CN102421062B - 应用信息推送方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种应用信息推送方法和系统，其中，该方法包括：综合分析处理平台接收服务器发送的终端用户的账务信息分析结果，位置信息分析结果，接触信息分析结果，访问互联网行为分析结果并进行分析，获得终端用户的偏好特征发送给终端应用服务器；以供终端应用服务器根据偏好特征，生成与终端用户对应的应用信息推荐列表，并在终端用户通过终端设备访问时将应用信息推荐列表发送给终端设备。通过本发明提供的应用信息推送方法和系统，实现了能够准确的对终端用户偏好进行判断，确保能够向终端用户推荐感兴趣的应用商店，提高终端用户的访问粘度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种应用信息推送方法和系统。
背景技术
手机应用商店是2009年由苹果公司提出的概念。应用商店诞生的初衷，是让智能手机用户在手机上完成更多的工作和娱乐。在09年底，手机应用商店的概念迅速风靡起来，手机应用商店里的应用内容涵盖了手机软件、手机游戏、手机图片、手机主题、手机铃声、手机视频等信息。
各大手机厂商开始搭建自己的应用商店，来提升自身手机产品的卖点和吸引力，其中，为用户提供个性化的服务是各大手机厂商的研究热点。具体是将用户通过终端设备访问应用商店的历史数据与应用商店数据库中的应用信息进行匹配，将匹配的结果形成应用选择表，并将应用选择表的内容推送到终端设备的应用商店显示界面，从而将用户最可能感兴趣的应用优先推送给用户。
但是，现有的应用信息推送服务仅采集了用户访问应用商店的历史信息，由于数据源过于单一，判断过程较为简单，极有可能导致对用户偏好的判断出现错误，甚至无法做出判断，从而影响到向用户推荐的应用商店的有效性。
发明内容
针对现有技术的上述缺陷，本发明实施例提供一种应用信息推送方法和系统。
本发明一方面提供一种应用信息推送方法，包括：
综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果，接收OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果，接收BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果，并接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果；
所述综合分析处理平台对所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行分析，获得终端用户的偏好特征，并将所述偏好特征发送给终端应用服务器；
所述终端应用服务器根据所述偏好特征，生成与所述终端用户对应的应用信息推荐列表，并在所述终端用户通过终端设备访问所述终端应用服务器时，将所述应用信息推荐列表发送给所述终端设备。
本发明另一方面提供一种应用信息推送系统，包括：
计费系统智能采集服务器，用于向综合分析处理平台发送终端用户账务信息分析结果；
OSS系统智能采集服务器，用于向所述综合分析处理平台发送终端用户位置信息分析结果；
BSS系统智能采集服务器，用于向所述综合分析处理平台发送终端用户接触信息分析结果；
终端用户行为信息采集服务器，用于向所述综合分析处理平台发送终端用户访问互联网行为分析结果；
所述综合分析处理平台，用于对所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行分析，获得终端用户的偏好特征，并将所述偏好特征发送给终端应用服务器；
所述终端应用服务器，用于根据所述偏好特征，生成与所述终端用户对应的应用信息推荐列表，并在所述终端用户通过终端设备访问所述终端应用服务器时，将所述应用信息推荐列表发送给所述终端设备；
终端设备，用于访问终端应用服务器。
本发明实施例提供的应用信息推送方法和系统，通过综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果，接收OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果，接收BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果，并接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果；并对上述各分析结果进行分析获得终端用户的偏好特征，并将偏好特征发送给终端应用服务器；从而终端应用服务器根据偏好特征，生成与终端用户对应的应用信息推荐列表，并在终端用户通过终端设备访问终端应用服务器时，将应用信息推荐列表发送给终端设备。实现了能够准确的对终端用户的偏好特征进行判断，确保能够向终端用户推荐感兴趣的应用商店，提高终端用户的访问粘度。
