[发明专利]基于行为轨迹的数据推送方法、系统和计算机设备

权利要求书

1.一种基于行为轨迹的数据推送方法，其特征在于，所述方法包括：

接收目标用户通过目标用户终端触发的数据推送指令；

根据所述数据推送指令从行为日志系统中获取目标用户的目标历史行为数据；

根据所述目标历史行为数据的构建所述目标用户的目标轨迹图；

根据所述目标轨迹图提取所述目标用户的目标轨迹特征向量；

将所述目标轨迹特征向量输入到召回模型中，以通过所述召回模型从多个用户中召回多个初始推送数据；

将所述多个初始推送数据输入到所述分类模型中；

通过所述分类模型对所述多个初始推送数据进行关联关系排序，以得到多个目标推送数据；及

将所述多个目标推送数据推送到前端进行展示。

2.如权利要求1所述的基于行为轨迹的数据推送方法，其特征在于，所述根据所述目标历史行为数据的构建所述目标用户的目标轨迹图，包括：

从所述目标历史行为数据中获取多个目标地点数据：l₁、l₂、l₃...l_n和所述多个目标地点数据对应的多个目标时间数据：t₁、t₂、t₃...t_n；及

根据所述多个目标时间数据的时间顺序为所述目标用户u构建目标轨迹图：C_u＝{(u,t₁,l₁),(u,t₂,l₂)...(u,t_n,l_n)}，其中，l₁、l₂和l_n分别为第一个目标地点数据、第二个目标地点数据和第n个目标地点数据，t₁、t₂和t_n分别为第一个目标地点数据对应的目标时间数据、第二个目标地点数据对应的目标时间数据和第n个目标地点数据对应的目标时间数据。

3.如权利要求1所述的基于行为轨迹的数据推送方法，其特征在于，所述根据所述目标轨迹图提取所述目标用户的目标轨迹特征向量，包括：

根据每个目标地点数据和每个目标地点数据所对应的目标时间数据提取每个目标地点的目标地点特征向量，以得到多个目标地点特征向量E₁、E₂、E₃...E_n；及

根据所述多个目标地点特征向量，确定所述目标用户u的目标轨迹特征向量：并将目标轨迹特征向量上传至区块链中，其中，E_i为所述目标用户u的第i个目标地点特征向量，E_u为所述目标用户u的目标轨迹特征向量。

4.如权利要求3所述的基于行为轨迹的数据推送方法，其特征在于，还包括：

判断所述目标用户是否为特殊用户；及

如果所述目标用户为特殊用户时，则通过预定的规则计算未出现的地点的向量。

5.如权利要求1所述的基于行为轨迹的数据推送方法，其特征在于，还包括：训练召回模型的步骤：

获取多个用户对应的多个历史行为数据；

根据所述多个历史行为数据提取每个用户的轨迹特征向量；

将多个轨迹特征向量作为预先获取的待训练召回模型的输入，与每个轨迹特征向量具有相似轨迹的轨迹特征向量作为所述待训练召回模型的输出，来对所述待训练召回模型进行训练，直至损失函数收敛；

将每个轨迹特征向量作为训练后的待训练召回模型的输入，以获得与每个轨迹特征向量对应的多个相识轨迹特征向量；及

判断每个轨迹特征向量召回的相识轨迹特征向量的准确率及召回率是否达到检测准确阈值及检测召回阈值，若达到，则训练后的待训练召回模型则为初始召回模型。