一种信息推送方法技术

本发明专利技术涉及一种信息推送方法，包括以下步骤：a、选定目标用户U1在已有数据库中资料信息；b、摘取关键信息；c、生成关联用户信息；d、筛选合适的信息；e、逆向推送信息。1)运用该方法设计的消息推送系统，由于是以目标用户本身的数据资料作为分析起点，因此所推送的消息更加符合目标用户本身的需求(相关联的信息)；2)同时，由于人普遍的“社会性”，点明消息来源目标用户之间的关联可以极大地引起用户的关注，吸引他们的兴趣(相关联的人)，人们会发现推送的消息越来越符合他们的兴趣，甚至经常带给他们意想不到的收获。

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.

【技术实现步骤摘要】
一种信息推送方法
本专利技术涉及一种推送方法，尤其涉及一种信息推送方法。
技术介绍
身处信息爆炸时代，信息过载现象已经成为了影响当前人们信息行为的重要问题之一，人们很难从互联网那繁杂的信息中过滤筛选出自己真正需要的实用信息。在这样的时代背景下，推荐系统正日益获得人们的关注，从推送系统获取信息已经成为互联网时代下人们的一种重要信息获取方式，它广泛运用于大家的日常搜索，社交网络，电子商务等生活和生产行为。然而，现今很多基于推荐系统推送的信息主要还是以信息的“准确度”作为衡量标准。专利号为201210209511.5的中国专利技术专利公开了“信息推送方法”，其综合考虑了信息更新的时效性及全面性，解决了，使信息推送更加及时精准，但仍未缺乏可以带给人们惊喜性的推送方式。
技术实现思路
针对上述现有技术的现状，本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种具有惊喜性的信息推送方法。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种信息推送方法，包括以下步骤：a、选定目标用户U1在已有数据库中的资料信息；b、摘取关键信息，计算权重确定出资料信息中用户U1的关键信息；c、生成关联用户信息，计算关联权重，生成出与用户U1相关联的用户U2在数据库中的资料信息；d、筛选合适的信息，对用户U2的资料信息，对比U1的资料信息，通过核心匹配算法计算，并将所有符合算法阈值的信息按指定的权值设定进行排序；e、逆向推送信息，将步骤d中排序好的信息摘选，推送给目标用户U1。进一步的，所述步骤b中权重计算采用：其中w(t，d)表示文档中的一项的权重；N表示集合中文档数量；dft包含关键词的文档数量；tft，d这是一个t的频率函数的文档，因此，一类集合词的权重由集合中的每个属性的权重确定。进一步的，所述步骤c中计算关联权重采用：其中λ是概率相关量的比例系数，概率的关联目标用户U1-Ui只会进行生成新的关联用户。进一步的，所述步骤d中均不符合算法定义的阈值δ，则以用户U2为作为新的资料文件夹，在用户U2的数据基础上提取关键信息，重复步骤a至c，生成新的用户U3，从U3的资料中提取出符合算法阈值δ的信息；重复该步骤直到程序运行终止条件，设程序最终停止在用户Ui。进一步的，所述步骤d中迭代生成新的用户的终止条件是：生成的用户与之前生成的用户重复；或达到阈值δ，其中δ代表预先设定的阈值概率。进一步的，所述步骤e中，推送给目标用户U1的信息中，标注出此信息与目标用户存在的关联性，即将步骤d过程中此信息生成过程中所有出现过的相关用户信息Ui同时告知于目标用户U1。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1)运用该方法设计的消息推送系统，由于是以目标用户本身的数据资料作为分析起点，因此所推送的消息更加符合目标用户本身的需求(相关联的信息)；2)同时，由于人普遍的“社会性”，点明消息来源目标用户之间的关联可以极大地引起用户的关注，吸引他们的兴趣(相关联的人)，人们会发现推送的消息越来越符合他们的兴趣，甚至经常带给他们意想不到的收获。附图说明图1是本专利技术的逻辑框图。具体实施方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的是实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术所述一种信息推送方法，包括以下步骤：a、选定目标用户U1在已有数据库中资料信息；b、摘取关键信息，计算权重确定出资料信息中用户U1的关键信息，其权重计算公式：其中w(t，d)表示文档中的一项的权重；N表示集合中文档数量；dft包含关键词的文档数量；tft，d这是一个t的频率函数的文档，因此，一类集合词的权重由集合中的每个属性的权重确定。