[發明專利]一種基于掃碼的圖書標簽大數據精準推送方法及系統

在審

• 申請號: 201811583145.3
• 申請日: 2018-12-24
• 公開（公告）號: CN109740050A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發明（設計）人: 劉永堅;白立華;施其明
• 申請（專利權）人: 武漢理工數字傳播工程有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9035
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 王秀麗

本發明公開了一種基于掃碼的圖書標簽大數據精準推送方法及系統，包括：生成二維碼，并將二維碼顯示在圖書上；二維碼包括圖書標簽，圖書標簽包括專業標簽、深度標簽和目的標簽；掃描二維碼，獲取并回調用戶基本信息；基于圖書標簽和用戶基本信息，構建用戶數據庫；基于用戶數據庫，形成用戶畫像；基于用戶畫像，實現知識資源的精準推送。本發明基于微信掃碼技術，以出版圖書標簽為重點，獲取用戶數據，從而服務于知識服務的定向推送，引導讀者消費。

技術領域

本發明涉及數據推送技術領域，具體涉及一種基于掃碼的圖書標簽大數據精準推送方法及系統。

背景技術

在大數據時代，人們迫切希望在由普通機器組成的大規模集群上實現高性能的以機器學習算法為核心的數據分析，為實際業務提供服務和指導，進而實現數據的最終變現。與傳統的在線聯機分析處理OLAP不同，對大數據的深度分析主要基于大規模的機器學習技術，一般而言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優化定義于大規模訓練數據上的目標函數并且通過一個循環迭代的算法實現。

傳統知網、萬方等知識服務平臺只能提供粗粒度的知識資源，不能向用戶提供成體系的個性化知識服務，傳統知識服務平臺只能被動提供基于通用資源的搜索服務，不能主動投送用戶感興趣的個性化知識服務。

發明內容

針對上述問題中存在的不足之處，本發明提供一種基于掃碼的圖書標簽大數據精準推送方法及系統。

本發明公開了一種基于掃碼的圖書標簽大數據精準推送方法，包括：

生成二維碼，并將所述二維碼顯示在圖書上；所述二維碼包括圖書標簽，所述圖書標簽包括專業標簽、深度標簽和目的標簽；

掃描所述二維碼，獲取并回調用戶基本信息；

基于所述圖書標簽和用戶基本信息，構建用戶數據庫；

基于所述用戶數據庫，形成用戶畫像；

基于所述用戶畫像，實現知識資源的精準推送。

作為本發明的進一步改進，所述專業標簽包括語文、數學、英語和科學，所述深度標簽包括學齡前、小學、初中和高中，所述目的標簽包括興趣學習、升學考試和能力提升。

作為本發明的進一步改進，所述二維碼還包括授權及回調url信息；

作為本發明的進一步改進，所述掃描所述二維碼，獲取用戶基本信息；包括：

基于微信平臺掃描所述二維碼，被要求授權以獲取用戶基本信息；

用戶授權后，通過回調url頁面獲取并顯示用戶基本信息；

根據回調url上的臨時授權碼獲取access_token；

根據access_token回調用戶基本信息。

作為本發明的進一步改進，所述基于所述用戶數據庫，形成用戶畫像；包括：

將所述用戶基本信息對應歸到所述專業標簽和/或深度標簽和/或目的標簽上，形成所述用戶畫像。

本發明還提供一種基于掃碼的圖書標簽大數據精準推送系統，包括：用戶端、相互連接的圖書第三方平臺和微信平臺；

所述圖書第三方平臺，用于生成二維碼，并將所述二維碼顯示在圖書上；所述二維碼包括圖書標簽，所述圖書標簽包括專業標簽、深度標簽和目的標簽；

所述用戶端，用于掃描所述二維碼，從所述微信平臺中獲取并回調用戶基本信息；

所述圖書第三方平臺，用于基于所述圖書標簽和用戶基本信息，構建用戶數據庫；

所述圖書第三方平臺，用于基于所述用戶數據庫，形成用戶畫像；