CN102882936A - 云推送的方法、系统和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种云推送的方法，包括以下步骤：移动终端记录用户的使用时间和/或使用场景，并将移动终端的属性标记、使用时间和/或使用场景发送至云端服务器；云端服务器根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间；云端服务器根据属性标记获得向用户推送的推送内容，并在优选推送时间将推送内容推送至移动终端。本发明分析用户使用移动终端的时间和场景，为用户提供个性化定制服务，在合适的时间地点为用户推送信息，提高了信息被点击的可能性，改善了用户体验。本发明还公开了一种云推送的系统、一种移动终端和一种云端服务器。

Description

云推送的方法、系统和装置
技术领域
本发明涉及计算机科学技术领域，特别涉及一种云推送的方法、系统和装置。
背景技术
传统互联网访问一般都是用户进行请求、服务器返回结果，而推送服务变被动接受请求为主动发送信息，由服务器主动向客户发送信息，客户选择接收。
现有实现推送服务的技术主要包括如下两种方式：
实时推送服务的技术方案。不考虑移动终端上用户的实际使用情况，当信息到达服务器时，服务器即刻将信息推送给用户。这种方式适用于时效性要求较高的推送信息类型，例如天气预报、交通路况等信息，用户期望在第一时间收到更新信息。
个性化推送服务的技术方案。个性化推送服务一般集中于内容个性化方面，收集移动终端中用户偏好的信息并进行发送。对于喜欢科技新闻类型的用户，服务器为其推送科技类型的信息，例如科技产品的广告。还可以通过收集用户使用社交网络的信息或者用户使用浏览器的浏览信息，积累大量的原始数据，并将信息聚类出用户的偏好或感兴趣的内容，例如实现像广告推送这样的个性化推荐。也可以根据地理位置进行推送服务，根据用户移动设备所处的地理位置，推送周边商家的打折促销信息。但是总体看来，这类推送服务都是根据用户的个人信息，识别用户的个性化的需求，从而对推送内容进行优化。
但是，在如何从众多用户信息中进行采集，以及如何有效使用这些信息的问题上，目前的技术方案都没有充分考虑到移动设备的独特性质，例如设备移动性和用户使用手机时间段的碎片化。用户使用手机的时间是碎片化的，并且从总体看来有一定规律，例如用户可能早上起来会用10分钟看微博，在上班路上可能会看15分钟新闻，晚上可能会花30分钟深度阅读博客等。现有的推送服务方案都没有充分利用这些特点来对推送服务的产品设计进行改进，使得推送的消息失去了在第一时间点获取用户关注的机会。而一旦失去第一时间点，将会增大用户忽略推送信息的可能性，特别是当用户的信息中心中积累了太多新消息提示标记的情况下。
移动设备用户使用设备的场景也直接影响用户在接收到推送信息时采取的操作，比如当用户在家躺在沙发用手机浏览新闻时，如果有推送信息过来，用户查看该消息的可能性会比平常在工作中，在路上的时候概率大，因此推送服务的效果也就更好。
现有的移动终端，比如iPhone，Android手机，大部分都有统一的消息中心，所有应用相关的消息提醒、新消息等都会存储在消息中心。在积累了较多新消息时，用户往往没有时间和精力逐一点击查看所有的新消息提示。为了改善消息提醒杂乱而引起的视觉上的不适，用户可能会选择一次清除全部新消息提醒，此时服务器端推送的信息可能根本就不会被用户点击。
综上所述，推送信息需要在合适的时间和场景下，推送用户感兴趣的内容。而现有技术并没有对此需求提出很好的解决方案。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种云推送的方法，该方法分析用户使用移动终端的时间和场景，为用户提供个性化定制服务，在合适的时间地点为用户推送信息，提高了信息被点击的可能性，改善了用户体验。
本发明的第二个目的在于提出一种云推送的系统。
本发明的第三个目的在于提出一种移动终端。
本发明的第四个目的在于提出一种云端服务器。
为达到上述目的，本发明第一方面的实施例公开了一种云推送的方法，包括以下步骤：移动终端记录用户的使用时间和/或使用场景，并将所述移动终端的属性标记、所述使用时间和/或使用场景发送至云端服务器；所述云端服务器根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间；所述云端服务器根据所述属性标记获得向所述用户推送的推送内容，并在所述优选推送时间将所述推送内容推送至所述移动终端。
