第一电商服务其中一部分中多个候选投放热点的投放业务节点，依次获取第一电商服务其中一部分中的独立候选投放热点，将当前获取到的独立候选投放热点作为进阶投放热点，进一步地，可以判定候选电商订阅业务是否处于预设订阅流量状态，如果是，则可以获得进阶投放热点的热点关注分布。

步骤202，基于热点关注分布分析获得进阶投放热点的优化投放分区。其中，优化投放分区包括进阶投放热点中的动态投放子分区、静态投放子分区或者整体投放分区，该整体投放分区是指进阶投放热点整体投放热点所占的区域。例如，如果进阶投放热点为投放热点1，投放热点1的动态投放子分区和静态投放子分区。

步骤203，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。其中，在投放节点优化后的进阶投放热点中，优化投放分区的投放权重被配置于提升预设权重，优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态。

在实际操作过程中，候选电商订阅业务在确定出进阶投放热点的优化投放分区之后，可以在进阶投放热点区域中增加优化投放分区的投放权重，优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态，从而完成对进阶投放热点的投放节点优化。进一步地，可以在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。

进一步地，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，可以依据上述步骤201至步骤203的步骤，依次处理预设电商服务的多种进阶投放热点直至预设电商服务服务激活准状态完成。

在本实施例中，如果本公开实施是以全部预设电商服务为数据处对象，进阶投放热点为分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点中的独立候选投放热点，预设电商服务总的包括h（h为覆盖1的自然数）个候选投放热点，那么，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，可以基于投放业务节点，首先将第一个候选投放热点作为进阶投放热点，执行上述步骤201至步骤203的步骤对第一个候选投放热点进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。进一步地可以依据上述步骤201至步骤203的步骤，依次处理预设电商服务的剩余的h-2个候选投放热点，直到预设电商服务服务激活准状态完成。

在本实施例中，如果进阶投放热点为预设电商服务中各电商服务其中一部分包括的独立候选投放热点，预设电商服务被分为为M个电商服务其中一部分，基于投放业务节点分别为：第一电商服务其中一部分、第二电商服务其中一部分等第M电商服务其中一部分。针对于预设电商服务的服务激活状态流程，首先服务激活准状态第一电商服务其中一部分，第一电商服务其中一部分服务激活状态流程中，候选电商订阅业务可以基于第一电商服务其中一部分中多个候选投放热点的投放业务节点，根据获取第一电商服务其中一部分中的独立候选投放热点，将当前获取到的独立候选投放热点作为进阶投放热点，按照上述步骤201至步骤203的步骤，依次处理第一电商服务其中一部分中的多种进阶投放热点，直至第1个电商服务其中一部分服务激活准状态完成。进一步地，服务激活准状态下一个电商服务其中一部分，在下一个电商服务其中一部分服务激活状态流程中，按照上述步骤201至步骤203的步骤，依次处理下一个电商服务其中一部分中的多种进阶投放热点，直至下一个电商服务其中一部分服务激活准状态完成，进一步地，直到预设电商服务中的第M电商服务其中一部分（即最后一个电商服务其中一部分）服务激活准状态完成。

本公开实施例中，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布。进一步地，可基于热点关注分布分析获得进阶投放热点的优化投放分区，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。通过实施本公开实施例，可以在处于预设订阅流量状态时，能够智能地改善推广计划的配置优化精度。

基于上述的描述，本公开实施例提出了另一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法，该方法可以由上述所涉及的候选电商订阅业务执行，该基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法可包括以下步骤401-步骤408。

步骤401，搜寻预设电商服务中的各个候选投放热点。

步骤402，对上述各个候选投放热点进行分区类型识别，确定每个个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区。

在实际操作过程中，可以对预设电商服务中的各个候选投放热点进行分区类型分治，以从各个候选投放热点中解析各自关联的的动态投放子分区和静态投放子分区。

步骤403，基于各个候选投放热点各自关联的动态投放子分区的分区关注片段和静态投放子分区的分区关注片段确定每个个候选投放热点关联的关注转换分区，基于各个候选投放热点关联的关注转换分区确定每个个候选投放热点关联的热点关注分布。

