The present invention relates to a personalized message push method based on user preference. The steps include: collecting user behavior and establishing user's interest model according to user's preference. Before the server pushes the information to the user, it determines whether the information is matched with the user's interest model, and if the user is matched, the user will be pushed to the user. The advantages of the invention are as follows: the user behavior is fully analyzed, the browsing frequency of the user label, the browsing time and the browsing time are considered, and the user preference model is established. In this way, information is only pushed to interested users and pushed at the best time of users, which greatly improves user experience.
【技术实现步骤摘要】
一种基于用户偏好的个性化消息推送方法
本专利技术涉及一种根据用户的偏好进行个性化消息推送的方法。
技术介绍
随着移动互联网的发展,消息推送得到了越来越多的应用。推送技术是指根据一定的发送规则,依据相关的标准和协议通过互联网向用户发送信息的技术。电子商务厂商纷纷向用户的智能移动终端上推送各类信息。消息推送技术主要有两种方式:一种是客户端使用PULL的方式,就是隔一段时间就去服务器上获取信息,这种方法不仅浪费了用户宝贵的时间和流量,还增加了服务器的压力,降低处理效率,己不再适用。另一种就是服务器使用PUSH的方式,服务器端把最新的信息PUSH到客户端上。传统的PUSH方式虽然可以及时把最新信息推送给用户,但是所推送的信息可能是用户所不关心的。综上,目前的消息推送服务存在一些不足:现在的推送服务多为群发形式,服务器将某一条信息推送给所有的用户,而不是真正需要这类信息的用户,因此对于大多数用户来说是无效信息,不仅浪费用户的流量,而且还会对用户产生一定的困扰,降低了用户体验效果。目前国内外学者已经有大量关于偏好分析的研究成果,算法也多比较成熟,各大网站的应用也比较普遍广泛,但是还未有将用户行为偏好分析应用于移动服务的情况。
技术实现思路
本专利技术的目的是:将用户行为偏好分析应用于移动服务,从而实现根据用户的偏好进行消息推送。为了达到上述目的,本专利技术的技术方案是提供了一种基于用户偏好的个性化消息推送方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、使用向量空间模型VSM方法创建用户兴趣模型U={ti,wi,T},其中ti表示第i个标签,wi表示第i个标签的权重,T表示用户偏好 ...
【技术保护点】
一种基于用户偏好的个性化消息推送方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、使用向量空间模型VSM方法创建用户兴趣模型U={ti,wi,T},其中ti表示第i个标签,wi表示第i个标签的权重,T表示用户偏好访问的时间;步骤2、将以资源为维度的资源‑标签映射,转变为以标签为维度的标签‑资源映射,对于第i个标签ti及第k个资源的特征向量集合rk={t1,t2,...,ti,...,tn},若ti∈rk,则将第k个资源加入到第i个标签ti中;步骤3、通过分析服务器的数据库得到用户感兴趣的标签所对应的资源集R,按照标签对资源集R进行过滤,得到用户Ui可能感兴趣的资源子集RUi,根据用户的户兴趣模型U={ti,wi,T}中的用户偏好访问的时间T,每天在时间T前将资源子集RUi推送给用户,或用户登录系统后,将资源子集RUi根据用户标签的权重排序后,由高到低呈现给用户。
【技术特征摘要】
1.一种基于用户偏好的个性化消息推送方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、使用向量空间模型VSM方法创建用户兴趣模型U={ti,wi,T},其中ti表示第i个标签,wi表示第i个标签的权重,T表示用户偏好访问的时间;步骤2、将以资源为维度的资源-标签映射,转变为以标签为维度的标签-资源映射,对于第i个标签ti及第k个资源的特征向量集合rk={t1,t2,...,ti,...,tn},若ti∈rk,则将第k个资源加入到第i个标签ti中;步骤3、通过分析服务器的数据库得到用户感兴趣的标签所对应的资源集R,按照标签对资源集R进行过滤,得到用户Ui可能感兴趣的资源子集RUi,根据用户的户兴趣模型U={ti,wi,T}中的用户偏好访问的时间T,每天在时间T前将资源子集RUi推送给用户,或用户登录系统后,将资源子集RUi根据用户标签的权重排序后,由高到低呈现给用户。2.如权利要求1所述的一种基于用户偏好的个性化消息推送方法,其特征在于,所述步骤1包括:步骤1.1、从服务器数据库中获取用户的操作日志,搜集:1)用户的登录与注销记录,获取用户访问系统最频繁的时间T;2)对用户浏览过的所有数据进行预处理,每个数据对应一个资源,建立用户-资源-标签的映射,根据TF-IDF算法...
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