一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法，涉及互联网技术领域，包括以下步骤：获取用户行为信息；根据用户行为信息生成推荐信息；根据推荐信息生成源内容的推荐关键词；将源内容添加到至少两个以上的维度中；向客户端提供任一维度的推荐业务，推荐业务包括选取待推荐的用户的评论中出现最多的词语相同的推荐关键词关联的该维度内的源内容推荐给该用户；本发明专利技术将内容划分到多个维度中，并为不同维度的内容赋予不同的推荐关键词，内容按照不同维度定义之后向客户端推荐时抽取不同维度的资源，对外APP端暴露固定形式的业务api来支持不同内容型app的产品需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法
本专利技术涉及互联网
，更具体地说，它涉及一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法。
技术介绍
互联网广告，是指通过网站、网页、互联网应用程序等互联网媒介，以文字、图片、音频、视频或者其他形式，直接或者间接地推销商品或者服务的商业广告。与传统的四大传播媒体（报纸、杂志、电视、广播）广告及备受垂青的户外广告相比，互联网广告具有得天独厚的优势，是实施现代营销媒体战略的重要一部分。Internet是一个全新的广告媒体，速度最快效果很理想，是中小企业扩展壮大的很好途径，对于广泛开展国际业务的公司更是如此。互联网广告可以追踪、研究用户的偏好，这是互联网相对传统媒体营销的优势，也是其精准营销的基础。这几乎是互联网的天然优势——比起传统媒体，每个ip背后的网民的上网行为、浏览习惯、注册的个人信息，都可通过技术手段获取、挖掘，通过对上述内容的长期积累和深度分析，广告商便有机会深入了解用户行为和喜好，按照每个用户的行为特点、地域、兴趣爱好等挑选最匹配的广告信息。一个旅游爱好者与一个汽车爱好者，在访问同一个网站的页面时，看到的广告并不相同，因为系统已经记录了他们的行为习惯和喜好，使得广告的设定不再千篇一律。当然，达到这种精准性需要多样的技术支持；现有技术中的互联网广告平台一般是根据用户搜索或使用的内容的关键词进行关联推荐，难以精准把握用户的需求，存在大量无用内容的推荐。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法，解决相关技术中难以精准把握用户的需求的技术问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法，包括以下步骤：步骤100，获取用户行为信息；步骤200，根据用户行为信息生成推荐信息；步骤300，根据推荐信息生成源内容的推荐关键词；步骤400，将源内容添加到至少两个以上的维度中；步骤500，向客户端提供任一维度的推荐业务，推荐业务包括选取待推荐的用户的评论中出现最多的词语相同的推荐关键词关联的该维度内的源内容推荐给该用户。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于大数据的内容信息分发引擎的管理平台，包括：内容资源平台，其可操作于获取用户行为信息并根据用户行为信息给源内容赋予推荐关键词，并将源内容添加到至少两个以上的维度中；内容业务平台，其可操作于向客户端提供任一维度的推荐业务，推荐业务包括选取待推荐的用户的评论中出现最多的词语相同的推荐关键词关联的该维度内的源内容推荐给该用户。进一步地，所述获取用户行为信息并根据用户行为信息给源内容赋予推荐关键词包括以下步骤：步骤S1，获取用户行为信息；步骤S2，根据用户行为信息生成推荐信息，推荐信息至少包括源内容、与源内容相关的用户评价信息、同类度信息、级别信息；步骤S3，根据推荐信息生成源内容的推荐关键词。进一步地，所述根据推荐信息生成源内容的推荐关键词包括以下步骤：步骤S311，选取源内容项下的用户的评价中出现的次数超过次数阈值或频率超过频率阈值的至少一个以上的词语的作为新关键词赋予到源内容上；步骤S312，至少选择一个以上的与源内容初始时具有的旧关键词相同的新关键词作为待取关键词；步骤S313，计算待取关键词与源内容的关联度，具体是，根据待取关键词第一次出现的用户的评论的级别、待取关键词的同类度以及待取关键词在源内容项下的评价中出现的次数进行计算；步骤S314，选取与源内容的关联度超过阈值待取关键词作为该源内容的推荐关键词。进一步地，所述计算待取关键词与源内容的关联度的计算公式如下：关联度Z=W1*A+W2*B+W3*C，其中A表示待取关键词第一次出现的用户的评论的级别、B表示待取关键词的同类度、C表示待取关键词在源内容项下的评价中出现的次数、W1表示第一权重、W2表示第二权重、W3表示第三权重。进一步地，所述待取关键词的同类度是对待取关键词指向为肯定的源内容项下的用户的评价的数量。进一步地，所述将源内容添加到至少两个以上的维度中包括以下步骤：将源内容分别添加到各个维度中，任一维度内的源内容仅保留与该维度的属性匹配的推荐关键词。进一步地，所述内容资源平台至少包括：数据获取单元，其可操作于获取用户行为信息，并将用户行为信息发送给推荐信息生成单元；推荐信息生成单元，其可操作于生成推荐信息，推荐信息至少包括源内容、与源内容相关的用户评价信息、同类度信息、级别信息；维度划分单元，其可操作于根据推荐信息生成推荐关键词，并将源内容添加到至少两个以上的维度中。进一步地，所述维度划分单元，包括：提词单元，其可操作于选取源内容项下的用户的评价中出现的次数超过次数阈值或频率超过频率阈值的至少一个以上的词语的作为新关键词赋予到源内容上；待取关键词生成单元，其可操作于选择一个以上的与源内容初始时具有的旧关键词相同的新关键词作为待取关键词；关联度计算单元，其可操作于计算待取关键词与源内容的关联度；推荐关键词生成单元，其可操作于选取与源内容的关联度超过阈值待取关键词作为该源内容的推荐关键词；内容分配单元，其可操作于将源内容分别添加到各个维度中。本专利技术的有益效果在于：本专利技术将内容划分到多个维度中，并为不同维度的内容赋予不同的推荐关键词，内容按照不同维度定义之后向客户端推荐时抽取不同维度的资源，对外APP端暴露固定形式的业务api来支持不同内容型app的产品需求；本专利技术基于用户的评价以及源内容的评价能够对用户进行精准的广告推荐，并能够推荐关联度更高的广告内容，能够消除关键词表征兴趣推荐忽略关键词与广告内容的关联度的缺陷，该关联度由于是基于用户的评论提取出来的，因此将用户作为集群来通过集群人性化集体化兴趣提取，改变单纯依靠机器计算与用户实际需求偏离的缺陷，使得互联网广告平台的推荐更为精准，减少无用推荐内容。附图说明图1是本专利技术实施例的一种基于大数据的内容信息分发引擎的管理平台的模块示意图；图2是本专利技术实施例的获取用户行为信息并根据用户行为信息给源内容赋予推荐关键词的流程图；图3是本专利技术实施例的根据推荐信息生成推荐关键词的流程图；图4是本专利技术实施例的维度划分单元的模块示意图；图5是本专利技术实施例的一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法的流程图。具体实施方式现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，并非是对权利要求书中所阐述的保护范围、适用性或者示例的限制。可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。例如，所描述的方法可以按照与所描述的顺序不同的顺序来执行，以及各个步骤可以被添加、省略或者组合。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤100，获取用户行为信息；/n步骤200，根据用户行为信息生成推荐信息；/n步骤300，根据推荐信息生成源内容的推荐关键词；/n步骤400，将源内容添加到至少两个以上的维度中；/n步骤500，向客户端提供任一维度的推荐业务，推荐业务包括选取待推荐的用户的评论中出现最多的词语相同的推荐关键词关联的该维度内的源内容推荐给该用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的内容信息分发引擎的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤100，获取用户行为信息；
步骤200，根据用户行为信息生成推荐信息；
步骤300，根据推荐信息生成源内容的推荐关键词；
步骤400，将源内容添加到至少两个以上的维度中；
步骤500，向客户端提供任一维度的推荐业务，推荐业务包括选取待推荐的用户的评论中出现最多的词语相同的推荐关键词关联的该维度内的源内容推荐给该用户。