在实际操作过程中，可以获得各个候选投放热点对应关注转换分区的投放权重均值，将投放权重均值作为对应的候选投放热点的投放权重，基于各个候选投放热点的关注转换分区和投放权重，生成包括各个候选投放热点的投放权重和关注点标识信息的热点关注分布，其中一个个候选投放热点的关注点标识信息表征所述其中一个个候选投放热点的关注转换分区。

进一步地，将预设电商服务中其中一个个候选投放热点Nn作为目标个候选投放热点，以目标个候选投放热点Nn为例，说明本公开实施例中如何确定预设电商服务中各个候选投放热点的热点关注分布，具体描述内容如以下步骤。

步骤1：获取目标个候选投放热点，为Nn。

步骤2：对目标个候选投放热点Nn进行分区类型分治，解析目标个候选投放热点Nn的动态投放子分区和静态投放子分区，将分类后的集合为：

在实际操作过程中，候选电商订阅业务可以通过分区类型分治算法对预设电商服务中的目标个候选投放热点Nn进行分区类型分治，解析出目标个候选投放热点Nn的动态投放子分区和静态投放子分区。示例性，如果目标个候选投放热点Nn为投放热点1，投放热点1的动态投放子分区和静态投放子分区。

步骤3：基于动态投放子分区和静态投放子分区的关注定位确定投放热点Nn的投放权重Sn。

本公开实施例可以事先搜寻预设电商服务中的各个候选投放热点，并对各个候选投放热点进行分区类型分治，解析各个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区，分别分析动态投放子分区和静态投放子分区的关注定位，进而更加准确地确定每个个候选投放热点中的关注转换分区，最后获取各个候选投放热点的投放权重。

在实际操作过程中，如果候选电商订阅业务判定目标个候选投放热点Nn对应动态投放子分区的分区关注片段未覆盖于静态投放子分区的分区关注片段，且目标个候选投放热点Nn对应静态投放子分区的分区关注片段覆盖目标分区关注片段，则将目标个候选投放热点Nn的静态投放子分区作为目标个候选投放热点Nn对应的关注转换分区。例如，如果目标个候选投放热点Nn为投放热点2，候选电商订阅业务确定出投放热点2的动态投放子分区未覆盖于静态投放子分区的分区关注片段，且静态投放子分区覆盖目标分区关注片段后，可以将静态投放子分区作为投放热点2中的关注转换分区。

进一步地，候选电商订阅业务将目标个候选投放热点Nn的静态投放子分区作为目标个候选投放热点Nn对应的关注转换分区之后，可以获得目标个候选投放热点Nn的静态投放子分区（即目标个候选投放热点Nn对应的关注转换分区）的投放权重均值，将该投放权重均值作为目标个候选投放热点Nn的投放权重Sn。

在实际操作过程中，如果候选电商订阅业务判定目标个候选投放热点Nn对应动态投放子分区的分区关注片段覆盖静态投放子分区的分区关注片段，且目标个候选投放热点Nn对应动态投放子分区的分区关注片段覆盖目标分区关注片段，则将目标个候选投放热点Nn的动态投放子分区作为目标个候选投放热点Nn对应的关注转换分区，该目标分区关注片段为目标个候选投放热点Nn的全局分区关注片段与预设订阅关注片段的融合关注片段。例如，如果目标个候选投放热点Nn为投放热点1，候选电商订阅业务确定出投放热点1的动态投放子分区覆盖静态投放子分区的分区关注片段，且动态投放子分区覆盖目标分区关注片段后，可以将动态投放子分区作为投放热点1中的关注转换分区。

进一步地，候选电商订阅业务将目标个候选投放热点Nn的动态投放子分区作为目标个候选投放热点Nn对应的关注转换分区之后，可以获得目标个候选投放热点Nn的动态投放子分区（即目标个候选投放热点Nn对应的关注转换分区）的投放权重均值，将该投放权重均值作为目标个候选投放热点Nn的投放权重Sn。

在实际操作过程中，如果候选电商订阅业务判定目标个候选投放热点Nn对应动态投放子分区的分区关注片段与静态投放子分区的分区关注片段一致，则可以将目标个候选投放热点的整体投放分区作为目标个候选投放热点关联的关注转换分区。此处的整体投放分区，可以理解目标个候选投放热点Nn整体投放热点所占的投放热点区域。例如，如果目标个候选投放热点Nn为投放热点6，如果候选电商订阅业务确定出投放热点6的动态投放子分区等于静态投放子分区的分区关注片段，则可以将目标个候选投放热点Nn的整体投放分区作为进阶投放热点中的关注转换分区。

