[發明專利]一種基于大數據的資訊消息內容智能推送系統及方法

在審

• 申請號: 202210251902.7
• 申請日: 2022-03-15
• 公開（公告）號: CN114679490A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 吳艷虹
• 申請（專利權）人: 泉州市益典信息科技有限公司
• 主分類號: H04L67/55
• 分類號: H04L67/55
• 代理公司: 北京眾合佳創知識產權代理有限公司 16020
• 代理人: 何龍其

1.一種基于大數據的資訊消息內容智能推送系統，其特征在于，所述智能推送系統包括用戶訂閱庫、訂閱監控模塊、標識分析模塊和標識獲取模塊，所述用戶訂閱庫用于存儲用戶的訂閱內容，所述訂閱監控模塊對用戶訂閱庫的內容進行監控，當監控到用戶訂閱內容存在更新時，令標識分析模塊分析用戶對訂閱內容的觀看信息據此確定訂閱內容的標識信息，所述標識獲取模塊獲取訂閱內容的標識信息，如果訂閱內容的標識信息為第一標識，將訂閱內容的更新內容推送給用戶，如果訂閱內容的標識信息為第二標識，那么生成訂閱內容的更新信息推送給用戶。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的資訊消息內容智能推送系統，其特征在于：所述標識分析模塊包括初判指數計算模塊、初判指數比較模塊、候選時長分析模塊、參照時長獲取模塊、關注指數計算模塊和關注指數比較模塊，所述初判指數計算模塊設某個訂閱內容為待分析訂閱，獲取待分析訂閱的歷史更新內容個數Uz以及用戶待分析訂閱觀看過的更新內容個數Us，那么待分析訂閱的初判指數V＝Us/Uz，所述初判指數比較模塊將待分析訂閱的初判指數與初判閾值進行比較，如果待分析訂閱的初判指數小于等于初判閾值，那么給該待分析訂閱添加第二標識信息如果待分析訂閱的初判指數大于初判閾值，所述關注指數計算模塊獲取用戶最近看過的待分析訂閱的k個更新信息，并據此計算待分析訂閱的關注指數其中，h_i為用戶最近觀看待分析訂閱的第i個更新信息所花費的時間，H為用戶最近觀看待分析訂閱的k個更新信息所花費的時間之和，D_i為用戶最近觀看待分析訂閱的第i個更新信息過程中的參照時長，所述候選時長分析模塊在用戶觀看待分析訂閱的某個更新信息時，獲取用戶在觀看該個更新信息的某個頁面的停留時長，如果某個頁面的停留時長大于等于停留閾值，那么獲取在該個頁面停留之后第一次檢測到頁面滑動時頁面滑動的速度，如果頁面滑動速度小于速度閾值，那么該個停留時長為候選時長，所述參照時長獲取模塊獲取用戶觀看待分析訂閱的某個更新信息時的所有的候選時長，將該個更新信息的所有的候選時長按照從大到小的順序排序，選取排序第一的候選時長為該個更新信息的參照時長，所述關注指數比較模塊將待分析訂閱的關注指數與關注閾值進行比較，如果待分析訂閱的關注指數大于等于關注閾值，那么給該待分析訂閱添加第一標識信息。

3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的資訊消息內容智能推送系統，其特征在于：所述智能推送系統還包括關聯訂閱選取模塊，所述關聯訂閱選取模塊包括關聯指數計算模塊和關聯指數比較模塊，所述關聯指數計算模塊獲取用戶每次觀看用戶訂閱內容的情況，設某一個訂閱內容為基訂閱，用戶訂閱庫中除基訂閱以外的訂閱內容為候選訂閱，那么某個候選訂閱與基訂閱的關聯指數G＝Rs/Rz，其中，Rz為歷史觀看基訂閱的次數，Rs為歷史觀看基訂閱的次數中也觀看了候選訂閱的次數，所述關聯指數比較模塊在存在某個候選訂閱與基訂閱的關聯指數大于關聯閾值，那么該個候選訂閱為基訂閱的關聯訂閱。

4.根據權利要求3所述的一種基于大數據的資訊消息內容智能推送系統，其特征在于：所述標識分析模塊還包括波及指數計算模塊和波及指數比較模塊，如果待分析訂閱的關注指數小于關注閾值，所述波及指數計算模塊獲取待分析訂閱的關聯訂閱的觀看情況，計算待分析訂閱的波及指數b＝Qs/Qz，其中，Qz為待分析訂閱的基訂閱的個數，Qs為待分析的各個基訂閱最近一次更新訂閱信息時被觀看的基訂閱的個數，所述波及指數比較模塊將待分析訂閱的波及指數與波及閾值進行比較，如果待分析訂閱的波及指數大于波及閾值，給該待分析訂閱添加第一標識信息，如果待分析訂閱的波及指數小于等于波及閾值，給該待分析訂閱添加第二標識信息。

5.一種基于大數據的資訊消息內容智能推送方法，其特征在于：所述智能推送方法包括以下步驟：

建立用戶訂閱庫，所述用戶訂閱庫用于存儲用戶的訂閱內容，

對用戶訂閱庫的內容進行監控，當監控到用戶訂閱內容存在更新時，獲取訂閱內容的標識信息，其中，分析用戶對訂閱內容的觀看信息據此確定訂閱內容的標識信息，

如果訂閱內容的標識信息為第一標識，將訂閱內容的更新內容推送給用戶；

如果訂閱內容的標識信息為第二標識，那么生成訂閱內容的更新信息推送給用戶。