[发明专利]一种信息推送方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种推送方法，尤其涉及一种信息推送方法。

背景技术

身处信息爆炸时代，信息过载现象已经成为了影响当前人们信息行为的重要问题之一，人们很难从互联网那繁杂的信息中过滤筛选出自己真正需要的实用信息。在这样的时代背景下，推荐系统正日益获得人们的关注，从推送系统获取信息已经成为互联网时代下人们的一种重要信息获取方式，它广泛运用于大家的日常搜索，社交网络，电子商务等生活和生产行为。然而，现今很多基于推荐系统推送的信息主要还是以信息的“准确度”作为衡量标准。专利号为201210209511.5的中国发明专利公开了“信息推送方法”，其综合考虑了信息更新的时效性及全面性，解决了，使信息推送更加及时精准，但仍未缺乏可以带给人们惊喜性的推送方式。

发明内容

针对上述现有技术的现状，本发明所要解决的技术问题在于提供一种具有惊喜性的信息推送方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种信息推送方法，包括以下步骤：

a、选定目标用户U1在已有数据库中的资料信息；

b、摘取关键信息，计算权重确定出资料信息中用户U₁的关键信息；

c、生成关联用户信息，计算关联权重，生成出与用户U₁相关联的用户U2在数据库中的资料信息；

d、筛选合适的信息，对用户U₂的资料信息，对比U₁的资料信息，通过核心匹配算法计算，并将所有符合算法阈值的信息按指定的权值设定进行排序；

e、逆向推送信息，将步骤d中排序好的信息摘选，推送给目标用户U₁。

进一步的，所述步骤b中权重计算采用：

其中w(t，d)表示文档中的一项的权重；N表示集合中文档数量；df_t包含关键词的文档数量；tf_t，d这是一个t的频率函数的文档，因此，一类集合词的权重由集合中的每个属性的权重确定。

进一步的，所述步骤c中计算关联权重采用：

其中λ是概率相关量的比例系数，概率的关联目标用户U₁-U_i只会进行生成新的关联用户。

进一步的，所述步骤d中均不符合算法定义的阈值δ，则以用户U₂为作为新的资料文件夹，在用户U₂的数据基础上提取关键信息，重复步骤a至c，生成新的用户U₃，从U₃的资料中提取出符合算法阈值δ的信息；重复该步骤直到程序运行终止条件，设程序最终停止在用户U_i。

进一步的，所述步骤d中迭代生成新的用户的终止条件是：

生成的用户与之前生成的用户重复；

或达到阈值δ，其中δ代表预先设定的阈值概率。

进一步的，所述步骤e中，推送给目标用户U₁的信息中，标注出此信息与目标用户存在的关联性，即将步骤d过程中此信息生成过程中所有出现过的相关用户信息U_i同时告知于目标用户U₁。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：1)运用该方法设计的消息推送系统，由于是以目标用户本身的数据资料作为分析起点，因此所推送的消息更加符合目标用户本身的需求(相关联的信息)；

2)同时，由于人普遍的“社会性”，点明消息来源目标用户之间的关联可以极大地引起用户的关注，吸引他们的兴趣(相关联的人)，人们会发现推送的消息越来越符合他们的兴趣，甚至经常带给他们意想不到的收获。

附图说明

图1是本发明的逻辑框图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的是实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明所述一种信息推送方法，包括以下步骤：

a、选定目标用户U1在已有数据库中资料信息；

b、摘取关键信息，计算权重确定出资料信息中用户U₁的关键信息，其权重计算公式：