精准智能推送方法、系统、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种精准智能推送方法，所述精准智能推送方法包括以下步骤：获取用户标签；获取用户信息，根据用户信息，包括会员数据、行为数据、消费数据、活动数据，更新所述用户标签，形成二次用户标签；根据所述二次用户标签查找推送内容，并向用户推送匹配所述二次用户标签的的相关内容。

Precision Intelligent Push Method, System, Device and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
精准智能推送方法、系统、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及本专利技术涉及智能推荐系统
，具体为一种精准智能推送方法、系统、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
近年来，互联网的各类应用软件已经发展的非常壮大，用户可以通过各类应用软件进行社交、购物、阅读等活动，如何让用户快速找到符合自己需求的物品、书籍、文章并针对用户的需求进行精准营销是各互联网公司重点要解决的问题。
技术实现思路
为解决上述技术问题，有必要提供一种精准智能推送方法、系统、装备及计算机可读存储介质。根据本专利技术的一种实施例，所述精准智能推送方法包括以下步骤：获取用户标签；获取用户信息，根据用户信息，包括会员数据、行为数据、消费数据、活动数据，更新所述用户标签，形成二次用户标签；根据所述二次用户标签查找推送内容，并向用户推送匹配所述二次用户标签的的相关内容。根据本专利技术的一种实施例，所述获取用户标签之前，还包括以下步骤：从线上数据、线下数据中获取用户标签，及/或从公有软件、私有软件中获取用户信息，对所述用户信息进行数据挖掘、分析，生成用户标签。根据本专利技术的一种实施例，所述获取用户信息还包括以下步骤：从公有软件、私有软件中获取用户信息，及/或根据用户对推送内容的反馈获取用户信息。根据本专利技术的一种实施例，所述根据用户信息，更新所述用户标签，形成二次用户标签还包括以下步骤：对所述用户信息进行分类处理，并存储到对应类型的数据仓库中；根据各类数据仓库的挖掘策略对所述用户信息进行数据挖掘，形成所述用户标签；查找匹配原有所述用户标签，将新生成的所述用户标签更新到相同用户的原有所述用户标签上，形成所述二次用户标签。一种精准智能推送系统，根据本专利技术的一种实施例，所述精准智能推送系统包括数据分析推送模块，所述数据分析推送模块用于获取用户信息，对用户信息进行数据挖掘，形成用户标签，并根据用户标签查找相关推送内容，向用户推送匹配用户标签的相关内容。根据本专利技术的一种实施例，所述精准智能推送系统还包括数据接入模块，所述数据接入模块用于从线上数据、线下数据中获取用户标签，及/或从公有软件、私有软件中获取用户信息。根据本专利技术的一种实施例，所述数据分析推送模块包括数据分析单元，所述数据分析单元用于对所述用户信息进行分类处理，并存储到对应类型的数据仓库中，根据各类数据仓库的挖掘策略对所述用户信息进行数据挖掘，形成所述用户标签，查找匹配原有所述用户标签，将新生成的所述用户标签更新到相同用户的原有所述用户标签上，形成所述二次用户标签。根据本专利技术的一种实施例，所述数据分析推送模块包括数据推送单元，所述数据推送单元用于根据所述用户标签或所述二次用户标签查找相关推送内容，向用户推送匹配用户标签的相关内容。一种装置，其包括存储器及处理器，根据本专利技术的一种实施例，所述存储器存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现任意一项如上述实施例中所述精准智能推送方法。一种计算机可读存储介质，根据本专利技术的一种实施例，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现任意一项如上述实施例中所述精准智能推送方法。相较现有技术，依据所述精准智能推送方法、系统、设备及计算机可读存储介质可以对用户信息及对推送结果的反馈进行多次收集，并且每次收集都是对前一次生成的用户标签的更新，可以累积分析用户信息生成更贴合用户属性的用户标签，并根据多次分析运算获得的用户标签进行智能推送，使推送信息更加精确。另外，每次用户信息的刷新都是在基于上一次用户信息的基础上进行的，执行效率更高，用户体验更好。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种精准智能推送系统的结构图。图2是本专利技术实施例提供的一种精准智能推送方法的步骤图。