城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统，其包括以下步骤：Step1：采集用户行为数据信息；Step2：将采集的用户行为数据进行分析；Step3：根据采集并完成分析的用户行为数据信息建立多维度的用户画像模型；Step4：从用户画像模型中的数据获取用户的偏好信息，生成与该用户对应的用户标签，并基于用户的偏好信息给该用户对应的用户标签附上对应的特征值；Step5：匹配营销策略后可视化给当前用户。针对城市群服务碎片化、安全性难题，以微服务架构为基础，融合区块链协同共识、智能合约和智能推荐技术，研发城市群智能服务平台，推动大规模的跨层级、跨部门、跨城市的数据共享和服务集成，实现可信任的智能服务协同和个性化的一站式城市群服务。个性化的一站式城市群服务。个性化的一站式城市群服务。

【技术实现步骤摘要】
城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能化推荐
，具体涉及一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]随着信息科技的进步和互联网的日益普及，如何在浩瀚如海的信息空间里，快速查找并获取所需的信息已成为信息时代最根本的问题之一。网络个性化推荐在网络信息资源查找中起到了重要的作用，它可以帮助人们从数以亿计的网络信息中找到自己想要的信息。信息检索技术经历了三个发展阶段：顺序检索、顺序与倒排检索相结合、全文检索。全文检索早期的发展，一是源于手工标引已不适应信息增长的需要，二是人们采用自然语言直接进行检索的原理“町。据研究者统计，目前互联网上的搜索引擎已达数千种，仅中文搜索引擎就达70余种。
[0003]在庞大的搜索引擎家族中，有囊括各学科、各种主题网络信息的综合性搜索引擎，有以特定学科或专业领域的网络信息为收录对象的专业性搜索引擎，还有专门列举搜索引擎的搜索引擎指南。搜索引擎作为一个整体，存在着质量参差不齐、信息的分类加工欠规范、搜索速度慢、死链接过多，以及提供的检索结果中重复信息及不相关的无效信息过多等弊端，对检索效果形成负面影响。网络信息的急剧增加，令以覆盖所有学科、所有类型信息为宗旨的综合性搜索引擎亦越来越难以应对，就是号称功能最为强大的搜索引擎，在网络信息搜索与加工软件的升级开发上，亦无法跟上网络信息的增长速度。
[0004]搜索引擎在网络信息的组织、加工等环节上缺乏可供操作的、统一的技术标准，处于各自为政的无序状态，这主要体现在网络信息的分类上。统一的网络信息分类标准的缺位令网络用户无所适从，他们被迫接受各搜索引擎的分类体系无法兼容的事实，每使用一种新的搜索引擎，就意味着他们必须接受该搜索引擎与其他搜索引擎在分类体系上的差异。搜索引擎之间的检索体系存在一定的差异性，难于相互兼容，给网络用户掌握通用的信息检索技巧与方法带来不必要的操作障碍。每一种搜索引擎的开发者在设计该搜索引擎的核心检索技术时，都以突出自身特色而各显千秋，故不同的搜索引擎均有一定相对独立的检索方法与技巧。各个搜索引擎都有一个特色化的检索体系等待网络用户去适应，这些检索体系在推向用户之前较少通过试运行从网络用户中搜集反馈信息，因此在适用性上存在先天的不足。且，传统用户画像数据仅仅来自于业务系统，事件系统、关系信息等，多类信息缺失或不全，很难形成准确、全方位的画像。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统，针对城市群服务碎片化、安全性难题，以微服务架构为基础，融合区块链协同共识、智能合约和智能推荐技术，研发城市群智能服务平台，推动大规模的跨层级、跨部门、跨城市的数据共享和服务集成，实现可信任的智能服务协同和个性化的一站式城市群服务。
[0006]根据本专利技术的第一方面，提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法，其包括以下步骤：
[0007]Step1：采集用户行为数据信息；
[0008]Step2：将采集的用户行为数据进行分析，为用户行为或特征词汇设定标签信息；
[0009]Step3：根据采集并完成分析的用户行为数据信息建立多维度的用户画像模型；
[0010]Step4：从用户画像模型中的数据获取用户的偏好信息，生成与该用户对应的用户标签，并基于用户的偏好信息给该用户对应的用户标签附上对应的特征值；
[0011]Step5：基于附带特征值的用户标签从资源库中筛选出用户感兴趣的内容信息，该内容信息具有与用户标签对应的标签信息，并根据用户标签附带的特征值进行排序，按照排列顺序将筛选出来的用户感兴趣的内容信息并匹配营销策略后可视化给当前用户。
[0012]根据本专利技术的上述技术方案，还可以做出以下改进：
[0013]可选的，所述用户画像为总体画像，该总体画像包括个体画像、群体画像，所述群体画像由若干个个体画像统计构成，所述个体画像和群体画像中根据用户的信息按等级进行了多级分类。
