一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法技术

一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法，属于活动推荐技术领域，为了解决利用现有的找到自己喜欢的活动，花费了大量的时间，在活动名额比较紧张的情况下，经常发生找到想报名的活动，却发现活动名额已满，或者有些活动曝光率不够，导致报名人数少，活动无法正常开展等问题。通过大规模的精准定位用户，提高运营人员的充分资源，提高工作效率和产品的转化率，能够有效根据其标签内容匹配到相对应的活动内容，减少单向寻找的不便性，可以统计分析哪些活动受哪些人群喜爱，显性标签能够自主进行定义，能够有效直观的进行活动选择，从而对满足条件的用户进行活动匹配，解决用户和活动双向查找困难的问题，也保证了活动匹配的精准度。匹配的精准度。匹配的精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法


[0001]本专利技术涉及到活动推荐
，特别涉及一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法。

技术介绍

[0002]用户想参加活动，一般是从活动列表里挑选自己喜爱的活动进行报名参加。而普遍的活动列表是按照活动发起时间，最新的排在前面。当活动比较多的时候，用户往往要翻上好几页，才能找到自己喜欢的活动，花费了大量的时间。在活动名额比较紧张的情况下，经常发生找到想报名的活动，却发现活动名额已满。或者有些活动曝光率不够，导致报名人数少，活动无法正常开展等问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法，大规模的精准定位用户，提高运营人员的充分资源，提高工作效率和产品的转化率，减少不必要的风险发生概率，一旦标签信息有变，及时更新同步，提高运营效率，能够有效根据其标签内容匹配到相对应的活动内容，减少单向寻找的不便性，可以统计分析哪些活动受哪些人群喜爱，方便更加精准的进行匹配，显性标签能够自主进行定义，能够有效直观的进行活动选择，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：活动定义：首先根据不同活动性质、以及活动内容、或者活动的特征，将活动分成各种不同标签，并将每个活动以及对应的标签进行配对储存；S2：信息收集：收集用户的历史浏览记录、历史参加活动情况记录的数据，根据采集信息数据进行种类分别划分；S3：用户标签：根据收集到的用户信息，对不同的用户贴上匹配的标签，且根据每个用户的标签组成该用户独特的活动列表；S4：活动推送：根据用户不同的标签，像该用户推送匹配的活动，并进行记录，将给成员匹配的推送活动进行确认信息记录；S5：选择分析：在匹配过程，加入了匹配度的标准分析，匹配度越高，说明越可能受到该用户的喜欢，在推送中排在更前面。2.根据权利要求1所述的一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法，其特征在于：针对S1中，活动标签包括文体艺术、学术创新、实习创业、道德修养、技能培训、身心发展、社会工作、志愿服务、线上活动、线下活动、班级活动、团日活动、讲座论坛类、体育竞技类、读书、影视赏析和外语培训等，并将这个标签以及对应的活动，进行信息储存。3.根据权利要求1所述的一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法，其特征在于：针对S2中，信息收集包括如下步骤：S201：针对每个用户单独生成一个推送数据收集系统，且收集系统内设置有针对每个用户用于信号储存的数据储存库；S202：系统访问其用户的浏览记录，且对历史浏览次数进行记录，针对浏览次数进行标记，将次数多的浏览信息进行收集；S203：收集用户历史参加活动的信息，并将用户每次参加的历史活动信息进行分析，截取有用的信息进行收集储存。4.根据权利要求1所述的一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法，其特征在于：针对S3中，用户标签包括如下步骤：S301：基于原有数据沉淀分析出来的精准性标签，与用户行为产生的数据进行清洗整合，提炼出相对完善的用户标签；S302：需求收集后需要对需求进行分析梳理，结合业务场景，判断需求和业务的匹配程度，确定标签制定的目的，统一标签定义，注意标签务必要符合业务场景搭建，且对标签定义达成内部共识；S303：明确数据支持信息，即什么样的数据和标签相匹配，这些数据包括用户基础数据、用户行为数据、用户业务数据和补充数据。5.根据权利要求1所述的一种基于互联网大数据标签分析配对式活动推荐方法，其特征在于：针对S3中，活动喜爱的人群进行标签，其标签包括男生、女生、大一新生、临毕业学生、所学专业、用户参加的社团以及家庭情况等，用户贴的标签包括隐性标签和显性标签，隐性标签为...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁方，陆冬云，朱明健，
申请(专利权)人：苏州天宫信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：