附图说明
图1为本发明应用信息推送方法一个实施例的流程图；
图2为本发明应用信息推送方法另一实施例的流程图；
图3为本发明应用信息推送系统一个实施例的结构示意图；
图4为本发明应用信息推送系统另一实施例的结构示意图。
具体实施方式
图1为本发明应用信息推送方法一个实施例的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤100，综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果，接收运营支撑系统OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果，接收业务支撑系统BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果，并接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果；
综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果，其中，账务信息分析结果可以反映出终端用户的消费特点，比如短信业务、语音业务、彩信业务和上网业务等；接收运营支撑系统OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果，其中，用户位置信息分析结果可以反映出终端用户的行动特点，比如商业区或者学校等；接收业务支撑系统BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果，其中，接触信息分析结果可以反映出终端用户的常用联系人和经常联系的城市；并接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果，其中，访问互联网行为分析结果可以反映出终端用户访问网络资源的频率和所访问的网路资源的类型。
步骤101，所述综合分析处理平台对所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行分析，获得终端用户的偏好特征，并将所述偏好特征发送给终端应用服务器；
综合分析处理平台对获取的终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行综合分析，获得终端用户多方位的偏好特征，可以更加全面具体的获取用户感兴趣的信息。需要注意的是，本领域普通技术人员可以理解的是综合分析处理平台对多种信息源进行分析处理的手段应根据具体的应用场景进行设定，本实施例不做具体限制。综合分析处理平台将对多种信息源处理后获取的终端用户的偏好特征发送给终端应用服务器。
步骤102，所述终端应用服务器根据所述偏好特征，生成与所述终端用户对应的应用信息推荐列表，并在所述终端用户通过终端设备访问所述终端应用服务器时，将所述应用信息推荐列表发送给所述终端设备。
终端应用服务器获取综合分析处理平台发送的终端用户的偏好特征后，根据偏好特征，生成与终端用户对应的应用信息推荐列表。值得注意的是，本实施例中终端应用服务器根据偏好特征生成与终端用户对应的应用信息推荐列表的具体过程可以根据终端用户的业务需求进行调整。比如，若终端用户定制个性化业务，终端应用服务器将终端用户的偏好特征与本地数据库中存储的应用商店的应用信息进行匹配，生成与终端用户的偏好特征对应的应用信息推荐列表，比如，终端用户的偏好特征中包括了运动、长途业务、美食等偏好特征信息，终端应用服务器会根据本地的应用商店的应用信息匹配出与该终端用户的偏好特征中的关键词相符的应用商店形成应用信息推荐列表；若终端用户定制好友推荐业务，终端应用服务器在形成该终端用户的应用信息推荐列表后，还要基于该终端用户的好友的偏好特征信息对该终端用户对应的应用信息推荐列表进行修正后再推荐给该终端用户。具体的：好友的偏好特征信息可以通过好友所对应的应用信息推荐列表反映出来，终端应用服务器可以通过综合分析处理平台或者BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果获取该终端用户的常用联系人，根据常用联系人对应的应用信息推荐列表修正该终端用户对应的应用信息推荐列表，具体的修正方式和修正内容可以根据系统的应用需要而具体设置，比如，可以通过比较该终端用户对应的应用信息推荐列表与其常用联系人对应的应用信息推荐列表，从常用联系人对应的应用信息推荐列表中获取没有出现在该终端用户对应的应用信息推荐列表中的应用商店作为推荐的应用商店添加在该终端用户对应的应用信息推荐列表中；或者，根据获取的与该终端用户联系最频繁的五个常用联系人的应用信息推荐列表，根据该用户终端的应用信息推荐列表中的应用商店在常用联系人的应用信息推荐列表中出现的频率，从高到低重新调整向该终端用户推荐的应用商店在应用信息推荐列表中的顺序。在终端用户通过终端设备访问终端应用服务器时，终端应用服务器向该终端用户发送对应的应用信息推荐列表，从而使该终端设备显示该终端用户最感兴趣的应用商店。