2.一种基于大数据的内容信息分发引擎的管理平台，其特征在于，包括：
内容资源平台，其可操作于获取用户行为信息并根据用户行为信息给源内容赋予推荐关键词，并将源内容添加到至少两个以上的维度中；
内容业务平台，其可操作于向客户端提供任一维度的推荐业务，推荐业务包括选取待推荐的用户的评论中出现最多的词语相同的推荐关键词关联的该维度内的源内容推荐给该用户。


3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的内容信息分发引擎的管理平台，其特征在于，所述获取用户行为信息并根据用户行为信息给源内容赋予推荐关键词包括以下步骤：
步骤S1，获取用户行为信息；
步骤S2，根据用户行为信息生成推荐信息，推荐信息至少包括源内容、与源内容相关的用户评价信息、同类度信息、级别信息；
步骤S3，根据推荐信息生成源内容的推荐关键词。


4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的内容信息分发引擎的管理平台，其特征在于，所述根据推荐信息生成源内容的推荐关键词包括以下步骤：
步骤S311，选取源内容项下的用户的评价中出现的次数超过次数阈值或频率超过频率阈值的至少一个以上的词语的作为新关键词赋予到源内容上；
步骤S312，至少选择一个以上的与源内容初始时具有的旧关键词相同的新关键词作为待取关键词；
步骤S313，计算待取关键词与源内容的关联度，具体是，根据待取关键词第一次出现的用户的评论的级别、待取关键词的同类度以及待取关键词在源内容项下的评价中出现的次数进行计算；
步骤S314，选取与源内容的关联度超过阈值待取关键词作为该源内容的推荐关键词。

【专利技术属性】
技术研发人员：方斌，
申请(专利权)人：安徽访得信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34