【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息推送，尤其涉及一种基于标签识别的推送系统及其方法。
技术介绍
1、信息推送
主要关注于如何高效、实时地将数据和信息通过网络传输给用户，融合大数据分析、机器学习、用户行为分析及网络通信技术，以优化信息的筛选、分类和分发过程。信息推送技术不仅应用于商业广告和社交通知，也越来越多地应用于教育、健康监测、紧急响应系统等关键领域。通过对用户偏好的精确分析和实时数据的处理，能够向用户提供更加个性化和目标化的信息服务。
2、传统信息推送技术依赖于预设的用户分析和静态偏好模型，导致在用户需求快速变化的情况下系统无法即时更新，推送的内容往往无法精确匹配用户当前的实际需求。这种滞后性在用户体验上表现为信息的不相关性，导致用户参与度下降。特别是在高动态环境如求职市场中，静态模型无法捕捉到用户偏好的细微变化，可能使用户错过关键的招聘时机。此外，缺乏有效的群体行为分析和跨领域数据整合，现有系统在处理来自不同平台的用户数据时常显示出一致性和时效性问题，影响整体的服务质量和用户满意度。这些技术限制在需要快速和精确信息推送的应用场景...
【技术保护点】
1.一种基于标签识别的推送系统，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于标签识别的推送系统，其特征在于：所述用户基本行为数据集包括用户个人信息、行为记录和标准化数据，所述用户标签偏好集包括行为模式记录、互动内容和用户标签选择结果，所述优化后的标签权重信息包括权重调整记录、优先级排序结果和标签互动分析记录，所述针对性信息推送记录包括筛选结果、推送时间记录和通讯工具使用记录，所述群体行为分析结果包括兴趣趋势分析结果、群体特征和群体行为数据分析记录，所述标签同步更新记录包括标签更新记录、平台同步结果和实时性验证记录。
3.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于标签识别的推送系统，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于标签识别的推送系统，其特征在于：所述用户基本行为数据集包括用户个人信息、行为记录和标准化数据，所述用户标签偏好集包括行为模式记录、互动内容和用户标签选择结果，所述优化后的标签权重信息包括权重调整记录、优先级排序结果和标签互动分析记录，所述针对性信息推送记录包括筛选结果、推送时间记录和通讯工具使用记录，所述群体行为分析结果包括兴趣趋势分析结果、群体特征和群体行为数据分析记录，所述标签同步更新记录包括标签更新记录、平台同步结果和实时性验证记录。
3.根据权利要求1所述的基于标签识别的推送系统，其特征在于：所述用户数据采集模块包括信息采集子模块、数据整理子模块、数据集生成子模块；
4.根据权利要求1所述的基于标签识别的推送系统，其特征在于：所述标签定制模块包括行为模式分析子模块、互动内容识别子模块、标签生成子模块；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：孙鹏，
申请(专利权)人：陕西新才网络技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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