本实施例提供的应用信息推送方法，通过综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果，接收OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果，接收BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果，并接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果；并对上述各分析结果进行分析获得终端用户的偏好特征，并将偏好特征发送给终端应用服务器；从而终端应用服务器根据偏好特征，生成与终端用户对应的应用信息推荐列表，并在终端用户通过终端设备访问终端应用服务器时，将应用信息推荐列表发送给终端设备。实现了能够准确的对终端用户的偏好特征进行判断，确保能够向终端用户推荐感兴趣的应用商店，提高终端用户的访问粘度。
图2为本发明应用信息推送方法另一实施例的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤200，综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果，接收运营支撑系统OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果，接收业务支撑系统BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果，并接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果；
计费系统智能采集服务器从计费系统中采集全量终端用户的账务信息，对采集到的账务信息进行分析处理，形成终端用户账务信息分析结果，并将终端用户账务信息分析结果发送给综合分析处理平台；
OSS系统智能采集服务器从OSS系统中采集获取终端用户位置信息，对采集到的终端用户位置信息进行分析处理，形成终端用户位置信息分析结果，并将终端用户位置信息分析结果发送给综合分析处理平台；
BSS系统智能采集服务器从客户关系管理(Customer RelationshipManagement，CRM)系统和客服系统采集全量终端用户的终端用户接触信息，对采集到的终端用户接触信息进行分析处理，形成终端用户接触信息分析结果，并将终端用户接触信息分析结果发送给综合分析处理平台；
终端用户行为信息采集服务器从核心路由器采集终端用户访问互联网行为的信息，对采集到的终端用户访问互联网行为的信息进行分析处理，形成终端用户访问互联网行为分析结果，并将终端用户访问互联网行为分析结果发送给综合分析处理平台。
需要说明的是，上述各服务器是并行处理的过程，没有先后顺序之分。
步骤201，所述综合分析处理平台的结果表合并层将所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行表项合并，形成全量用户行为分析输入宽表作为进行终端用户偏好特征挖掘分析的基础；
步骤202，所述综合分析处理平台的挖掘分析层采用数据挖掘工具、预先设定的聚类模型以及关联模型，对所述全量用户行为分析输入宽表中的用户特征进行挖掘分析，形成终端用户的偏好分群表，并将所述用户偏好分群表发送给所述终端应用服务器，其中，本实施例中的偏好分群表为图1所示实施例中偏好特征的具体实现。
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解的是本实施例中采用的聚类模型以及关联模型以及数据挖掘工具的具体实施过程属于现有技术，此处不再赘述。
步骤203，所述终端应用服务器根据所述用户偏好分群表，生成与所述终端用户对应的应用信息推荐列表，并在所述终端用户通过终端设备访问所述终端应用服务器时，将所述应用信息推荐列表发送给所述终端设备。
本实施例中的步骤203的具体实施过程可以参见图1所示实施例的步骤102，此处不再赘述。
本实施例提供的应用信息推送方法，通过计费系统智能采集服务器、OSS系统智能采集服务器、BSS系统智能采集服务器和终端用户行为信息采集服务器对数据进行采集分析后发送给综合分析处理平台，从而综合分析处理平台通过数据挖掘工具、预先设定的聚类模型以及关联模型对上述各分析结果进行分析获得终端用户的偏好分群表，并将偏好分群表发送给终端应用服务器；从而终端应用服务器根据偏好分群表，生成与终端用户对应的应用信息推荐列表，并在终端用户通过终端设备访问终端应用服务器时，将应用信息推荐列表发送给终端设备。进一步地实现了能够准确的对终端用户的偏好特征进行判断，确保能够向终端用户推荐感兴趣的应用商店，提高终端用户的访问粘度。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
