[发明专利]一种网络信息推送方法及系统有效
申请号: | 201810180608.5 | 申请日: | 2018-03-05 |
公开(公告)号: | CN108304582B | 公开(公告)日: | 2022-04-12 |
发明(设计)人: | 钟晓峰;崔泽辰;范晨晨 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G06F16/9536 | 分类号: | G06F16/9536 |
代理公司: | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人: | 林辉轮;张玲 |
地址: | 10008*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种网络信息推送方法及系统,所述方法包括步骤:建立初始的数据结构,一条数据包括K个特征变量和一个目标变量;收集历史数据,并根据收集到的历史数据,计算每个特征变量的缺失率;仅保留缺失率小于设定阈值的特征变量,构建成新的数据结构;根据新的数据结构及所述历史数据,建立流行度预测函数;利用所述流行度预测函数计算得到待处理网络信息的流行度预测值,并判断该流行度预测值是否大于设定的门限值,如果是则将该网络信息推送至用户终端或距离用户终端最近的通信基站。采用本发明方法或系统在建立预测函数时选取的特征变量更加合理,可以使得建立的预测函数更加准确,得到更准确的预测值,继而可以提高网络信息服务质量。 | ||
搜索关键词: | 一种 网络 信息 推送 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种网络信息推送方法,其特征在于,包括以下步骤:建立初始的数据结构,一条数据包括K个特征变量和一个目标变量,所述目标变量为网络信息的流行度;确定待处理网络信息的类别,并根据确定的类别收集N条同类别网络信息的历史数据,N和K均为正整数;根据收集到的历史数据,计算每个特征变量的缺失率,所述缺失率为缺失该特征变量的数据条数占数据总条数N的比例;仅保留缺失率小于设定阈值的特征变量,构建成新的数据结构;根据新的数据结构及所述历史数据,建立流行度预测函数;利用所述流行度预测函数计算得到待处理网络信息的流行度预测值,并判断该流行度预测值是否大于设定的门限值,如果是则将该网络信息推送至用户终端或距离用户终端最近的通信基站。
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