【技术实现步骤摘要】
基于数据分析的个性化报告数据推送方法
[0001]本公开的实施例一般涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及基于数据分析的个性化报告数据推送方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]目前在学校教育领域，报告数据主要使用目录检索的方式，即，通过固定的目标结果，按照用户设定好的目录进行报告数据的查看，由于学校教育涉及到学生在学校的教学、教研、考试、图书、安全、后勤等多个维度，每个维度下都涉及不同的分析场景，在日常决策过程中需要在海量的报告数据中使用不同的检索条件才能获取到一份与使用场景相关的报告。
[0003]对目录式的报告数据检索方式而言，每一份数据报表需要用户主动去检索，对管理者较为繁忙的日常工作而言，时间一般都优先分配给紧急的事情，而留给进行地毯式的报告数据查阅往往较为有限且常常不足。
[0004]随着学校教育的报告数据不断增多，目录检索和多条件查询的既有报告数据日益无法满足新的报告数据检索的需求，同时通用型的基于数据分析的个性化的推送技术也无法适用于学校教育的特定场景。因此，提高推送数据精...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的个性化报告数据推送方法，其特征在于，包括：获取报告场景数据；基于历史浏览报告信息，对所述报告场景数据进行分类，确定报告场景数据的类别；基于所述类别，通过协同过滤算法对所述报告场景数据进行处理，生成最优个性化报告数据并进行推送。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于历史浏览报告信息，对所述报告场景数据进行分类，确定报告场景数据的类别包括；获取历史浏览报告信息；基于所述历史浏览报告信息，构建包含用户、报告场景和报告内容的三维模型；通过预设方法对所述三维模型进行聚类，确定所述历史浏览报告信息中每一个报告场景数据的聚类结果；根据所述聚类结果，对所述报告场景数据进行分类，确定所述报告场景数据的类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预设方法对所述三维模型进行聚类包括：从所述三维模型中，抽取n个样本和m个情景属性，通过第一预设公式计算每两个情景属性间的欧式距离；根据所述欧式距离，建立n
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m维矩阵；基于所述n
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m维矩阵，构建与其对应的模糊相似矩阵；基于模糊相似矩阵和预选的相似度区间，对所述三维模型进行聚类。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：通过第二预设公式，对所述n
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m维矩阵中的情景属性值进行标准差规格化处理，将所述情景属性值规格化到预设区间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述类别，通过协同过滤算法对所述报告场景数据进行处理，生成最优个性化报告数据并进行推送包括：基于报告场景数据，构建与其对应的包括用户、报告场景和报告内容的三维模型；基于所述报告场景数据的类别，对所述三维模型进行降维，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李振宇，陈湘，杨义，
申请(专利权)人：天闻数媒科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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