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申请/专利权人：深圳市吉盛昌实业有限公司

摘要：本发明公开了一种数据推送方法及系统：基于用户输入的第一搜索内容遍历第一数据库，根据匹配结果向第一用户发送提示信息，接收第一用户根据提示信息输入第二搜索内容，根据第二搜索内容进行搜索获取第一推送数据；获取第一预设时间内第一用户所处用户集合中所有用户的第一搜索记录，将第一搜索记录中点击率高于第二预设值的浏览数据作为第二推送数据；按照预设规则对推送数据进行筛选排序并发送到用户终端，其中，推送数据包括第一推送数据和第二推送数据。本发明技术方案实现了被动推荐和主动推荐相结合的服务推荐方式，根据用户现实需求和潜在需求进行精准、全面的服务推荐。

主权项：1.一种数据推送方法，其特征在于，包括如下步骤：获取第一用户输入的第一搜索内容，基于所述第一搜索内容遍历第一数据库，获取与所述第一搜索内容相似度大于第一预设值的第一问题语句，进一步获取所述第一数据库中与所述第一问题语句对应的N1个第一答复语句，对所述N1个第一答复语句进行聚类，对聚类结果进行语义分析生成提示信息，并将所述提示信息发送到所述第一用户的用户终端，接收所述第一用户根据所述提示信息输入第二搜索内容，随后根据所述第二搜索内容进行搜索获取第一推送数据；获取所述第一用户的第一用户标识，根据所述第一用户标识判断所述第一用户是否位于任一用户集合中，若位于，则获取第一预设时间内任一所述用户集合中所有用户的第一搜索记录，将所述第一搜索记录中点击率高于第二预设值的浏览数据作为第二推送数据；若不位于，则获取所述第一用户的第一历史点评数据集，基于所述第一历史点评数据集和第二历史点评数据集计算所述第一用户与第二用户的点评相似度，基于所述点评相似度将所述第一用户划分到相对应的用户集合中，随后，获取所述第一预设时间内所述相对应的用户集合中所有用户的第二搜索记录，将所述第二搜索记录中点击率高于所述第二预设值的浏览数据作为所述第二推送数据，其中，所述第一历史点评数据集为第二预设时间内所述第一用户发布的点评数据的集合，所述第二历史点评数据集为所述第二预设时间内所述第二用户对每条第一浏览数据发布的点评数据的集合，第一浏览数据为所述第一用户进行点评的浏览数据，所述第二用户是所述第一用户之外的其他用户；按照预设规则对推送数据进行筛选排序并发送到所述用户终端，其中，所述推送数据包括所述第一推送数据和所述第二推送数据；所述获取所述第一用户的第一历史点评数据集，基于所述第一历史点评数据集和第二历史点评数据集计算所述第一用户与第二用户的点评相似度，基于所述点评相似度将所述第一用户划分到相对应的用户集合中包括：步骤21、获取所述第一历史点评数据集中任一点评数据对应的浏览数据；步骤22、判断任一所述点评数据对应的浏览数据是针对特定主题的讨论，还是自由讨论，若是针对特定主题的讨论，则提取所述特定主题的关键词，作为任一所述点评数据的第一类关键词，若是自由讨论，则从任一所述点评数据中提取任一所述点评数据对应的第一类关键词，其中，所述第一类关键词是与科技服务相关的词汇；步骤23、对任一所述点评数据进行语义分析，判断任一所述点评数据是肯定点评还是否定点评，若是否定点评，则将任一所述点评数据对应的第一类关键词存储在第一存储模块，若是肯定点评，则提取任一所述点评数据中的所有第二类关键词，并计算任一所述点评数据的第一点评值，计算公式为： ，其中，S1为任一所述点评数据的第一点评值，Wk为第k个第二类关键词的权值，N6为任一所述点评数据的句子数，Nk为所述第k个第二类关键词所在句子的排序，K1为任一所述点评数据中第二类关键词的总数，第二类关键词是肯定点评词汇；步骤24、遍历所述第一历史点评数据集中的所有点评数据，存在相同的第一类关键词时，将所述相同的第一类关键词对应的所述第一点评值的平均值作为所述相同的第一类关键词的第一最终点评值，随后，将所述第一用户标识、任一第一类关键词和任一所述第一类关键词对应的第一最终点评值相对应地存储在第二存储模块；步骤25、提取所述第二历史点评数据集中任一第二用户的第二用户标识，获取所述第二历史点评数据集中任一所述第二用户的任一点评数据对应的浏览数据，按照所述步骤22到所述步骤24的方法，计算任一所述第二用户对任一所述第一类关键词对应的第二最终点评值；步骤26、遍历完所述第二历史点评数据集中的所有第二用户后，将任一第二用户标识、任一第一类关键词和任一所述第一类关键词对应的第二最终点评值相对应地存储在所述第二存储模块；步骤27、将大于第八预设值的第一最终点评值对应的第一类关键词定义为待推荐关键词，基于所述第一用户任一待推荐关键词的所述第一最终点评值和任一所述第二用户任一所述待推荐关键词的所述第二最终点评值，计算所述第一用户和任一所述第二用户对任一所述待推荐关键词的所述点评相似度，当所述点评相似度大于第九预设值时，将所述第一用户和任一所述第二用户划分到同一用户集合。

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