[發明專利]一種回收網站精準推送方法及系統

在審

• 申請號: 201810231414.3
• 申請日: 2018-03-20
• 公開（公告）號: CN108494849A
• 公開（公告）日: 2018-09-04
• 發明（設計）人: 李鐵亮
• 申請（專利權）人: 石家莊正和網絡有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06F17/30
• 代理公司: 北京聯瑞聯豐知識產權代理事務所(普通合伙) 11411
• 代理人: 鄭自群

本發明提出了一種回收網站精準推送方法及系統，方法包括：步驟S100，收集每個用戶的用戶維度數據和信息維度數據；步驟S200，計算信息發布者用戶A的信息維度數據與其余每個用戶的信息維度數據的相似度、用戶A用戶維度特征與其余每個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用戶的信息維度數據集的相似度，分別得到每個用戶與用戶A的相似度結果集；步驟S300，對步獲得的結果集進行過濾；步驟S400，設置過濾后的結果集中相似度高于第一閾值的結果集為推薦信息；步驟S500，根據信息加權評分評比法對推薦信息進行評分；步驟S600，將評分高的信息推送給用戶。本發明將推薦技術與推送技術結合，提升了推送信息的準確率，提升了推送效果。

技術領域

本發明涉及回收網站技術領域，特別涉及一種回收網站精準推送方法及系統。

背景技術

在這個信息爆炸式增長的網絡時代，面對極度膨脹的信息量，面對“混沌信息空間”和“數據過?！钡木薮髩毫Γ藗儗τ谛畔⒌目嗫嘧非蠛推诖鋈婚g變得踟躕了。因為，即使每天24小時看這些信息，也閱讀不完。更何況，其中存在著大量的無用，甚至不真實的信息。因此對數據的篩選，找到最合適客戶的信息變得尤為重要。隨著大數據產業的不斷壯大，推薦推送系統在企業的權重也越來越重要，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活躍的手段，被各大app廠商廣泛使用，本應有很大的發展。

目前存在的推送系統是根據客戶的訂閱類別推送類別內的信息。這樣有一定的局限性，比如不能做到點對點的推送，不能推送其他類別的有效信息，還有信息的準確率、數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。

發明內容

本發明提出一種回收網站精準推送方法及系統，能夠實現點對點推送，能夠推送其他類別的有效信息，能夠精準定位用戶需求，推送的信息準確度高、推送信息數量少，且推送效果好。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種回收網站精準推送方法，包括如下步驟：

步驟S100，收集每個用戶的用戶維度數據和信息維度數據，所述用戶維度數據用于描述用戶的特征，所述信息維度數據用于描述用戶發布的信息的特征；

步驟S200，根據步驟S100中收集的數據，計算信息發布者用戶A的信息維度數據與其余每個用戶的信息維度數據的相似度、用戶A的用戶維度特征與其余每個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用戶的信息維度數據的相似度，分別得到每個用戶與用戶A的相似度結果；

步驟S300，根據對用戶A的推送歷史，對步驟S200獲得的結果集進行過濾，以過濾推送過的信息；并過濾不滿足要求及質量較差的信息；

步驟S400，設置步驟S300過濾后的結果集中相似度高于第一閾值的結果集為推薦信息；

步驟S500，根據信息加權評分評比法對推薦信息進行評分；

步驟S600，將步驟S500中評分高的信息推送給用戶。

進一步的技術方案，所述用戶維度包括用戶標簽和用戶行為。

進一步的技術方案，所述用戶標簽包括用戶注冊時填寫的用戶個人信息、行業、分類、地區、是否會員和用戶供求類型；所述用戶行為包括用戶發布的歷史信息、用戶瀏覽的歷史信息和用戶搜索記錄。

進一步的技術方案，所述信息維度包括信息發布時間、行業、分類、產品名稱、地區和供求類型。

進一步的技術方案，所述步驟S200中根據余弦相似度公式計算相似度，具體為：