进一步地，候选电商订阅业务将目标个候选投放热点Nn的整体投放分区作为进阶投放热点中的关注转换分区之后，可以获得目标个候选投放热点Nn的整体投放分区（即目标个候选投放热点Nn对应的关注转换分区）的投放权重均值，将该投放权重均值作为目标个候选投放热点Nn的投放权重Sn。

步骤4：结果缓存。

例如，关注点标识信息可以为分类标识，比如：（1），用于表征关注转换分区为静态投放子分区；（2），用于表征关注转换分区为动态投放子分区；（3），用于表征关注转换分区为整体投放分区。

进一步地，还可以基于预设电商服务中每个候选投放热点的投放业务节点对每个候选投放热点生成投放热点标签，将每个候选投放热点的热点关注分布与每个候选投放热点的投放热点标签关联缓存至目标缓存集中，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，可以从目标缓存集中获取与进阶投放热点的投放热点标签关联缓存的热点关注分布（即进阶投放热点的热点关注分布）。

在另一种实施例中，如果本公开实施是以预设电商服务的电商服务其中一部分为数据处对象为数据处对象，以预设电商服务被分为为M（M为覆盖1的自然数）个电商服务其中一部分，每个电商服务其中一部分均包括o个候选投放热点为例，基于上述步骤1-步骤3可以确定每个电商服务其中一部分中o个候选投放热点的投放权重以及每个电商服务其中一部分中o个候选投放热点各自的关注转换分区。进一步地，可以基于预设电商服务中每个电商服务其中一部分的投放业务节点生成电商服务标识，基于每个电商服务其中一部分中每个候选投放热点的投放业务节点对每个候选投放热点生成投放热点标签，将每个候选投放热点的热点关注分布与对应电商服务其中一部分的电商服务标识，以及每个候选投放热点的投放热点标签三者关联缓存至目标缓存集中。后续，在预设电商服务关联于第N个电商服务其中一部分的服务激活状态流程中，可以基于第N个电商服务其中一部分的电商服务标识和进阶投放热点的投放热点标签从目标缓存集中获取进阶投放热点的热点关注分布。

步骤404，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为夜间模式，搜寻预设电商服务中进阶投放热点的热点关注分布。在实际操作过程中，针对预设电商服务中的每一个候选投放热点均事先生成有投放热点标签，针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，候选电商订阅业务可以从上述目标缓存集中获取与进阶投放热点的投放热点标签关联缓存的热点关注分布（即进阶投放热点的热点关注分布）。

步骤405，从进阶投放热点的热点关注分布中获取进阶投放热点的投放权重和关注点标识信息。其中，进阶投放热点对应的热点关注分布中包括进阶投放热点的投放权重和关注点标识信息，在实际操作过程中，候选电商订阅业务可以直接从进阶投放热点对应的热点关注分布中，获取上述进阶投放热点的投放权重和关注点标识信息。

步骤406，基于进阶投放热点的关注点标识信息确定进阶投放热点的关注转换分区。其中，进阶投放热点的关注点标识信息指示了进阶投放热点中的关注转换分区，在实际操作过程中，候选电商订阅业务可以直接基于进阶投放热点的关注点标识信息的展示，确定进阶投放热点的关注转换分区。

步骤407，如果进阶投放热点的投放权重匹配投放权重要求，则将进阶投放热点的关注转换分区作为进阶投放热点的优化投放分区。

在本实施例中，上述投放权重方差值是获取预设电商服务中多个候选投放热点的投放权重，并基于该多个候选投放热点的投放权重进行方差计算获得的，在实际操作过程中：候选电商订阅业务可以对多个候选投放热点的投放权重进行分布，将分布在关键的投放权重作为投放权重方差值。

