[發(fā)明專利]一種回收網(wǎng)站精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810231414.3
• 申請日: 2018-03-20
• 公開（公告）號(hào): CN108494849A
• 公開（公告）日: 2018-09-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李鐵亮
• 申請（專利權(quán)）人: 石家莊正和網(wǎng)絡(luò)有限公司
• 主分類號(hào): H04L29/08
• 分類號(hào): H04L29/08;G06F17/30
• 代理公司: 北京聯(lián)瑞聯(lián)豐知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11411
• 代理人: 鄭自群

本發(fā)明提出了一種回收網(wǎng)站精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S100，收集每個(gè)用戶的用戶維度數(shù)據(jù)和信息維度數(shù)據(jù)；步驟S200，計(jì)算信息發(fā)布者用戶A的信息維度數(shù)據(jù)與其余每個(gè)用戶的信息維度數(shù)據(jù)的相似度、用戶A用戶維度特征與其余每個(gè)用戶的用戶維度特征相似度，以及用戶A用戶維度特征與其余每個(gè)用戶的信息維度數(shù)據(jù)集的相似度，分別得到每個(gè)用戶與用戶A的相似度結(jié)果集；步驟S300，對步獲得的結(jié)果集進(jìn)行過濾；步驟S400，設(shè)置過濾后的結(jié)果集中相似度高于第一閾值的結(jié)果集為推薦信息；步驟S500，根據(jù)信息加權(quán)評(píng)分評(píng)比法對推薦信息進(jìn)行評(píng)分；步驟S600，將評(píng)分高的信息推送給用戶。本發(fā)明將推薦技術(shù)與推送技術(shù)結(jié)合，提升了推送信息的準(zhǔn)確率，提升了推送效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及回收網(wǎng)站技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種回收網(wǎng)站精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在這個(gè)信息爆炸式增長的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，面對極度膨脹的信息量，面對“混沌信息空間”和“數(shù)據(jù)過剩”的巨大壓力，人們對于信息的苦苦追求和期待忽然間變得踟躕了。因?yàn)椋词姑刻?4小時(shí)看這些信息，也閱讀不完。更何況，其中存在著大量的無用，甚至不真實(shí)的信息。因此對數(shù)據(jù)的篩選，找到最合適客戶的信息變得尤為重要。隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的不斷壯大，推薦推送系統(tǒng)在企業(yè)的權(quán)重也越來越重要，從亞馬遜的猜您喜歡，到阿里雙十一手淘的千人千面，無一不彰顯著推薦推送系統(tǒng)舉足輕重的作用。

相比之下，消息推送作為傳遞信息的一種重要的手段，更是一種有效的拉動(dòng)活躍的手段，被各大app廠商廣泛使用，本應(yīng)有很大的發(fā)展。

目前存在的推送系統(tǒng)是根據(jù)客戶的訂閱類別推送類別內(nèi)的信息。這樣有一定的局限性，比如不能做到點(diǎn)對點(diǎn)的推送，不能推送其他類別的有效信息，還有信息的準(zhǔn)確率、數(shù)量多需要篩選等問題。因此簡單的推送類別信息并不能滿足我們的要求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出一種回收網(wǎng)站精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)點(diǎn)對點(diǎn)推送，能夠推送其他類別的有效信息，能夠精準(zhǔn)定位用戶需求，推送的信息準(zhǔn)確度高、推送信息數(shù)量少，且推送效果好。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一種回收網(wǎng)站精準(zhǔn)推送方法，包括如下步驟：

步驟S100，收集每個(gè)用戶的用戶維度數(shù)據(jù)和信息維度數(shù)據(jù)，所述用戶維度數(shù)據(jù)用于描述用戶的特征，所述信息維度數(shù)據(jù)用于描述用戶發(fā)布的信息的特征；

步驟S200，根據(jù)步驟S100中收集的數(shù)據(jù)，計(jì)算信息發(fā)布者用戶A的信息維度數(shù)據(jù)與其余每個(gè)用戶的信息維度數(shù)據(jù)的相似度、用戶A的用戶維度特征與其余每個(gè)用戶的用戶維度特征的相似度，以及用戶A的用戶維度特征與其余每個(gè)用戶的信息維度數(shù)據(jù)的相似度，分別得到每個(gè)用戶與用戶A的相似度結(jié)果；

步驟S300，根據(jù)對用戶A的推送歷史，對步驟S200獲得的結(jié)果集進(jìn)行過濾，以過濾推送過的信息；并過濾不滿足要求及質(zhì)量較差的信息；

步驟S400，設(shè)置步驟S300過濾后的結(jié)果集中相似度高于第一閾值的結(jié)果集為推薦信息；

步驟S500，根據(jù)信息加權(quán)評(píng)分評(píng)比法對推薦信息進(jìn)行評(píng)分；

步驟S600，將步驟S500中評(píng)分高的信息推送給用戶。

進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述用戶維度包括用戶標(biāo)簽和用戶行為。

進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述用戶標(biāo)簽包括用戶注冊時(shí)填寫的用戶個(gè)人信息、行業(yè)、分類、地區(qū)、是否會(huì)員和用戶供求類型；所述用戶行為包括用戶發(fā)布的歷史信息、用戶瀏覽的歷史信息和用戶搜索記錄。

進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述信息維度包括信息發(fā)布時(shí)間、行業(yè)、分類、產(chǎn)品名稱、地區(qū)和供求類型。

進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述步驟S200中根據(jù)余弦相似度公式計(jì)算相似度，具體為：