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申请/专利权人：广州易海创腾信息科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于大数据互联网平台的信息推送方法及推送系统，包括：信息收集模块，用于获取多个随机用户及某指定用户已有关于某类商品的搜索或购买信息；信息处理模块，用于建立多个关于该类商品的搜索或购买‑时间模型，并确定该指定用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间与关于该类商品的搜索或购买‑时间模型中某一部分搜索或购买信息发生时间之间的差值；信息推送模块，用于向该指定用户推送关于该类商品的信息。由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明的优点是：利用大数据建立搜索或购买‑时间模型，然后利用搜索或购买‑时间模型来预测某指定用户未来的需求，并在用户产生需求时进行信息推送，提高信息推送精准度。

主权项：1.一种基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取多个随机用户已有关于某类商品的搜索或购买信息，建立多个关于该类商品的搜索或购买-时间模型；S2、获取某指定用户已有的搜索或购买信息，确定该指定用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间与关于该类商品的搜索或购买-时间模型中某一部分搜索或购买信息发生时间之间的差值；S3、若步骤S2中的差值小于设定值，则该指定用户使用该搜索或购买-时间模型，在该搜索或购买-时间模型中下一个搜索或购买发生时间范围内向该指定用户推送关于该类商品的信息；比较时，该指定用户已有的关于该类商品的搜索或购买信息与关于该类商品的搜索或购买-时间模型中某时间段相对应，即可认为该指定用户使用该搜索或购买-时间模型；若步骤S2中的差值大于设定值，则该指定用户使用差值最小的搜索或购买-时间模型，并根据该用户关于该类商品的搜索或购买信息建立一个新的关于该类商品的搜索或购买-时间模型；在步骤S1中，建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型的方法包括以下步骤：A1、获取某随机用户已有关于该类商品的搜索或购买信息发生时间，确定该类商品的搜索或购买信息发生时间的规律性；A2、若该类商品的搜索或购买信息发生时间符合周期性规律，则建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型；若该类商品的搜索或购买信息发生时间不符合周期性规律，则确定将该用户随机用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间与其他随机用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间之间的差值；A3、若步骤A2中的差值小于设定值，则建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型；或者，在步骤S1中，建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型的方法包括以下步骤：B1、获取多个随机用户已有关于某类商品的搜索或购买信息发生时间，确定搜索或购买信息量大于设定值的发生时间，确定该类商品的搜索或购买信息量大于设定值的发生时间规律性；B2、若该类商品的搜索或购买信息量大于设定值的发生时间符合周期性规律，则建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型；在步骤S3中，若该指定用户可以使用多个搜索或购买-时间模型，则使用步骤S2中的平均差值最小的模型。

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