c、生成关联用户信息，计算关联权重，生成出与用户U1相关联的用户U2在数据库中的资料信息，计算关联权重采用：其中λ是概率的相关量的比例系数，概率的关联目标用户U1-Ui只会进行生成新的关联用户。d、筛选合适的信息，对用户U2的资料信息，对比U1的资料信息，通过核心匹配算法计算，并将所有符合算法阈值的信息按指定的权值设定进行排序；所述步骤d中均不符合算法定义的阈值δ，则以用户U2为作为新的资料文件夹，在用户U2的数据基础上提取关键信息，重复步骤a至c，生成新的用户U3，从U3的资料中提取出符合算法阈值δ的信息；重复该步骤直到程序运行终止条件，设程序最终停止在用户Ui。其中终止条件是：生成的用户与之前生成的用户重复；或达到阈值δ，其中δ代表预先设定的阈值概率。为体现推送信息的惊喜性与不确定性。Ui作为终止目标用户，如若关系层数过低，会导致推送信息内容关联度过大、缺少新颖性。其数量应不小于3，最佳实施范围为3≤Ui≤5。e、逆向推送信息，将步骤d中排序好的信息摘选，推送给目标用户U1。推送给目标用户U1的信息中，标注出此信息与目标用户存在的关联性，即将步骤d过程中此信息生成过程中所有出现过的相关用户信息Ui同时告知于目标用户U1。实施例1系统平台：类似于ResearchGate这样的学术文献交流平台，该平台汇集了来自各学术圈不同专业的学者，平台内的所有文章均由用户自己上传。图书馆类文献推荐<1>确定“甲”用户在该平台的信息。例如在本例中，用户“甲”的信息包括收藏、请求或者下载过的具体文献资料。<2>摘取关键信息。在本例中，选取“甲”用户收藏、请求或者下载文献中各文献的作者名字作为提取的关键信息。利用现有的内容识别方法，对不同文献作者的名字进行特定排序(例如名字出现的频数，将频数由大至小进行排列)。<3>生成关联用户。根据步骤<2>中对不同文献作者名次的排布，生成新的用户文件夹资料。例如，选取名字出现频数最大的作者“乙”为新的用户资料文件夹。<4>筛选合适的信息(符合算法定义)。在用户“乙”的文献信息中，对比用户“乙”收藏的文献和用户“甲”收藏的文献，通过核心匹配算法，计算：1)如果用户“乙”中存在文献信息符合算法设定阈值，则对这些文献进行算法指定的权重排列；2)如果用户“乙”收藏的文献信息不符合相关算法设定阈值，则分析用户“乙”的信息，包括收藏、请求或者下载过的具体文献资料，重复步骤<1>至步骤<3>，生成新的用户“丙”。对比用户“丙”和用户“甲”收藏的文献资料，将符合算法阈值的文献按照核心算法指定的权值进行排序；同时，此时程序达到终止条件，停止继续搜索新用户的相关步骤。<5>逆向推送。根据步骤<4>中排列好的符合算法定义的文献，摘选出特定条数(例如3条)，将它们推送给目标用户“甲”。同时，推送过程中指明该推送信息与用户“甲”的关联性。例如在本例中包括：1)如果摘选的推送信息中有来自用户“乙”资料夹的信息I乙，则须注明此信息(I乙)由用户“乙”所储存；2)如果摘选的推送信息中有来自用户“丙”资料夹的信息I丙，则须注明此信息(I丙)由用户“丙”所储存，用户“丙”是用户“乙”收藏(请求或下载)最多的文献作者。所产生效果：运用本专利技术的推荐方法，可以帮助用户在进行图书馆类相关的信息行为时，极大地开拓检索人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤：a、选定目标用户U1在已有数据库中的资料信息；b、摘取关键信息，计算权重确定出资料信息中用户U

【技术特征摘要】
1.一种信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤：a、选定目标用户U1在已有数据库中的资料信息；b、摘取关键信息，计算权重确定出资料信息中用户U1的关键信息；c、生成关联用户信息，计算关联权重，生成出与用户U1相关联的用户U2在数据库中的资料信息；d、筛选合适的信息，对用户U2的资料信息，对比U1的资料信息，通过核心匹配算法计算，并将所有符合算法阈值的信息按指定的权值设定进行排序；e、逆向推送信息，将步骤d中排序好的信息摘选，推送给目标用户U1。2.根据权利要求1所述信息推送方法，其特征在于，所述步骤b中权重计算采用：其中w(t，d)表示文档中的一项的权重；N表示集合中文档数量；dft包含关键词的文档数量；tft，d这是一个t的频率函数的文档，因此，一类集合词的权重由集合中的每个属性的权重确定。3.根据权利要求1所述信息推送方法，其特征在于，所述步骤c中计...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙煦，周小淞，
申请(专利权)人：宁波诺丁汉大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33