在本发明的实施例中，通过记录并分析用户的使用时间和/或使用场景，得出优选推送时间，优选推送时间根据每个用户的记录不同而为用户个性化定制，在优选推送时间内向用户推送的信息考虑了用户的使用场景和使用习惯，尽量选择在用户可能阅读信息的时间进行推送，从而提高信息被点击阅读的几率，避免了实时推送可能在用户不方便阅读时推送给用户带来的不便，改善了用户体验。
在本发明的一个实施例中，所述移动终端的属性标记包括上述移动终端的物理标识和所述用户的身份信息。
在本发明的一个实施例中，所述使用场景包括所述移动终端的位置信息、所述用户使用所述移动终端时的姿态信息、所述用户使用所述移动终端时的运动信息和所述移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
在本发明的一个实施例中，所述云端服务器依据最优化时间片算法根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间。
在本发明的一个实施例中，所述最优化时间片算法包括以下步骤：获得所述用户在每天中使用所述移动终端的使用时间，并对所述使用时间进行标记和排序；计算每次所述使用时间的时间长度；根据所述时间长度/或使用场景计算计算每次所述使用时间的权重值。
在本发明的一个实施例中，还包括：获得所述用户的通话记录；如果在使用时间中，所述用户的通话时间与所述使用时间之比大于预设值，则将所述使用时间对应的权重值置为零。
在本发明的一个实施例中，还包括：对所述用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对所述用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。
本发明第二方面的实施例公开了一种云推送的系统，包括移动终端和云端服务器，其中，所述移动终端，用于记录用户的使用时间和/或使用场景，并将所述移动终端的属性标记、所述使用时间和/或使用场景发送至所述云端服务器；所述云端服务器，用于根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间，并根据所述属性标记获得向所述用户推送的推送内容，以及在所述优选推送时间将所述推送内容推送至所述移动终端。
在本发明的实施例中，通过记录并分析用户的使用时间和/或使用场景，得出优选推送时间，优选推送时间根据每个用户的记录不同而为用户个性化定制，在优选推送时间内向用户推送的信息考虑了用户的使用场景和使用习惯，尽量选择在用户可能阅读信息的时间进行推送，从而提高信息被点击阅读的几率，避免了实时推送可能在用户不方便阅读时推送给用户带来的不便，改善了用户体验。
在本发明的一个实施例中，所述移动终端的属性标记包括上述移动终端的物理标识和所述用户的身份信息。
所述使用场景包括所述移动终端的位置信息、所述用户使用所述移动终端时的姿态信息、所述用户使用所述移动终端时的运动信息和所述移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
在本发明的一个实施例中，所述云端服务器依据最优化时间片算法根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间。
在本发明的一个实施例中，所述云端服务器获得所述用户在每天中使用所述移动终端的使用时间，并对所述使用时间进行标记和排序，并计算每次所述使用时间的时间长度，以及根据所述时间长度/或使用场景计算计算每次所述使用时间的权重值。
在本发明的一个实施例中，所述云端服务器还用于获得所述用户的通话记录，且如果在使用时间中，所述用户的通话时间与所述使用时间之比大于预设值，则将所述使用时间对应的权重值置为零。
在本发明的一个实施例中，所述云端服务器对所述用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对所述用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。
