一種信息推送方法技術

本發明專利技術涉及一種信息推送方法，包括以下步驟：a、選定目標用戶U1在已有數據庫中資料信息；b、摘取關鍵信息；c、生成關聯用戶信息；d、篩選合適的信息；e、逆向推送信息。1)運用該方法設計的消息推送系統，由于是以目標用戶本身的數據資料作為分析起點，因此所推送的消息更加符合目標用戶本身的需求(相關聯的信息)；2)同時，由于人普遍的“社會性”，點明消息來源目標用戶之間的關聯可以極大地引起用戶的關注，吸引他們的興趣(相關聯的人)，人們會發現推送的消息越來越符合他們的興趣，甚至經常帶給他們意想不到的收獲。

Information pushing method

The present invention relates to an information pushing method, which comprises the following steps: A, the selected target user U1 information in the existing database; B, C, the removal of key information; generating associated user information; D, select the right information; E, reverse push information. 1) push system designed by this method is due to the message, the target user data itself as a starting point for the analysis, thus pushing the message itself more in line with the target user needs (associated); 2) at the same time, because people generally \social\, pointing out the relationship between source target the user can greatly cause the user's attention, arouse their interest (associated person), it will be found that push the message more and more in line with their interest, and often give them an unexpected harvest.

【技術實現步驟摘要】
一種信息推送方法
本專利技術涉及一種推送方法，尤其涉及一種信息推送方法。
技術介紹
身處信息爆炸時代，信息過載現象已經成為了影響當前人們信息行為的重要問題之一，人們很難從互聯網那繁雜的信息中過濾篩選出自己真正需要的實用信息。在這樣的時代背景下，推薦系統正日益獲得人們的關注，從推送系統獲取信息已經成為互聯網時代下人們的一種重要信息獲取方式，它廣泛運用于大家的日常搜索，社交網絡，電子商務等生活和生產行為。然而，現今很多基于推薦系統推送的信息主要還是以信息的“準確度”作為衡量標準。專利號為201210209511.5的中國專利技術專利公開了“信息推送方法”，其綜合考慮了信息更新的時效性及全面性，解決了，使信息推送更加及時精準，但仍未缺乏可以帶給人們驚喜性的推送方式。
技術實現思路
針對上述現有技術的現狀，本專利技術所要解決的技術問題在于提供一種具有驚喜性的信息推送方法。本專利技術解決上述技術問題所采用的技術方案為：一種信息推送方法，包括以下步驟：a、選定目標用戶U1在已有數據庫中的資料信息；b、摘取關鍵信息，計算權重確定出資料信息中用戶U1的關鍵信息；c、生成關聯用戶信息，計算關聯權重，生成出與用戶U1相關聯的用戶U2在數據庫中的資料信息；d、篩選合適的信息，對用戶U2的資料信息，對比U1的資料信息，通過核心匹配算法計算，并將所有符合算法閾值的信息按指定的權值設定進行排序；e、逆向推送信息，將步驟d中排序好的信息摘選，推送給目標用戶U1。進一步的，所述步驟b中權重計算采用：其中w(t，d)表示文檔中的一項的權重；N表示集合中文檔數量；dft包含關鍵詞的文檔數量；tft，d這是一個t的頻率函數的文檔，因此，一類集合詞的權重由集合中的每個屬性的權重確定。進一步的，所述步驟c中計算關聯權重采用：其中λ是概率相關量的比例系數，概率的關聯目標用戶U1-Ui只會進行生成新的關聯用戶。進一步的，所述步驟d中均不符合算法定義的閾值δ，則以用戶U2為作為新的資料文件夾，在用戶U2的數據基礎上提取關鍵信息，重復步驟a至c，生成新的用戶U3，從U3的資料中提取出符合算法閾值δ的信息；重復該步驟直到程序運行終止條件，設程序最終停止在用戶Ui。進一步的，所述步驟d中迭代生成新的用戶的終止條件是：生成的用戶與之前生成的用戶重復；或達到閾值δ，其中δ代表預先設定的閾值概率。進一步的，所述步驟e中，推送給目標用戶U1的信息中，標注出此信息與目標用戶存在的關聯性，即將步驟d過程中此信息生成過程中所有出現過的相關用戶信息Ui同時告知于目標用戶U1。與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：1)運用該方法設計的消息推送系統，由于是以目標用戶本身的數據資料作為分析起點，因此所推送的消息更加符合目標用戶本身的需求(相關聯的信息)；2)同時，由于人普遍的“社會性”，點明消息來源目標用戶之間的關聯可以極大地引起用戶的關注，吸引他們的興趣(相關聯的人)，人們會發現推送的消息越來越符合他們的興趣，甚至經常帶給他們意想不到的收獲。