图3是本专利技术采用图1及图2所示精准智能推送方法及系统的原理示意图。图4是本专利技术一种实施例中实现精准智能推送方法的装置的结构示意图。具体实施方式下面将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实施例，本领域普通技术人员在没有做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。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将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的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。实施例：精准智能推送方法、系统如图1所示，图1是本专利技术实施例提供的一种精准智能推送系统的结构图，所述精准智能推送系统100包括数据接入模块110、数据分析推送模块120，所述数据接入模块110用于从线上数据、线下数据中获取用户标签，及/或从公有软件、私有软件中获取用户信息，所述数据分析推送模块120用于获取用户信息，对用户信息进行数据挖掘，形成用户标签，并根据用户标签查找相关推送内容，向用户推送匹配用户标签的相关内容。进一步地，所述数据分析推送模块120包括数据分析单元121、数据推送单元122，所述数据分析单元121用于对所述用户信息进行分类处理，并存储到对应类型的数据仓库中，根据各类数据仓库的挖掘策略对所述用户信息进行数据挖掘，形成所述用户标签，查找匹配原有所述用户标签，将新生成的所述用户标签更新到相同用户的原有所述用户标签上，形成所述二次用户标签，所述数据推送单元122用于根据所述用户标签或所述二次用户标签查找相关推送内容，向用户推送匹配用户标签的相关内容。如图2所示，图2是本专利技术实施例提供的一种精准智能推送方法的步骤图，所述精准智能推送系统100可以用于执行图2所示的精准智能推送方法，下面结合图3，图3是本专利技术采用图1及图2所示精准智能推送方法及系统的原理示意图进行说明。所述精准智能推送方法包括以下步骤：步骤S1：获取用户标签；步骤S2：，根据用户信息，包括会员数据、行为数据、消费数据、活动数据，更新所述获取用户信息用户标签，形成二次用户标签；步骤S3：根据所述二次用户标签查找推送内容，并向用户推送匹配所述二次用户标签的的相关内容。其中，所述数据接入模块110用于执行步骤S1，还包括以下步骤：步骤S11：从线上数据、线下数据中获取用户标签，及/或步骤S1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种精准智能推送方法，其特征在于：所述精准智能推送方法包括以下步骤：获取用户标签；获取用户信息，根据用户信息，包括会员数据、行为数据、消费数据、活动数据，更新所述用户标签，形成二次用户标签；根据所述二次用户标签查找推送内容，并向用户推送匹配所述二次用户标签的的相关内容。

【技术特征摘要】
1.一种精准智能推送方法，其特征在于：所述精准智能推送方法包括以下步骤：获取用户标签；获取用户信息，根据用户信息，包括会员数据、行为数据、消费数据、活动数据，更新所述用户标签，形成二次用户标签；根据所述二次用户标签查找推送内容，并向用户推送匹配所述二次用户标签的的相关内容。2.根据权利要求1所述的精准智能推送方法，其特征在于：所述获取用户标签之前，还包括以下步骤：从线上数据、线下数据中获取用户标签，及/或从公有软件、私有软件中获取用户信息，对所述用户信息进行数据挖掘、分析，生成用户标签。3.根据权利要求1所述的精准智能推送方法，其特征在于：所述获取用户信息还包括以下步骤：从公有软件、私有软件中获取用户信息，及/或根据用户对推送内容的反馈获取用户信息。4.根据权利要求1所述的精准智能推送方法，其特征在于：所述根据用户信息，更新所述用户标签，形成二次用户标签还包括以下步骤：对所述用户信息进行分类处理，并存储到对应类型的数据仓库中；根据各类数据仓库的挖掘策略对所述用户信息进行数据挖掘，形成所述用户标签；查找匹配原有所述用户标签，将新生成的所述用户标签更新到相同用户的原有所述用户标签上，形成所述二次用户标签。5.一种精准智能推送系统，其特征在于：所述精准智能推送系统包括数据分析推送模块，所述数据分析推送模块用于获取用户信息，对用户信息进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨平，
申请(专利权)人：深圳市医信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44