[發(fā)明專利]一種基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的信息推送方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910774612.9
• 申請(qǐng)日: 2019-08-21
• 公開（公告）號(hào): CN110517114A
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李元佳;吳瑋聰;郭逸重
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州云徙科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q50/00;G06K9/62
• 代理公司: 44260 深圳市興科達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 張德興<國(guó)際申請(qǐng)>=<國(guó)際公布>=<進(jìn)入

本發(fā)明公開了一種基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的信息推送方法及系統(tǒng)，包括步驟：對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，所述用戶數(shù)據(jù)包括用戶的行為數(shù)據(jù)以及購(gòu)物數(shù)據(jù)；利用標(biāo)簽傳播算法對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到人際關(guān)系社區(qū)；利用聚類算法得到社區(qū)內(nèi)客戶群體的偏好；根據(jù)社區(qū)內(nèi)客戶群體的偏好匹配商品；將近期已經(jīng)購(gòu)買過(guò)要推薦的商品的客戶剔除；最后，對(duì)社區(qū)內(nèi)的客戶群體進(jìn)行精準(zhǔn)推送。通過(guò)本發(fā)明的信息推送方法及系統(tǒng)可以在橫向方向，通過(guò)找到相似的社區(qū)，進(jìn)而根據(jù)相似社區(qū)需求相似的邏輯，定位客群和需求，精準(zhǔn)的營(yíng)銷，達(dá)到提高營(yíng)銷效果，以及降低營(yíng)銷成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的信息推送方法。

背景技術(shù)

精準(zhǔn)營(yíng)銷就是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個(gè)性化的顧客溝通服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張之路。而精準(zhǔn)營(yíng)銷必須依靠精準(zhǔn)的用戶數(shù)據(jù)，然而隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息“大爆炸”使得信息服務(wù)領(lǐng)域面臨著“信息資源豐富，但獲取有利用價(jià)值的信息困難”的問(wèn)題。推薦系統(tǒng)是解決信息過(guò)載問(wèn)題的主要手段，它能夠以用戶為中心在分析預(yù)測(cè)用戶需求的基礎(chǔ)上主動(dòng)給用戶推送其可能需要但又難以獲取的信息，通過(guò)根據(jù)用戶的不同環(huán)境場(chǎng)合下的行為特征為用戶推薦更具有利用價(jià)值的信息資源。

社交網(wǎng)絡(luò)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)把具有相同愛(ài)好甚至是互不相識(shí)的人們連接起來(lái)，從而形成具有某一特點(diǎn)的團(tuán)體。社交網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)能夠互相溝通和交流并且能夠參與互動(dòng)的平臺(tái)，通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)，人們會(huì)主動(dòng)公布自己的特點(diǎn)和偏好，積極提供各種資源（比如圖片、視頻）或分享他們的知識(shí)。可以說(shuō)，社交網(wǎng)絡(luò)正悄悄的改變著人們的生活方式和價(jià)值取向。

但是現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)都是根據(jù)單獨(dú)個(gè)體的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通常是從用戶搜索、瀏覽的行為上進(jìn)行商品的推薦，以客戶“找”什么，就給客戶推薦什么這種縱向的方式判斷，無(wú)法拓展客戶群體，導(dǎo)致?tīng)I(yíng)銷效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述技術(shù)問(wèn)題，提供一種基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的信息推送方法及系統(tǒng)，可以在橫向方向，通過(guò)找到相似的社區(qū)，進(jìn)而根據(jù)相似社區(qū)需求相似的邏輯，定位客群和需求，精準(zhǔn)的營(yíng)銷，達(dá)到提高營(yíng)銷效果，以及降低營(yíng)銷成本。

為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了以下技術(shù)方案：

一種基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的信息推送方法，包括以下步驟：

步驟1，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，所述用戶數(shù)據(jù)包括用戶的行為數(shù)據(jù)以及購(gòu)物數(shù)據(jù)；

步驟2，利用標(biāo)簽傳播算法對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到人際關(guān)系社區(qū)；

步驟3，利用聚類算法得到社區(qū)內(nèi)客戶群體的偏好；

步驟4，根據(jù)社區(qū)內(nèi)客戶群體的偏好匹配商品；

步驟5，將近期已經(jīng)購(gòu)買過(guò)要推薦的商品的客戶剔除；

步驟6，最后，對(duì)社區(qū)內(nèi)的客戶群體進(jìn)行精準(zhǔn)推送。

優(yōu)選地，所述的標(biāo)簽傳播算法為，首先為所有節(jié)點(diǎn)指定一個(gè)唯一的標(biāo)簽，之后逐輪刷新所有節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽，直到達(dá)到收斂要求為止；對(duì)于每一輪刷新，節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽刷新，對(duì)于某一個(gè)節(jié)點(diǎn)，考察其所有鄰居節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將出現(xiàn)個(gè)數(shù)最多的那個(gè)標(biāo)簽賦給當(dāng)前節(jié)點(diǎn)；當(dāng)個(gè)數(shù)最多的標(biāo)簽不唯一時(shí)，隨機(jī)選一個(gè)標(biāo)簽賦給當(dāng)前節(jié)點(diǎn)。

優(yōu)選地，還包括用戶相似度計(jì)算步驟，通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)相似度算法計(jì)算兩個(gè)用戶之間興趣的相似度，用戶p和q之間的轉(zhuǎn)發(fā)相似度計(jì)算公式如下：

其中com(p,q)retweet指用戶p和q共同轉(zhuǎn)發(fā)的內(nèi)容數(shù)量，|Dp|、|Dq|指用戶p、q轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容數(shù)量，mpq、mqp指用戶p、q相互轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)。

優(yōu)選地，所述的聚類算法為：

step-1，首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心;