图3为本发明应用信息推送系统一个实施例的结构示意图，如图3所示，该系统包括：计费系统智能采集服务器11、OSS系统智能采集服务器12、BSS系统智能采集服务器13、终端用户行为信息采集服务器14、综合分析处理平台15、终端应用服务器16和终端设备17，其中，
计费系统智能采集服务器11用于向综合分析处理平台15发送终端用户账务信息分析结果；OSS系统智能采集服务器12用于向综合分析处理平台15发送终端用户位置信息分析结果；BSS系统智能采集服务器13用于向综合分析处理平台15发送终端用户接触信息分析结果；终端用户行为信息采集服务器14用于向综合分析处理平台15发送终端用户访问互联网行为分析结果；综合分析处理平台15用于对终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行分析，获得终端用户的偏好特征，并将偏好特征发送给终端应用服务器16；终端应用服务器16用于根据偏好特征，生成与终端用户对应的应用信息推荐列表，并在终端用户通过终端设备17访问终端应用服务器时，将应用信息推荐列表发送给终端设备17。
本实施例提供的应用信息推送系统中各模块的功能和处理流程，可以参见上述图1所示的方法实施例，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图4为本发明应用信息推送系统另一实施例的结构示意图，如图4所示，基于图3所示实施例，该系统还包括：计费系统18、OSS系统19、CRM系统20、客服系统21和核心路由器22，
其中，计费系统18用于向计费系统智能采集服务器11发送全量终端用户的账务信息，计费系统智能采集服务器11具体用于：对采集到的账务信息进行分析处理，形成终端用户账务信息分析结果；OSS系统19用于向OSS系统智能采集服务器12发送全量终端用户位置信息述OSS系统智能采集服务器12具体用于：对采集到的终端用户位置信息进行分析处理，形成终端用户位置信息分析结果；CRM系统20和客服系统21用于向BSS系统智能采集服务器13发送全量终端用户的终端用户接触信息，BSS系统智能采集服务器13具体用于：对采集到的终端用户接触信息进行分析处理，形成终端用户接触信息分析结果；核心路由器22用于向终端用户行为信息采集服务器14发送全量终端用户访问互联网行为的信息，终端用户行为信息采集服务器14具体用于：对采集到的终端用户访问互联网行为的信息进行分析处理，形成终端用户访问互联网行为分析结果。
进一步地，综合分析处理平台15包括：结果表合并层151和挖掘分析层152，结果表合并层151用于将终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行表项合并，形成全量用户行为分析输入宽表；挖掘分析层152用于采用数据挖掘工具、预先设定的聚类模型以及关联模型，对全量用户行为分析输入宽表中的用户特征进行挖掘分析，形成用户偏好分群表；综合分析处理平台15用于将用户偏好分群表发送给终端应用服务器16。
本实施例提供的应用信息推送系统中各模块的功能和处理流程，可以参见上述图2所示的方法实施例，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种应用信息推送方法，其特征在于，包括：
综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果，接收运营支撑系统OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果，接收业务支撑系统BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果，并接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果；
所述综合分析处理平台对所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行分析，获得终端用户的偏好特征，并将所述偏好特征发送给终端应用服务器；
所述终端应用服务器根据所述偏好特征，生成与所述终端用户对应的应用信息推荐列表，并在所述终端用户通过终端设备访问所述终端应用服务器时，将所述应用信息推荐列表发送给所述终端设备；
所述综合分析处理平台获得终端用户的偏好特征之前，还包括：
所述综合分析处理平台的结果表合并层将所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行表项合并，形成全量用户行为分析输入宽表；
所述综合分析处理平台获得终端用户的偏好特征，包括：
