[发明专利]一种互联网大数据匹配方法

权利要求书

1.一种互联网大数据匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用户客户端的注册信息，用户客户端自动记录用户查看的信息，并将用户查看的信息进行分类后上传到云端服务器加密，云端服务器根据用户查看信息的先后顺序对信息进行优先级分配，并将同一用户的加密信息与该用户的注册信息建立一个一一对应的映射，当用户刷新用户客户端时，云端服务器会根据用户优先级向用户客户端推荐与用户查看的信息类别相同或相近的产品信息；当用户超过一定天数没有在用户客户端查看之前查看过的某一类别信息时，云端服务器将判定该用户对该类别信息失去了兴趣，不再推荐与该类别相同或相近的产品信息。

2.根据权利要求1所述的互联网大数据匹配方法，其特征在于，所述注册信息具体包括用户邮箱信息以及用户手机号信息。

3.根据权利要求1所述的互联网大数据匹配方法，其特征在于，所述用户查看的信息包括用户主动搜索的信息以及主动点击用户客户端页面所查看的信息。

4.根据权利要求1或3所述的互联网大数据匹配方法，其特征在于，所述优先级分配方法为：主动搜索的信息优先级高于主动点击用户客户端页面所查看的信息的优先级。

5.根据权利要求1所述的互联网大数据匹配方法，其特征在于，所述相近的产品信息包括周边产品。

6.根据权利要求1所述的互联网大数据匹配方法，其特征在于，所述将用户查看的信息进行分类的方法为：为每个特征类创建一个特征向量，将其元素初始值全部设置为0；遍历用户查看的信息文本数据，如果其中的文本词汇能够在特征词库中找到，则特征向量中对应元素的值加1，特征向量元素的值表示某个特征词出现在文本数据中的次数。

7.根据权利要求1所述的互联网大数据匹配方法，其特征在于，将用户查看的信息进行分类的方法为：遍历用户查看的信息文本数据并进行分析，建立一个特征词库，包括描述用户兴趣的多个特征类和描述每个特征类的若干个不重复的更具体的特征词；为每个特征类创建一个特征向量，根据特征向量的活跃特征词数和特征词频数，将用户对某个特征类的兴趣划分为该特征类下的某个兴趣层次。

8.根据权利要求1所述的互联网大数据匹配方法，其特征在于，所述一定天数大于等于3。