可以理解的是，如果本公开实施是以全部预设电商服务为数据处对象，那么此处的投放权重方差值是指全部预设电商服务的投放权重方差值；如果本公开是以预设电商服务中的电商服务其中一部分为数据处对象，那么此处的投放权重方差值是指预设电商服务中电商服务其中一部分的投放权重方差值，其中一个电商服务其中一部分的投放权重方差值的具体实施方式：获取其中一个电商服务其中一部分中多个候选投放热点的投放权重，对其中一个电商服务其中一部分中多个候选投放热点的投放权重进行分布，将分布在关键的投放权重作为该其中一个电商服务其中一部分的投放权重方差值。

例如，如果本公开实施是以全部预设电商服务为数据处对象，可以获得预设电商服务中的o个候选投放热点（即预设电商服务中的多个候选投放热点），并利用上述步骤402执行的方法，获得o个候选投放热点的热点关注分布，进阶投放热点是第q（q为覆盖空的自然数）个候选投放热点，进阶投放热点的投放权重为Dq。根据上述描述内容，候选电商订阅业务可以根据o个候选投放热点的热点关注分布分析获得预设电商服务中o个候选投放热点的投放权重。进一步地，可以采用进阶投放热点的投放权重减去投放权重方差值，得到投放权重损失值，如果判定投放权重损失值未覆盖于空，则不需要对进阶投放热点进行投放节点优化。或者，如果判定投放权重损失值覆盖空，则将该关注转换分区作为进阶投放热点的优化投放分区，后续可以对优化投放分区进行投放节点优化。

步骤408，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。

在实际操作过程中，可以在进阶投放热点中将优化投放分区的投放权重增加目标投放权重，除优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态，该目标投放权重包括投放权重损失值或者预设投放节点优化阶段值。

相应地，预设电商服务的服务激活状态流程中，可以按照上述步骤404至步骤408的步骤，依次处理预设电商服务的多种进阶投放热点直至预设电商服务服务激活准状态完成。

在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理装置200，应用于基于人工智能与电子商城的业务数据处理系统，所述装置包括：

分布搜寻模块210，用于针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻所述预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布；

分区获取模块220，用于基于所述热点关注分布分析获得所述进阶投放热点的优化投放分区；

节点优化模块230，用于在所述进阶投放热点中对所述优化投放分区进行投放节点优化；

热点投放模块240，用于在被配置于推广所述预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。

在上述基础上，请结合参阅图3，示出了一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理系统300，包括互相之间通信的处理器310和存储器320，所述处理器310用于从所述存储器320中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

在上述基础上，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。

综上，基于上述方案，本公开实施例针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布。进一步地，可基于热点关注分布分析获得进阶投放热点的优化投放分区，在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点。通过本公开的实施例，可以在处于预设订阅流量状态时，基于事先对预设电商服务中进阶投放热点进行投放节点优化得到的热点关注分布，能够智能地改善推广计划的配置优化精度，这样能够提高投放推广的数据处理效率，减少资源浪费。

应当理解，上述所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

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，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请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“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请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，本申请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，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请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，本申请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。

本申请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，或其他编程语言等。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服务器上运行。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，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。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申请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硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，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申请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。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有适应性的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

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

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理方法，其特征在于，应用于基于人工智能与电子商城的业务数据处理系统，所述方法至少包括：

针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻所述预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布；

基于所述热点关注分布分析获得所述进阶投放热点的优化投放分区；

在所述进阶投放热点中对所述优化投放分区进行投放节点优化；

在被配置于推广所述预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点；

所述进阶投放热点的热点关注分布是：从所述预设电商服务关联于各个候选投放热点的热点关注分布中进行调取的，获取所述预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布之前，所述方法还包括：

搜寻预设电商服务中的各个候选投放热点；

对所述各个候选投放热点进行分区类型识别，确定所述各个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区；

基于各个候选投放热点各自关联的动态投放子分区的分区关注片段和静态投放子分区的分区关注片段确定所述各个候选投放热点关联的关注转换分区；

基于所述各个候选投放热点关联的关注转换分区确定所述各个候选投放热点关联的热点关注分布；

所述基于所述各个候选投放热点关联的关注转换分区确定所述各个候选投放热点关联的热点关注分布，包括：

获取所述各个候选投放热点对应关注转换分区的投放权重均值，将所述投放权重均值作为对应的候选投放热点的投放权重；

基于所述各个候选投放热点的关注转换分区和投放权重，生成包括所述各个候选投放热点的投放权重和关注点标识信息的热点关注分布，其中一个个候选投放热点的所述关注点标识信息表征所述其中一个个候选投放热点的关注转换分区；

