[发明专利]一种航班推送方法、系统和电子设备

权利要求书

1.一种航班推送方法，其特征在于，包括：

S1，获取全部用户行为数据和全部待推送航班的航班数据；

S2，根据待推送航班设定航班决策需求；

S3，根据预设挖掘算法挖掘出用户行为数据和所述航班决策需求的关联规则；

S4，通过所述关联规则获取目标用户行为数据关联的待推送航班，并向目标用户推送；

还包括：

S30，对所述多源数据进行融合分类；

对融合分类后的所述多源数据建立与所述航班决策需求的关联关系，通过距离熵量化所述关联关系；

根据量化后的所述关联关系进行融合计算，获取所述航班决策需求与所述多源数据的距离熵；

当所述距离熵满足预设条件时，与当前所述距离熵对应的多源数据为影响因子；

所述S3具体包括：根据预设挖掘算法结合所述影响因子挖掘出用户行为数据和所述航班决策需求的关联规则。

2.根据权利要求1所述的一种航班推送方法，其特征在于，还包括：通过以下方式计算距离熵：

其中，计算最优集合与其它集合的距离的公式如下：

其中，所述多源数据和航班决策需求在m个集合中，每个集合中存在n个知识元，O_j^*各个集合的最优值，即表示第j个集合中的最优值，j＝1，2...,m；O_ij表示第j个集合和第i个集合的信息单元值，i＝1，2...,n；

计算第i个集合的距离熵的公式如下：

3.根据权利要求1所述的一种航班推送方法，其特征在于，还包括：

将所述影响因子根据对应的权重系数进行细粒度划分，获得权重分配后的所述影响因子；

将所述影响因子按照类型划分成多层，获得多层级的所述影响因子。

4.根据权利要求3所述的一种航班推送方法，其特征在于，还包括：根据所述影响因子相对所述航班决策需求的重要性来计算获得所述权重系数。

5.根据权利要求3或4所述的一种航班推送方法，其特征在于，所述S3具体包括：

通过Apriori算法，将多层级的所述影响因子分别与所述航班决策需求进行关联挖掘，获得多层级的关联规则。

6.根据权利要求1所述的一种航班推送方法，其特征在于，还包括：

通过爬虫工具获取用户行为数据和待推送航班的航班数据，

所述爬虫工具包括：主节点和从节点的主从模式的并发爬虫工具；所述主节点用于维护整个爬虫的待爬队列以及任务分配工作，所述从节点用于接受主节点委派任务；

每个所述从节点实时维护任务队列和新链接队列，当从节点完成了任务队列后，将从节点的新链接队列合并到所述主节点的待爬队列；

主节点继续将待爬队列的链接委派到各个从节点，由从节点继续爬取新的全部用户行为数据和全部待推送航班的航班数据。

7.一种航班推送系统，其特征在于，包括：多源数据获取模块、配置模块、挖掘模块和推送模块；

所述多源数据获取模块用于获取全部用户行为数据和全部待推送航班的航班数据；

所述配置模块用于根据待推送航班设定航班决策需求；

所述挖掘模块用于根据预设挖掘算法挖掘出用户行为数据和所述航班决策需求的关联规则；

所述推送模块用于通过所述关联规则获取目标用户行为数据关联的待推送航班，并向目标用户推送；

所述挖掘模块具体用于根据预设挖掘算法结合影响因子挖掘出用户行为数据和所述航班决策需求的关联规则；

还包括：影响因子获取模块，用于对融合分类后的所述多源数据建立与所述航班决策需求的关联关系，通过距离熵量化所述关联关系；

根据量化后的所述关联关系进行融合计算，获取所述航班决策需求与所述多源数据的距离熵；

当所述距离熵满足预设条件时，与当前所述距离熵对应的多源数据为所述影响因子。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的一种航班推送方法。