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申请/专利权人：福建福诺移动通信技术有限公司
摘要：本发明提出一种基于预测模型的APP智能推送引擎及方法，包括：推送结果采集模块，用于获取推送到达用户的时刻和用户响应推送信息的时刻；活动参与记录模块，用于获取用户开始参与活动时刻和结果返回时刻；推送成效统计模块，用于根据推送结果采集模块和活动参与记录模块采集的时刻信息分别获取表征用户活跃程度和系统负荷的时延参数；预测模型构建模块，用于根据时延参数基于推广成效与系统负荷之间的平衡权重，构建获得推送预测模型；智能分配推送模块，用于根据推送预测模型基于各个时间段的每日估算权重分布，分配推送时间段及其推送用户量执行具体的推送操作。以解决现有推送技术未能动态安排时间段、活动推广与系统稳定运行冲突的问题。
主权项：1.一种基于预测模型的APP智能推送引擎，其特征在于，包括：推送结果采集模块，用于获取推送到达用户的时刻和用户响应推送信息的时刻；活动参与记录模块，用于获取用户开始参与活动时刻和结果返回时刻；推送成效统计模块，用于根据所述推送结果采集模块和活动参与记录模块采集的时刻信息分别获取表征用户活跃程度和系统负荷的时延参数；预测模型构建模块，用于根据时延参数基于推广成效与系统负荷之间的平衡权重，构建获得推送预测模型；智能分配推送模块，用于根据所述推送预测模型基于各个时间段的每日估算权重分布，分配推送时间段及其推送用户量执行具体的推送操作；通知响应时延＝通知点击时间-推送到达时间，用于表征推广成效；活动参与时延＝结果返回时间-开始参与时间，用于表征系统负荷；在所述推送预测模型中，将某个时间段的推广成效与时延参数的倒数相关联构建获得推广成效的平衡权重参数；再通过所述平衡权重参数估算以不同时间段为区分计算各时间段分配到的推送量比例，及每个时间段分配到的推送用户数量；所述时延参数的定义为： 其中D表示用户活跃程度或系统负荷的时延参数，Xi表示每条记录的时延大小，n表示记录总数；所述平衡权重参数的定义为： 其中，Wr表示某个时间段实际的平衡权重，Da表示该时间段的通知响应时延参数，Db表示该时间段的活动参与时延参数，100为固定的常数因子。
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权利要求：
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