所述基于所述热点关注分布分析获得所述预设电商服务中进阶投放热点的优化投放分区，包括：

从所述进阶投放热点的热点关注分布中获取所述进阶投放热点的投放权重和关注点标识信息；

基于所述进阶投放热点的关注点标识信息确定所述进阶投放热点的关注转换分区；

如果所述进阶投放热点的投放权重匹配投放权重要求，则将所述进阶投放热点的关注转换分区作为所述进阶投放热点的优化投放分区；

其中，所述在所述进阶投放热点中对所述优化投放分区进行投放节点优化，包括：

在所述进阶投放热点中将所述优化投放分区的投放权重增加目标投放权重，除所述优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态，所述目标投放权重包括投放权重损失值或者预设投放节点优化阶段值；进阶投放热点为分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点中的独立候选投放热点，或者为预设电商服务中各电商服务其中一部分包括的独立候选投放热点；

所述基于各个候选投放热点各自关联的动态投放子分区的分区关注片段和静态投放子分区的分区关注片段确定所述各个候选投放热点关联的关注转换分区，包括：

如果判定目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段覆盖静态投放子分区的分区关注片段，且所述目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段覆盖目标分区关注片段，则将所述目标个候选投放热点的动态投放子分区作为所述目标个候选投放热点关联的关注转换分区，所述目标分区关注片段为所述目标个候选投放热点的全局分区关注片段与预设订阅关注片段的融合关注片段；

或者，如果判定目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段未覆盖于静态投放子分区的分区关注片段，且所述目标个候选投放热点对应静态投放子分区的分区关注片段覆盖目标分区关注片段，则将所述目标个候选投放热点的静态投放子分区作为所述目标个候选投放热点关联的关注转换分区；或者，如果判定目标个候选投放热点对应动态投放子分区的分区关注片段与静态投放子分区的分区关注片段一致，则将所述目标个候选投放热点的整体投放分区作为所述目标个候选投放热点关联的关注转换分区；

其中，所述投放权重要求为：所述进阶投放热点的投放权重与投放权重方差值之间的投放权重损失值不大于目标数值，所述投放权重方差值是获取所述预设电商服务中多个候选投放热点的投放权重，并依据所述多个候选投放热点的投放权重进行方差计算获得的。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述投放节点优化后的进阶投放热点中，所述优化投放分区的投放权重被配置于提升预设权重，所述优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化投放分区包括所述进阶投放热点中的动态投放子分区、静态投放子分区或者整体投放分区；所述整体投放分区是指进阶投放热点整体投放热点所占的区域；其中，所述优化投放分区具体包括：针对于预设电商服务的服务激活状态流程，如果判定候选电商订阅业务切换为预设订阅流量状态，搜寻预设电商服务的进阶投放热点的热点关注分布，基于热点关注分布分析获得进阶投放热点的优化投放分区，其中，进阶投放热点为分布于全部预设电商服务的多个候选投放热点中的独立候选投放热点，或者为预设电商服务中各电商服务其中一部分包括的独立候选投放热点；

在进阶投放热点中对优化投放分区进行投放节点优化，并在被配置于推广预设电商服务的推广计划列表中配置投放节点优化后的进阶投放热点；其中，在投放节点优化后的进阶投放热点中，优化投放分区的投放权重被配置于提升预设权重，优化投放分区之外的业务投放分区的投放权重被配置于维持状态。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述搜寻预设电商服务中的各个候选投放热点，包括：

基于预设电商服务中各个候选投放热点的投放业务节点和投放频率，搜寻所述预设电商服务中的各个候选投放热点。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述各个候选投放热点进行分区类型识别，确定所述各个候选投放热点的动态投放子分区和静态投放子分区，包括：

对所述预设电商服务中的各个候选投放热点进行分区类型分治，以从所述各个候选投放热点中解析各自关联的动态投放子分区和静态投放子分区。

6.一种基于人工智能与电子商城的业务数据处理系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-5任一项所述的方法。

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