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申请/专利权人：深圳市数曜科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于用户画像的精准推送方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取库中数据中各个数据内容的类别标签；获取用户对各类别标签对应数据内容的行为数据；结合行为数据和隐马尔可夫模型，生成状态转移概率以及用户偏好标签；生成具有推送时间段的用户画像；获取用户当前访问数据内容的类别标签；计算各个类别标签与用户当前访问数据内容的类别标签之间的相似值；结合用户画像和相似值生成下一时刻的推送数据内容；记录用户在推送数据内容下的停留时长；设置修正因子对用户当前访问数据内容的类别标签相对应的状态转移概率进行修正；将修正后的状态转移概率作为新的状态转移概率，重复执行推送。提升推送准确性，增加用户粘性。
主权项：1.一种基于用户画像的精准推送方法，其特征在于，包括：S1：获取库中数据中各个数据内容的类别标签；S2：获取用户对各类别标签对应数据内容的行为数据，其中，所述行为数据包括浏览数据内容类别、浏览时刻、浏览间隔、停留时长和点击频率；S3：结合所述行为数据和隐马尔可夫模型，生成状态转移概率以及用户偏好标签，其中，所述状态转移概率为用户在浏览第一类别标签的数据内容的情况下直接浏览第二类别标签的数据内容的概率；S4：基于所述行为数据和所述用户偏好标签生成具有推送时间段的用户画像；S5：获取用户当前访问数据内容的类别标签；S6：利用具有元素稀疏性的改进余弦相似度计算各个类别标签与所述用户当前访问数据内容的类别标签之间的相似值；S7：根据所述用户当前访问数据内容的类别标签，结合所述用户画像和所述相似值生成下一时刻的推送数据内容；S8：记录用户在所述推送数据内容下的停留时长；S9：在所述停留时长小于预设停留时长的情况下，设置关于所述停留时长与预设停留时长之间差值的修正因子对所述用户当前访问数据内容的类别标签相对应的状态转移概率进行修正；S10：将修正后的状态转移概率作为新的状态转移概率，返回步骤S5。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市数曜科技有限公司 一种基于用户画像的精准推送方法及系统
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