[发明专利]一种基于云计算分析的消息精准推送方法和系统

权利要求书

1.一种基于云计算分析的消息精准推送方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)接收智能用户终端发送的请求消息，并提取所述请求消息携带的智能用户终端的唯一标识码和时间戳；

(2)根据所述请求消息通过云计算分析构建用户数据模型并存储，所述用户数据模型包含用户属性信息和用户偏好设置，所述用户属性信息包含用户姓名、性别、智能用户终端的唯一标识码以及地理位置信息；

(3)根据所述提取的时间戳筛选出消息列表时间在该时间戳之后的消息，并将该筛选出的消息与所述用户数据模型相匹配；

(4)将所述匹配后的消息添加到消息预发送队列，然后通过发送通道将所述消息预发送队列中的消息发送至所述智能用户终端。

2.根据权利要求1所述的基于云计算分析的消息精准推送方法，其特征在于：所述根据所述请求消息通过云计算分析构建用户数据模型的具体方法为：

判断是否已存在与所述提取的智能用户终端的唯一标识码相对应的用户数据模型；

若不存在，则判定是新用户，创建用户数据模型并存储；

若存在，则判定不是新用户，根据所述请求消息更新用户数据模型并保存更新后的用户数据模型。

3.根据权利要求1所述的基于云计算分析的消息精准推送方法，其特征在于：所述用户数据模型具体更新的流程为：

1)开始用户数据更新；

2)判断用户数据模型的数据池是否清理，当数据池有清理时进入步骤3)，否则进入步骤4)；

3)对用户数据模型数据池中的数据进行关联和失效判断，将失效数据加入淘汰队列，然后进入步骤4)；

4)判断数据栈是否有空间，若无空间，则进入步骤5)-7)，否则进入步骤8)；

5)判断数据池是否已满；

6)若数据池已满，则将更新数据加入阻塞队列等待执行，然后返回步骤2)；

7)若数据池没满，则创建新的数据栈，并向新的数据栈加入更新数据，用户数据模型更新完成；

8)判断数据栈中的数据是否与用户数据模型直接关联，并将直接关联的数据加入消息栈，将间接关联的数据加入关联栈，用户数据模型更新完成。

4.根据权利要求3所述的基于云计算分析的消息精准推送方法，其特征在于：所述的步骤3)中，对用户数据模型数据池中的数据进行关联和失效判断的具体方法为：

根据所述请求消息判断预设时间段内对数据的请求量是否小于预设阈值，若是，则将用户偏好设置修改为对所述数据无关联，否则将用户偏好设置修改为对所述数据有关联；或者，

根据所述请求消息判断是否直接关闭对数据的请求，若是，则将用户偏好设置修改为对所述数据无关联，否则将用户偏好设置修改为对所述数据有关联。

5.根据权利要求所述的基于云计算分析的消息精准推送方法，其特征在于：所述将该筛选出的消息与所述用户数据模型相匹配的具体方法是：

将所述筛选出的消息根据所述用户数据模型的偏好设置和地理位置信息进行进一步筛选，并匹配出地理位置信息相对应的以及用户偏好设置为有关联的数据消息。

6.一种基于云计算分析的消息精准推送系统，其特征在于：所述的推送系统使用如权利要求1-5任意一项所述的基于云计算分析的推送方法进行消息的精准推送。

7.根据权利要求6所述的基于云计算分析的消息精准推送系统，其特征在于：包括：

接收模块，用于接收智能用户终端发送的请求消息，并提取所述请求消息携带的智能用户终端的唯一标识码和时间戳；

云分析平台模块，用于根据所述请求消息通过云计算分析构建用户数据模型并存储，所述用户数据模型包含用户属性信息和用户偏好设置，所述用户属性信息包含用户姓名、性别、智能用户终端的唯一标识码以及地理位置信息；

筛选匹配模块，用于根据所述提取的时间戳筛选出消息列表时间在该时间戳之后的消息，并将该筛选出的消息与所述用户数据模型相匹配；

发送模块，用于将所述匹配后的消息添加到消息预发送队列，然后通过发送通道将所述消息预发送队列中的消息发送至所述智能用户终端。