[发明专利]一种基于用户画像的移动终端智能消息推送方法、服务器和系统有效
申请号: | 201510310638.X | 申请日: | 2015-06-08 |
公开(公告)号: | CN104850662B | 公开(公告)日: | 2018-05-29 |
发明(设计)人: | 袁凯;陈津来;毕树超;方毅 | 申请(专利权)人: | 浙江每日互动网络科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q30/02 |
代理公司: | 北京锺维联合知识产权代理有限公司 11579 | 代理人: | 赵中璋 |
地址: | 310012 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 画像 特征权重 消息推送 移动终端 用户详情 用户终端 智能消息 推送 目标用户终端 符合条件 画像特征 目标用户 数据分析 特征匹配 无用信息 信息推送 用户特征 权重表 业务端 权重 匹配 服务器 筛选 | ||
1.一种基于用户画像的移动终端智能消息推送方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取用户详情表,并对所述用户详情表中的用户画像进行数据分析,得到用户的特征权重表;
根据所述用户权重表里中的目标用户特征权重信息,筛选出符合条件的用户终端;
通过业务端向所述用户终端进行信息推送;
其中,服务端通过对所述用户详情表中的信息进行训练和分类,得到每种设备型号和每种应用程序的特征模型数据,并依据所述每种设备型号和每种应用程序的特征模型数据对所述用户详情表中的用户画像进行数据分析,得到所述用户的特征权重表;
所述每种设备型号和每种应用程序的特征模型数据获取方法为:
A:分析不同设备型号和用户信息的关系以及分布情况得到每个设备型号的特征权值列表;
B:利用应用程序安装情况或活跃情况与用户信息通过机器学习算法训练和/或统计分布得到每个应用程序的特征权值列表;
C:依照经验人工指定每种应用程序、设备型号、设备网络和设备设置信息中的任一或任意组合得的相应特征权值列表。
2.如权利要求1所述的基于用户画像的移动终端智能消息推送方法,其特征在于,进行信息推送之后,还包括:
所述用户终端接收到推送消息后,汇报用户点击情况到服务器,服务器进行特征推送效果评估,并根据评估结果调整用户的特征权重表。
3.如权利要求1所述的基于用户画像的移动终端智能消息推送方法,其特征在于,所述用户详情表获取步骤为:
移动终端获取设备信息、应用程序信息和用户信息;
将获取的信息汇报给服务端进行记录得到用户详情表;
所述设备信息包括:设备ID、设备型号、设备网络和设备设置信息之任一或任意组合;
所述应用程序信息包括:应用程序列表和应用程序使用情况;
所述用户信息包括:用户的年龄、性别、地域、爱好、职业、婚姻、消费能力和语言信息之任一或任意组合。
4.如权利要求1所述的基于用户画像的移动终端智能消息推送方法,其特征在于,所述信息推送的方法为;
A:推送时依据支持的特征和要推送消息本身特征,得到筛选条件;
B:依据筛选条件从用户特征权重表中找出符合条件的设备ID,得到用户终端;
C:通过推送服务器推送消息到用户终端。
5.一种用于实现权利要求1-4之一所述方法的服务器,其特征在于,包括:
信息获取模块:获取用户详情表,并对所述用户详情表中的用户画像进行数据分析,得到用户的特征权重表;
信息处理模块:根据所述用户权重表里中的目标用户特征权重信息,筛选出符合条件的用户终端;
信息推送模块:通过业务端向所述用户终端进行信息推送。
6.一种包含权利要求5所述服务器的系统,其特征在于,还包括:
移动终端,所述移动终端用于获取用户详情表信息;
业务端,通过业务端向所述用户终端进行信息推送。
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