[發(fā)明專利]一種推送目標(biāo)文獻(xiàn)名錄的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010421457.5
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號(hào): CN111475734A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金濤;江浩
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州銘智云教育科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06F16/9538
• 代理公司: 杭州橙知果專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33261
• 代理人: 賀龍萍

本發(fā)明提供一種推送目標(biāo)文獻(xiàn)名錄的方法，所述方法包括：獲取待分析數(shù)據(jù)集，所述待分析數(shù)據(jù)集中每個(gè)元素對應(yīng)一個(gè)主題，每個(gè)元素中包括一類數(shù)據(jù)和二類數(shù)據(jù)，所述一類數(shù)據(jù)為直接發(fā)布的與所述主題相關(guān)的數(shù)據(jù)，所述二類數(shù)據(jù)為針對一類數(shù)據(jù)的評論數(shù)據(jù)；為所述待分析數(shù)據(jù)集中的每個(gè)元素構(gòu)建有向圖，得到有向圖集；對所述有向圖集中的各個(gè)有向圖進(jìn)行分析，選取對應(yīng)所述有向圖的熱度用戶；對于任意兩個(gè)有向圖，若存在相同的熱度用戶，則將所述熱度用戶認(rèn)定為目標(biāo)用戶；獲取目標(biāo)用戶的讀者信息；根據(jù)所述讀者信息向所述目標(biāo)用戶發(fā)布目標(biāo)文獻(xiàn)名錄。本發(fā)明具有智能化程度高，目標(biāo)用戶定位精準(zhǔn)，適用范圍廣等多個(gè)顯著優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，尤其涉及一種推送目標(biāo)文獻(xiàn)名錄的方法。

背景技術(shù)

在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，信息推送已經(jīng)成為一個(gè)十分重要的研究課題，而目標(biāo)用戶的定位精準(zhǔn)度在很大程度上能夠決定信息推送的成功率。比如，推送廣告，如果目標(biāo)用戶不具有活躍性人格，甚至對于任何事物都不甚關(guān)心，則顯然推送廣告的效果將不甚理想。為此，對于目標(biāo)用戶的獲取是具備較高的市場價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值的技術(shù)課題，然而，現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對于目標(biāo)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)定位的相關(guān)技術(shù)。

此外，通過對于大量數(shù)據(jù)的分析得到用戶的行為模式、偏好、興趣、習(xí)慣等多方面的信息，從而為用戶提供更加人性化的服務(wù)是人們迫切希望達(dá)到的技術(shù)效果。但是現(xiàn)有技術(shù)中卻缺乏對于目標(biāo)用戶信息的挖掘、分析算法，難以從中自動(dòng)抽象出目標(biāo)用戶的偏好習(xí)慣等重要數(shù)據(jù)，也難以為目標(biāo)用戶提供更加智能化的服務(wù)。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種推送目標(biāo)文獻(xiàn)名錄的方法。

本發(fā)明是以如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種推送目標(biāo)文獻(xiàn)名錄的方法，包括：

獲取待分析數(shù)據(jù)集，所述待分析數(shù)據(jù)集中每個(gè)元素對應(yīng)一個(gè)主題，每個(gè)元素中包括一類數(shù)據(jù)和二類數(shù)據(jù)，所述一類數(shù)據(jù)為直接發(fā)布的與所述主題相關(guān)的數(shù)據(jù)，所述二類數(shù)據(jù)為針對一類數(shù)據(jù)的評論數(shù)據(jù)；

為所述待分析數(shù)據(jù)集中的每個(gè)元素構(gòu)建有向圖，得到有向圖集；

對所述有向圖集中的各個(gè)有向圖進(jìn)行分析，選取對應(yīng)所述有向圖的熱度用戶；

對于任意兩個(gè)有向圖，若存在相同的熱度用戶，則將所述熱度用戶認(rèn)定為目標(biāo)用戶；

獲取目標(biāo)用戶的讀者信息；

根據(jù)所述讀者信息向所述目標(biāo)用戶發(fā)布目標(biāo)文獻(xiàn)名錄。

進(jìn)一步地，所述讀者信息包括讀者的學(xué)術(shù)背景、借閱文獻(xiàn)信息、推薦文獻(xiàn)信息、評論文獻(xiàn)信息；所述學(xué)術(shù)背景包括讀者的受教育程度和最高學(xué)歷對應(yīng)的專業(yè)編碼；其中，所述專業(yè)編碼為六位數(shù)字串，其符合學(xué)科分類與代碼國家標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定。

進(jìn)一步地，所述為所述待分析數(shù)據(jù)集中的每個(gè)元素構(gòu)建有向圖包括：

獲取每個(gè)元素中的一類數(shù)據(jù)和二類數(shù)據(jù)，并構(gòu)建有向圖，所述有向圖可以被表示為，其中為用戶標(biāo)識(shí)，代表一個(gè)用戶標(biāo)識(shí)發(fā)布的二類數(shù)據(jù)對另一個(gè)用戶標(biāo)識(shí)發(fā)布的一類數(shù)據(jù)的評論關(guān)系；

計(jì)算有向圖G中每條邊的誠懇度權(quán)重和支持度權(quán)重；

根據(jù)所述誠懇度權(quán)重和所述支持度權(quán)重計(jì)算所述邊的綜合權(quán)重。

進(jìn)一步地，還包括熱度用戶的選取方法，包括：

初始化有向圖中各個(gè)頂點(diǎn)的熱度值；

任意選擇一個(gè)頂點(diǎn)，根據(jù)所述頂點(diǎn)和指向所述頂點(diǎn)的各個(gè)相關(guān)頂點(diǎn)的當(dāng)前熱度計(jì)算所述頂點(diǎn)的迭代后熱度，并將所述迭代后熱度作為所述頂點(diǎn)的當(dāng)前熱度；

按照上述步驟繼續(xù)計(jì)算其它頂點(diǎn)的當(dāng)前熱度，直至所述有向圖中各個(gè)頂點(diǎn)的當(dāng)前熱度趨于穩(wěn)定；

選取當(dāng)前熱度最大的N個(gè)用戶作為所述有向圖的熱度用戶。