[0014]可选的，所述Step5中，可视化展示给用户前，需要结合用户检索内容或检索内容对应的标签信息与带有特征值的用户标签共同分析，其中搜索内容和带有特征值的用户标签具有不同的权重。
[0015]可选的，营销策略为提前根据不同的用户标签设置好的多种不同的营销方案，在匹配时直接调用对应的营销方案，每个营销方案设置有标签信息，该标签信息与用户标签相同或相似或具有关联性。
[0016]可选的，还包括Step6：基于现有用户的已产生的数据信息进行统计分类及分析，并根据分析结果动态调整标签信息和营销策略。
[0017]可选的，分析包括基于访问内容对相同内容的浏览数量统计、不同区域访问参数统计、新旧访问者数量统计、访问时间统计、用户来源站点统计、网络影响力统计；对于以上统计中表征的信息进行综合分析，对于高热度内容的标签信息进行热度值提升或打上特定标签，并设定新的营销策略或对原有营销策略进行合并匹配。
[0018]可选的，基于大数据深度学习，自动调整标签信息、特征值和营销策略。
[0019]根据本专利技术的第二方面，提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐系统，其采用了上述任一所述的城市一体化智能服务平台智能推荐方法。
[0020]本专利技术提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统，针对城市群服务碎片化、安全性难题，以微服务架构为基础，融合区块链协同共识、智能合约和智能推荐技术，研发城市群智能服务平台，推动大规模的跨层级、跨部门、跨城市的数据共享和服务集成，实现可信任的智能服务协同和个性化的一站式城市群服务。支持根据用户偏向性分析的智能推荐功能，系统通过对用户行为数据的采集和分析，建立多维度的用户画像模型。系统可根据用户的偏好标签，自动从资源库中筛选出用户感兴趣的内容。用户可以通过PC端、移动终端，自动获取集约化平台所提供的围绕用户自身属性、自身兴趣、用户群体的针对性资源或产品，帮助用户获取更广、更深层次的资源，享受到更具价值的服务。
附图说明
[0021]图1为本专利技术实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法的流程图。
[0022]图2为本专利技术实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法的示意图一。
[0023]图3为本专利技术实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法的示意图二。
具体实施方式
[0024]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0025]如图1
‑
图3所示，本专利技术实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法，其包括以下步骤：
[0026]Step1：采集用户行为数据信息；
[0027]Step2：将采集的用户行为数据进行分析，为用户行为或特征词汇设定标签信息；
[0028]Step3：根据采集并完成分析的用户行为数据信息建立多维度的用户画像模型；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.城市一体化智能服务平台智能推荐方法，其特征在于，其包括以下步骤：Step1：采集用户行为数据信息；Step2：将采集的用户行为数据进行分析，为用户行为或特征词汇设定标签信息；Step3：根据采集并完成分析的用户行为数据信息建立多维度的用户画像模型；Step4：从用户画像模型中的数据获取用户的偏好信息，生成与该用户对应的用户标签，并基于用户的偏好信息给该用户对应的用户标签附上对应的特征值；Step5：基于附带特征值的用户标签从资源库中筛选出用户感兴趣的内容信息，该内容信息具有与用户标签对应的标签信息，并根据用户标签附带的特征值进行排序，按照排列顺序将筛选出来的用户感兴趣的内容信息并匹配营销策略后可视化给当前用户。2.根据权利要求1所述的城市一体化智能服务平台智能推荐方法，其特征在于，所述用户画像为总体画像，该总体画像包括个体画像、群体画像，所述群体画像由若干个个体画像统计构成，所述个体画像和群体画像中根据用户的信息按等级进行了多级分类。3.根据权利要求1所述的城市一体化智能服务平台智能推荐方法，其特征在于，所述Step5中，可视化展示给用户前，需要结合用户检索内容或检索内容对应的标签信息与带有特征值的用户标签共同分析，其中搜索内容和带有特征值的用户标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉霓，余武，王柯竣，
申请(专利权)人：重庆华龙网集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：