附圖說明圖1是本專利技術的邏輯框圖。具體實施方式下面結合本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本專利技術中的是實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。如圖1所示，本專利技術所述一種信息推送方法，包括以下步驟：a、選定目標用戶U1在已有數據庫中資料信息；b、摘取關鍵信息，計算權重確定出資料信息中用戶U1的關鍵信息，其權重計算公式：其中w(t，d)表示文檔中的一項的權重；N表示集合中文檔數量；dft包含關鍵詞的文檔數量；tft，d這是一個t的頻率函數的文檔，因此，一類集合詞的權重由集合中的每個屬性的權重確定。c、生成關聯用戶信息，計算關聯權重，生成出與用戶U1相關聯的用戶U2在數據庫中的資料信息，計算關聯權重采用：其中λ是概率的相關量的比例系數，概率的關聯目標用戶U1-Ui只會進行生成新的關聯用戶。d、篩選合適的信息，對用戶U2的資料信息，對比U1的資料信息，通過核心匹配算法計算，并將所有符合算法閾值的信息按指定的權值設定進行排序；所述步驟d中均不符合算法定義的閾值δ，則以用戶U2為作為新的資料文件夾，在用戶U2的數據基礎上提取關鍵信息，重復步驟a至c，生成新的用戶U3，從U3的資料中提取出符合算法閾值δ的信息；重復該步驟直到程序運行終止條件，設程序最終停止在用戶Ui。其中終止條件是：生成的用戶與之前生成的用戶重復；或達到閾值δ，其中δ代表預先設定的閾值概率。為體現推送信息的驚喜性與不確定性。Ui作為終止目標用戶，如若關系層數過低，會導致推送信息內容關聯度過大、缺少新穎性。其數量應不小于3，最佳實施范圍為3≤Ui≤5。e、逆向推送信息，將步驟d中排序好的信息摘選，推送給目標用戶U1。推送給目標用戶U1的信息中，標注出此信息與目標用戶存在的關聯性，即將步驟d過程中此信息生成過程中所有出現過的相關用戶信息Ui同時告知于目標用戶U1。實施例1系統平臺：類似于ResearchGate這樣的學術文獻交流平臺，該平臺匯集了來自各學術圈不同專業的學者，平臺內的所有文章均由用戶自己上傳。圖書館類文獻推薦<1>確定“甲”用戶在該平臺的信息。例如在本例中，用戶“甲”的信息包括收藏、請求或者下載過的具體文獻資料。<2>摘取關鍵信息。在本例中，選取“甲”用戶收藏、請求或者下載文獻中各文獻的作者名字作為提取的關鍵信息。利用現有的內容識別方法，對不同文獻作者的名字進行特定排序(例如名字出現的頻數，將頻數由大至小進行排列)。<3>生成關聯用戶。根據步驟<2>中對不同文獻作者名次的排布，生成新的用戶文件夾資料。例如，選取名字出現頻數最大的作者“乙”為新的用戶資料文件夾。<4>篩選合適的信息(符合算法定義)。在用戶“乙”的文獻信息中，對比用戶“乙”收藏的文獻和用戶“甲”收藏的文獻，通過核心匹配算法，計算：1)如果用戶“乙”中存在文獻信息符合算法設定閾值，則對這些文獻進行算法指定的權重排列；2)如果用戶“乙”收藏的文獻信息不符合相關算法設定閾值，則分析用戶“乙”的信息，包括收藏、請求或者下載過的具體文獻資料，重復步驟<1>至步驟<3>，生成新的用戶“丙”。對比用戶“丙”和用戶“甲”收藏的文獻資料，將符合算法閾值的文獻按照核心算法指定的權值進行排序；同時，此時程序達到終止條件，停止繼續搜索新用戶的相關步驟。<5>逆向推送。根據步驟<4>中排列好的符合算法定義的文獻，摘選出特定條數(例如3條)，將它們推送給目標用戶“甲”。同時，推送過程中指明該推送信息與用戶“甲”的關聯性。例如在本例中包括：1)如果摘選的推送信息中有來自用戶“乙”資料夾的信息I乙，則須注明此信息(I乙)由用戶“乙”所儲存；2)如果摘選的推送信息中有來自用戶“丙”資料夾的信息I丙，則須注明此信息(I丙)由用戶“丙”所儲存，用戶“丙”是用戶“乙”收藏(請求或下載)最多的文獻作者。所產生效果：運用本專利技術的推薦方法，可以幫助用戶在進行圖書館類相關的信息行為時，極大地開拓檢索人本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種信息推送方法，其特征在于，包括以下步驟：a、選定目標用戶U1在已有數據庫中的資料信息；b、摘取關鍵信息，計算權重確定出資料信息中用戶U

【技術特征摘要】
1.一種信息推送方法，其特征在于，包括以下步驟：a、選定目標用戶U1在已有數據庫中的資料信息；b、摘取關鍵信息，計算權重確定出資料信息中用戶U1的關鍵信息；c、生成關聯用戶信息，計算關聯權重，生成出與用戶U1相關聯的用戶U2在數據庫中的資料信息；d、篩選合適的信息，對用戶U2的資料信息，對比U1的資料信息，通過核心匹配算法計算，并將所有符合算法閾值的信息按指定的權值設定進行排序；e、逆向推送信息，將步驟d中排序好的信息摘選，推送給目標用戶U1。2.根據權利要求1所述信息推送方法，其特征在于，所述步驟b中權重計算采用：其中w(t，d)表示文檔中的一項的權重；N表示集合中文檔數量；dft包含關鍵詞的文檔數量；tft，d這是一個t的頻率函數的文檔，因此，一類集合詞的權重由集合中的每個屬性的權重確定。3.根據權利要求1所述信息推送方法，其特征在于，所述步驟c中計...

【專利技術屬性】
技術研發人員：孫煦，周小淞，
申請(專利權)人：寧波諾丁漢大學，
類型：發明
國別省市：浙江,33