基于AI预测的实时数据更新方法、装置及计算机设备

本发明提供了一种基于AI预测的实时数据更新方法、装置及计算机设备，所述方法包括：服务端收集用户的历史行为数据集合训练LSTM时间序列模型；客户端与服务端建立长连接，实时上报用户当前操作行为至服务端；服务端基于所述LSTM时间序列模型预测用户下一步操作行为；服务端通过维护数据项的版本号，比对客户端携带的本地版本号与服务器版本号，采用Diff算法计算增量数据，若增量数据量超过全量数据阈值则下发全量数据；使用压缩算法对所述增量数据进行压缩，并通过长连接主动下发至客户端；客户端合并增量数据后执行MD5校验，若校验不一致则请求全量数据更新。本发明的有益效果在于：提升长连接环境下的数据更新效率和可靠性。