本发明第三方面的实施例公开了一种移动终端，包括：采集模块，用于采集用户的使用时间和/或使用场景；发送模块，用于将移动终端的属性标记、所述使用时间和/或使用场景发送至云端服务器，以使所述云端服务器根据属性标记、所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间；接收模块，用于接收所述云端服务器在所述优选推送时间中向所述移动终端推送的推送内容。
在本发明的实施例中，移动终端采集和发送用户的使用时间和/或使用场景至云端服务器，使得云端服务器能够得到用户的使用信息，从而对用户的情况做出判断而提出更精确的服务。
本发明第四方面的实施例公开了一种云端服务器，包括接收模块、计算模块和计算模块。其中，接收模块用于接收移动终端发送的移动终端的属性标记、用户使用所述移动终端的使用时间和/或使用场景；计算模块用于根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间；推送模块用于根据所述属性标记获得向所述用户推送的推送内容，并在所述优选推送时间将所述推送内容推送至所述移动终端。
在本发明的实施例中，通过分析计算用户的使用时间和/或使用场景，得出优选推送时间，优选推送时间根据每个用户的记录不同而为用户个性化定制，在优选推送时间内向用户推送的信息考虑了用户的使用场景和使用习惯，尽量选择在用户可能阅读信息的时间进行推送，从而提高信息被点击阅读的几率，避免了实时推送可能在用户不方便阅读时推送给用户带来的不便，改善了用户体验。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的云推送的方法的流程图；
图2和3为根据本发明实施例的用户使用状态示意图；
图4为根据本发明实施例的数据发送的示意图；
图5为根据本发明实施例的用户使用时间条形图；
图6为根据本发明实施例的云推送的系统的结构示意图；
图7为根据本发明实施例的移动终端的结构示意图；和
图8为根据本发明实施例的云端服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
下面参考图1描述根据本发明实施例的云推送的方法，包括以下步骤：
步骤S110：移动终端记录用户的使用时间和/或使用场景，并将移动终端的属性标记、使用时间和/或使用场景发送至云端服务器。
其中，移动终端的属性标记包括上述移动终端的物理标识和用户的身份信息。使用场景包括移动终端的位置信息、用户使用移动终端时的姿态信息、用户使用移动终端时的运动信息和移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
在本发明的一个实施例中，每次用户使用移动终端时，收集信息并定义用户使用移动终端的信息参数如下：
(a)设备唯一属性标记(UID)包括两部分内容：
(一)、移动终端的物理标识：如手机的IMEI(International MobileEquipment Identity number)号码和IMSI(International Mobile SubscriberIdentification Number)号码。
(二)、用户的身份信息：例如用户账号，用户账号是用户在某个服务系统平台上的用户标志，具体可以是Email邮箱号或者网站的账号，移动终端可能会有多人使用，每个人用不同的账号登陆。用户的身份信息是可选的，对于没有在移动终端上设置登陆的，可以采用默认用户身份信息的形式。云端服务器通过移动终端的物理属性和用户的身份信息来确定的用户，并使用与之相关联的数据记录。
(b)开始使用时间点：将屏幕的每一次点亮识别为一次全新的用户使用移动终端的起点，记录下时间点，标记为StartTime。
(c)结束使用时间点：将屏幕每次的关闭识别为用户一次使用移动终端的结束点，记录时间点，标记为EndTime。
(d)通话时间记录：获取用户在[StartTime，EndTime]之间内的通话时间记录，将用户打电话的行为单独识别，标记为CallTime。
(e)屏幕点击记录：在[StartTime，EndTime]之间，记录用户每次点击屏幕的操作时间点，标记为ClickList。
(f)用户使用移动终端时的姿态信息和用户使用移动终端时的运动信息：根据移动终端上的传感器装置，识别出用户使用设备时的体位情况，包括“站着”和“躺着”，用户使用移动终端时的运动信息取值包括“静止”和“移动中”。两者结合后标记为BodyStatus，取值包括：“站着(静止)”，“站着(移动中)”，“躺着(静止)”，“躺着(移动中)”。
