【技术实现步骤摘要】
本申请涉及林草业服务，尤其涉及一种基于用户行为的林草资源数据查询推送方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的不断发展和林草业现代化的推进，林草资源数据的获取和应用变得愈发重要。用户需要获取最新、最实用的林草资源数据来提高农产品的产量和质量，从而实现林草业可持续发展。然而，传统的林草资源数据获取方式存在许多问题，如信息不准确、推送不及时、缺乏个性化等。
2、目前，虽然已经有一些用户行为的林草资源数据查询推送系统，实现了信息的及时推送，但往往只是泛泛地向广大用户推送相同的信息，没有考虑到不同用户的个性化需求，这导致用户在海量的信息中难以找到适合自己的林草资源数据，影响了林草业生产的效益。同时，现有的用户行为的林草资源数据查询推送系统也缺乏对用户特征的深入分析，无法实现林草资源数据的精准推送。因此，如何更好地实现林草资源数据的推送已成为业界亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于用户行为的林草资源数据查询推送方法及系统，用以更好地实现林草资源数据的推送。
2、本申请提供一种用户行为的林草资源数据查询推送方法，包括：
3、基于各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息，确定每个所述用户对应的目标向量组信息；所述标签属性信息是基于用户的身份信息、用户对林草资源数据的行为信息以及用户所在地信息确定；
4、将各个所述目标向量组信息输入至林草资源数据推荐模型，得到林草资源数据推荐模型输出的每个所述用户的林草资源数据推荐结果；所述
5、将每个所述林草资源数据推荐结果对应的林草资源数据消息推送给对应的用户。
6、本申请还提供一种用户行为的林草资源数据查询推送系统，包括：
7、处理模块，用于基于各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息，确定每个所述用户对应的目标向量组信息；所述标签属性信息是基于用户的身份信息、用户对林草资源数据的行为信息以及用户所在地信息确定；
8、输出模块，用于将各个所述目标向量组信息输入至林草资源数据推荐模型，得到林草资源数据推荐模型输出的每个所述用户的林草资源数据推荐结果；所述目标向量组信息包括所述用户的标签属性信息对应的第一向量和所述林草资源数据类别信息对应的第二向量；所述林草资源数据推荐模型是基于目标向量组信息样本及对应的林草资源数据类型标签训练得到的；所述目标向量组信息样本是基于用户的标签属性信息样本和林草资源数据类别信息样本确定；
9、推送模块，用于将每个所述林草资源数据推荐结果对应的林草资源数据消息推送给对应的用户。
10、本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述用户行为的林草资源数据查询推送方法。
11、本申请还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述用户行为的林草资源数据查询推送方法。
12、本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述用户行为的林草资源数据查询推送方法。
13、本申请提供的基于用户行为的林草资源数据查询推送方法及系统，通过充分挖掘各个用户对于林草资源数据之间的交互信息，包括用户的身份信息、用户对林草资源数据的行为信息以及用户所在地信息，构建各个用户的标签属性，对各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息进行文本向量化处理，确定各个用户标签属性信息对应的第一向量和林草资源数据类别信息对应的第二向量，进而利用各个用户的标签属性信息样本和林草资源数据类别信息样本对深度神经网络模型进行训练，获得林草资源数据推荐模型，通过林草资源数据推荐模型对各个输入向量进行识别，精确识别用户感兴趣的林草资源数据类别，输出每个用户的林草资源数据推荐结果，并将每个林草资源数据推荐结果对应的林草资源数据消息推送给对应的用户，实现了林草资源数据的个性化和精准化推送。
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1.一种用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述基于各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息，确定每个所述用户对应的目标向量组信息，包括：
3.根据权利要求2所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述对各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息进行数据预处理，得到预处理后的各个用户的标签属性信息和预处理后的林草资源数据类别信息，包括：
4.根据权利要求3所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的各个用户的标签属性信息，确定各个所述用户的标签属性信息对应的第一向量，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，在所述将各个所述目标向量组信息输入至林草资源数据推荐模型，得到林草资源数据推荐模型输出的每个所述用户的林草资源数据推荐结果之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述利用多
7.根据权利要求6所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述林草资源数据推荐模型是基于CNN网络模型和Transformer网络模型联合构建的，其中，CNN网络模型中的第一层网络层被嵌入层替换。
8.一种用户行为的林草资源数据查询推送系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述基于各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息，确定每个所述用户对应的目标向量组信息，包括：
3.根据权利要求2所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述对各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息进行数据预处理，得到预处理后的各个用户的标签属性信息和预处理后的林草资源数据类别信息，包括：
4.根据权利要求3所述的用户行为的林草资源数据查询推送方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的各个用户的标签属性信息，确定各个所述用户的标签属性信息对应的第一向量，包括：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯瑞霞，纪平，肖云丹，张乃静，魏胜蓉，
申请(专利权)人：中国林业科学研究院资源信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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