所述综合分析处理平台的挖掘分析层采用数据挖掘工具、预先设定的聚类模型以及关联模型，对所述全量用户行为分析输入宽表中的用户特征进行挖掘分析，形成偏好分群表；
所述将所述偏好特征发送给终端应用服务器，具体为：
将所述偏好分群表发送给所述终端应用服务器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合分析处理平台接收计费系统智能采集服务器发送的终端用户账务信息分析结果之前，还包括：
所述计费系统智能采集服务器从计费系统中采集全量终端用户的账务信息，对采集到的账务信息进行分析处理，形成所述终端用户账务信息分析结果，并将所述终端用户账务信息分析结果发送给所述综合分析处理平台。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合分析处理平台接收运营支撑系统OSS系统智能采集服务器发送的终端用户位置信息分析结果之前，还包括：
所述运营支撑系统OSS系统智能采集服务器从运营支撑系统OSS系统中采集获取全量终端用户位置信息，对采集到的终端用户位置信息进行分析处理，形成终端用户位置信息分析结果，并将所述终端用户位置信息分析结果发送给所述综合分析处理平台。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合分析处理平台接收业务支撑系统BSS系统智能采集服务器发送的终端用户接触信息分析结果之前，还包括：
所述业务支撑系统BSS系统智能采集服务器从客户关系管理系统CRM系统和客服系统采集全量终端用户的终端用户接触信息，对采集到的终端用户接触信息进行分析处理，形成终端用户接触信息分析结果，并将所述终端用户接触信息分析结果发送给所述综合分析处理平台。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合分析处理平台接收终端用户行为信息采集服务器发送的终端用户访问互联网行为分析结果之前，还包括：
所述终端用户行为信息采集服务器从核心路由器采集全量终端用户访问互联网行为的信息，对采集到的终端用户访问互联网行为的信息进行分析处理，形成终端用户访问互联网行为分析结果，并将所述终端用户访问互联网行为分析结果发送给所述综合分析处理平台。
6.一种应用信息推送系统，其特征在于，包括：
计费系统智能采集服务器，用于向综合分析处理平台发送终端用户账务信息分析结果；
运营支撑系统OSS系统智能采集服务器，用于向所述综合分析处理平台发送终端用户位置信息分析结果；
业务支撑系统BSS系统智能采集服务器，用于向所述综合分析处理平台发送终端用户接触信息分析结果；
终端用户行为信息采集服务器，用于向所述综合分析处理平台发送终端用户访问互联网行为分析结果；
所述综合分析处理平台，用于对所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行分析，获得终端用户的偏好特征，并将所述偏好特征发送给终端应用服务器；
所述终端应用服务器，用于根据所述偏好特征，生成与所述终端用户对应的应用信息推荐列表，并在所述终端用户通过终端设备访问所述终端应用服务器时，将所述应用信息推荐列表发送给所述终端设备；
终端设备，用于访问终端应用服务器；
所述综合分析处理平台包括：
结果表合并层，用于将所述终端用户账务信息分析结果、终端用户位置信息分析结果、终端用户接触信息分析结果以及终端用户访问互联网行为分析结果进行表项合并，形成全量用户行为分析输入宽表；
挖掘分析层，用于采用数据挖掘工具、预先设定的聚类模型以及关联模型，对所述全量用户行为分析输入宽表中的用户特征进行挖掘分析，形成用户偏好分群表；
所述综合分析处理平台具体用于：将所述用户偏好分群表发送给所述终端应用服务器。
7.根据权利要求6所述的应用信息推送系统，其特征在于，所述系统还包括：
计费系统，用于向所述计费系统智能采集服务器发送全量终端用户的账务信息，所述计费系统智能采集服务器具体用于：对采集到的账务信息进行分析处理，形成所述终端用户账务信息分析结果；
运营支撑系统OSS系统，用于向所述运营支撑系统OSS系统智能采集服务器发送全量终端用户位置信息，所述运营支撑系统OSS系统智能采集服务器具体用于：对采集到的终端用户位置信息进行分析处理，形成终端用户位置信息分析结果；
客户关系管理系统CRM系统和客服系统，用于向所述业务支撑系统BSS系统智能采集服务器发送全量终端用户的终端用户接触信息，所述业务支撑系统BSS系统智能采集服务器具体用于：对采集到的终端用户接触信息进行分析处理，形成终端用户接触信息分析结果；
核心路由器，用于向所述终端用户行为信息采集服务器发送全量终端用户访问互联网行为的信息，所述终端用户行为信息采集服务器具体用于：对采集到的终端用户访问互联网行为的信息进行分析处理，形成终端用户访问互联网行为分析结果。
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