申请/专利权人：广东玖诚网络科技有限公司

申请日：2024-04-22

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118301210A

主分类号：H04L67/55

分类号：H04L67/55;H04L67/306;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明公开了基于大数据和深度学习的个性化推送方法及系统，涉及产品个性化推送技术领域，通过预测用户的消费水平和确定推送时间和频率，能够更有效地利用推送资源，避免资源浪费和对用户的干扰，提高了资源利用效率，根据产品定位和生产过程的标准化展示，能够更清晰地传达产品的特点和优势，提高了产品的曝光度和销售潜力，通过大数据分析获取的用户行为数据和历史数据提供了对用户行为的全面了解，能够准确捕捉用户的兴趣、偏好和消费习惯，从而确保推送内容更加精准，对用户偏爱度的分析使得个性化推送更贴近用户的需求，提高了推送的有效性和用户的满意度。

主权项：1.基于大数据和深度学习的个性化推送方法，其特征在于，包括：步骤一、用户行为数据收集：基于大数据分析，获取指定用户在网站和应用软件对应的用户行为数据，用户行为数据包括指定用户对各类产品的点击率、停留时长、购买次数；步骤二、用户偏爱度分析：根据指定用户在网站和应用软件对应的用户行为数据，进而计算指定用户对各类产品的好感度评估系数，由此分析指定用户对各类产品的偏爱程度是否满足推送要求，并将满足推送要求的各类产品标记为各需推送产品；步骤三、推送策略分析：根据标记的各需推送产品，通过分析指定用户对应的用户属性和各需推送产品对应的产品属性，进而确定各需推送产品对应的个性化推送策略；步骤四、推送效果分析：通过获取各需推送产品在使用对应推送策略后的规定时间段内对应的推送效果参数，推送效果参数包括点击率增长率、销售增长率、用户增长率，进而计算各需推送产品在使用对应推送策略后对应的推送效果评估系数，由此分析各需推送产品对应的推送效果是否符合预期要求；步骤五、显示提示：当指定用户对某类产品的偏爱程度满足推送要求时，进行显示提示，当确定某需推送产品对应的个性化推送给策略时，进行显示提示，当某需推送产品对应的推送效果符合预期要求时，进行显示提示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东玖诚网络科技有限公司 基于大数据和深度学习的个性化推送方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD