[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)

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• 申請日: 2017-04-17
• 公開（公告）號: CN106997397A
• 公開（公告）日: 2017-08-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳文海;霍英霞;冀鵬飛;丁平;黃美珍;陳勁峰;姚蘊(yùn);佘文文;馬曉;賈旭;閆斌斌;柏道菲;張軍;成華娟
• 申請（專利權(quán)）人: 山東辰華科技信息有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)，包括以下模塊：信息基礎(chǔ)庫模塊、文本及特征的分析模塊、文本及特征的處理模塊、LDA算法模塊、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法模塊和推送API進(jìn)行信息推送模塊；所述信息基礎(chǔ)庫模塊是將用戶作為一個研究對象，通過用戶的瀏覽記錄，依托于相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的分析方式，形成信息基礎(chǔ)庫，根據(jù)文本及特征進(jìn)行分析，再進(jìn)行文本及特征進(jìn)行處理，利用LDA算法來分析科技信息的主題分布，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法來分析用戶的主題分布，利用推送API進(jìn)行信息推送，最終通過主題分析來得到用戶的科技信息興趣愛好來推送相應(yīng)的科技信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)，所述形成信息基礎(chǔ)庫，其數(shù)據(jù)來源于用戶自身瀏覽信息，由于用戶瀏覽的信息過多，因此需要過濾一些信息，形成最終的基礎(chǔ)庫；所述文本特征進(jìn)行分析包括文本分析和語義分析；文本分析，是通過分詞來完成，分詞主要的目的來完成語義分析；語義分析主要有以下幾種方式：①基于字符串匹配的分詞方法，此方法按照不同的掃描方式，逐個查找詞庫進(jìn)行分詞；②全切分方法，它首先切分出與詞庫匹配的所有可能的詞，再運(yùn)用統(tǒng)計語言模型決定最優(yōu)的切分結(jié)果；③由字構(gòu)詞的分詞方法，可以理解為字的分類問題。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)，所述的文本及特征處理，所述的分詞可以形成一定規(guī)模的信息基礎(chǔ)，但是由于分詞中有大量分詞是沒有價值的，因此我們需要相應(yīng)的技術(shù)手段或者是算法來得到我們需要的科技信息的關(guān)鍵詞。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)，所述的LDA算法，該算法的核心的思想是，可以用生成模型來看文檔和主題這兩件事；所謂生成模型，就是說，我們認(rèn)為一篇文章的每個詞都是通過“以一定概率選擇了某個主題，并從這個主題中以一定概率選擇某個詞語”這樣一個過程得到的。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)，所述的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，第一個是相關(guān)性，第二個是關(guān)聯(lián)性，兩者都可以用來描述事件之間的關(guān)聯(lián)程度；關(guān)聯(lián)規(guī)則算法包括FP-Growth算法和Apriori算法；這兩種算法都能很好完成關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)；在關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中有置信度和支持度的兩種概念；只有一個關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度和支持度同時滿足最小閥值的時候才能認(rèn)可事件之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)，所述用戶為Android和IOS用戶。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的科技信息個性化定制推送系統(tǒng)，所述的推送API進(jìn)行信息推送，推送服務(wù)層組件中的IOS推送服務(wù)統(tǒng)一將推送信息送入APNS，由APNS負(fù)責(zé)后續(xù)推送工作；Android則通過后臺守護(hù)進(jìn)程，和推送服務(wù)建立聯(lián)系后獲取推送科技信息內(nèi)容。