[发明专利]互联网实时信息推荐预测系统

权利要求书

1.一种实时信息推荐预测系统，其特征在于，包括：数据处理服务器以及实时应用服务器，其中：数据处理服务器训练来自各用户及浏览用户的数据信息，实时应用服务器浏览用户在实时浏览网站时的互联网信息特征数据或向用户输出相关分析结果；

所述的实时应用服务器包括：互联网用户识别单元、实时信息发布处理单元以及信息发布预测推荐结果输出单元，其中：互联网用户识别单元定向以往登录的用户，实时信息发布处理单元根据互联网用户识别单元识别出的用户从数据处理服务器的训练结果中提取相应的预测推荐结果并进行相应的处理。预测推荐结果输出单元则将最终的预测推荐结果进行输出；

所述的数据处理服务器包括：输入单元、存储单元、中央处理单元和输出单元，其中：输入单元的输出端与中央处理单元连接并传输采集到的网络用户行为信息，中央处理单元根据网络用户行为信息生成决策树和训练集，并通过输出单元以声光方式输出用户行为分析预测结果、通过存储单元保存用户对应的决策树和训练集；

所述的网络用户行为信息包括：自网站的互联网发布信息数据、互联网信息内容数据、互联网信息特征历史数据、用户信息、浏览用户信息数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述的输入单元采用通过爬虫不断读取网络日志、从其他数据库直接输入、从键盘进行文字输入、通过麦克风进行声音输入或者通过扫描仪进行图像输入。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述的中央处理单元包括：实时信息分析单元和预测分析单元，其中：实时信息分析单元从输入单元收到网络用户行为信息并通过解析得到信息发布特征属性、互联网发布信息、互联网信息内容数据，分别根据其中的信息发布特征属性生成对应的决策树并分别输出至存储单元和预测分析单元，根据其中的互联网信息内容数据进行用户行为分析并生成预测训练集；预测分析单元根据决策树和预测训练集对进行决策树训练以及用户行为预测；

所述的信息发布特征属性包括：受众类别、信息类别、信息长度、信息情绪、信息发布位置、发布结论。

4.根据权利要求1或3所述的系统，其特征是，所述的决策树是指：对于每一个信息发布用户，针对每一个信息发布位对应的属性包括：对于信息发布用户Si，有受众类别属性、信息类别属性、信息长度属性、信息情绪属性、信息发布位置属性以及发布结论属性，并根据上述信息建立并训练得到不同用户唯一对应的决策树。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征是，所述的实时信息分析单元包括：信息检测单元、实时信息特征分析单元、互联网发布信息分析单元、发布信息内容分析单元、用户分析单元和数据存储单元，其中：信息检测单元检测并识别对于同一互联网发布信息，不同时间由不同的用户进行成功信息发布的结果；实时信息特征分析单元预测各用户对同一互联网发布信息在不同时间的网络行为；互联网发布信息分析单元获取互联网发布信息本身的属性信息；发布信息内容信息分析单元获取用户所投放互联网信息的属性信息；数据存储单元存储实时信息特征分析单元、互联网发布信息分析单元、发布信息内容分析单元、用户分析单元、用户分析单元所生成的数据；

所述的用户分析单元包含用户定向信息分析单元与用户行为分析单元，其中：用户定向信息分析单元确定浏览或点击发布信息的用户的属性信息；用户行为分析单元定向单个用户的行为，且根据单个用户的分析行为，得到不同类别用户的分析行为；

所述的互联网发布信息本身的属性信息包括：互联网发布信息的尺寸、大小、位置；

所述的用户所投放互联网信息的属性信息包括：投放互联网信息的素材，互联网信息色彩，互联网信息类别；

所述的用户定向信息分析单元获取每次信息发布成功的投放用户信息，例如用户类别，用户规模，发布信息投放时间，发布信息投放地点信息。

6.根据权利要求3所述的系统，其特征是，所述的预测分析单元包括：信息发布用户预测单元、行为预测单元及预测规则库，其中：信息发布用户预测单元根据历史发布的信息以及预测规则库中预存的规则预测得到可能发布该信息的用户，行为预测单元根据预测规则库中预存的规则预测可能发布信息的行为。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述的实时信息发布处理单元包括：自信息发布预测单元、其他信息发布用户预测单元、关注对象数据库和信息发布结果融合单元，其中：自信息发布预测单元根据本信息发布用户的历史行为进行预测，生成预测结果；其他信息发布用户预测单元根据本信息发布用户对其他用户行为进行预测，生成推荐结果；用户根据自身的业务逻辑事先建立关注对象数据库，当其他信息发布用户预测单元输出的用户存在于关注对象的数据库中，则对该用户进行信息发布预测分析，预测得到该用户的推荐结果；信息发布结果融合单元将自信息发布预测结果与其他用户信息发布进行融合输出最终的实时信息发布结果。