從各種來源（網(wǎng)站，移動用等）收集數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)存儲在個中央數(shù)據(jù)庫中。這使用Flask的路由功能實現(xiàn)。

對這些數(shù)據(jù)進行預處理和清洗，將其提供給機器學習算法。這通過Flask的視圖函數(shù)來實現(xiàn)。

利用收集到的數(shù)據(jù)訓練個或多個機器學習模型，以預測用戶可能感興趣的廣告。這個過程使用Python中的Scikit-Learn等庫來完成。

根據(jù)用戶的瀏覽行為和預測結(jié)果，在合適的時間向合適的用戶推送相關(guān)的廣告。這通過Flask的模板引擎來實現(xiàn)。

由于石油行業(yè)的數(shù)據(jù)通常具有高度的專業(yè)性和保密性，因此確保Flask服務器的安全性。這通過設(shè)置防火墻，使用SSL證書等方式實現(xiàn)。

智慧港口處理大量的實時數(shù)據(jù)，因此Flask服務器有較高的性能和穩(wěn)定性?？紤]如何通過API與其它系統(tǒng)集成。