用户使用移动终端时的姿态可以通过移动终端上的加速度传感器，如加速计(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)等传感器装置实现方向感应(感应水平面上的方位角、旋转角和倾斜角)，从而可以检测手机处于正竖、倒竖、左横、右横，仰、俯等状态。利用方向感应器来判断用户是处于站着还是躺着的姿态，一般用户在使用设备时，在站和躺的不同姿态下，设备的方位角度是有不同的，通过方向感应器可以区别这两种情况，如图2和图3所示，通过方向传感器返回的数据，实现对用户姿态“站着”和“躺着”的判断。
加速度传感器还可以用来判断移动终端的运动状态。加速度是空间矢量，通过测得其三个坐标轴上的分量，可以了解物体的运动状态，从而推测用户在静止状态还是移动状态。对于推送消息来说，当用户处于静止状态下，如躺在沙发上的时候，一般更愿意查看新到的推送消息。反之，在移动状态下，如公交车上用户可能就会觉得不方便。然而上述举例仅出于示例目的，并非绝对情况，如在地铁上，或在用户在比较舒适的情况下，会更容易点击推送消息。因为BodyStatus有不确定性，因此下面还采用基于统计的最优化时间片算法，优化推送的效果。
(g)移动终端的位置信息：通过基站定位或者GPS定位获取用户使用移动终端时的位置信息，结合用户使用移动终端的时间情况，可以推断出用户的场所，标记为Place，取值包括：“固定场所”，“不确定场所”。
其中，“固定场所”表示的是用户经常在某些固定的地理位置使用移动终端，如用户可能常在家、办公室、餐馆使用移动终端。当用户在固定场所使用移动终端时，一般会更愿意接收新消息。“不确定场所”表示除了固定场所之外的其他位置，例如用户在移动中，或者外出的情况下，往往没有更多的时间和精力浏览推送信息。
判断用户固定场所的方法为：在记录用户每次使用移动终端的过程同时记录移动终端所处的位置坐标，可以通过基站定位或GPS定位的方式。然后根据坐标的变化来识别用户是否在某一固定的位置，如用户在家使用手机的时候，每次得到的坐标值应该是非常接近，可以认为是相同位置，云端服务器在搜集的大量位置信息后，然后基于统计的规律提取出反复出现的位置坐标，将这些位置作为用户的固定场所。
(h)移动终端所处环境的光线强度信息：根据移动终端上的传感器装置，识别出设备使用时外界的光线情况，标记为Light，取值包括：“很亮”，“一般亮”，“暗”，“很暗”。移动终端上的环境光传感器采集移动终端所处场所的光线情况。外部光线的强弱对用户使用移动终端会产生影响，如在烈日下，用户一般不会点击收到的推送消息，而用户可能在晚上没有灯光的情况下使用移动终端，此时收到的推送消息更可能被用户点击阅读，
如下表1表示，每一次信息的收集可以表示为一行记录。如图4所示，图4是对本方法数据发送的说明。用户的移动设备即移动终端，完成信息收集后，以批处理的方式发送给推送至云端服务器，发送的批量数据标记为UserTable。云端服务器收到移动终端上传的数据后，把数据存入每个用户对应的数据库表中，通过用户设备唯一属性标志形成映射关系。表中每个用户的数据是独立的，因此系统给每个用户的推送策略也是独立的，从而实现个性化定制。
Figure BDA00002107226200091
表1
步骤S120：云端服务器根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间。
在本发明的一个实施例中，云端服务器依据最优化时间片算法根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间。
具体地，最优化时间片算法包括以下步骤：
步骤S121：获得用户在每天中使用移动终端是使用时间，并对使用时间进行标记和排序。
步骤S122：计算每次使用时间的时间长度。
步骤S 123：根据时间长度/或使用场景计算计算每次使用时间的权重值。
下面以一个具体的例子对最优化时间片算法进行说明，可以理解的是，此例仅出于示例目的，本发明实施例不限于此。
(1)根据用户使用移动终端对应的唯一属性标记(UID)，从数据库中获取用户使用移动终端的数据。
(2)将每天的数据按时间顺序进行排序，计算每次使用时间的时间长度并划分出用户每天不同的使用时间，将使用时间以及相关信息标记为TimeRecord，TimeRecord包含表2定义的字段：
表2
(3)根据权重值的计算规则，计算TimeRecord的使用时间的权重值。例中计算每次使用时间的权重值计算规则如下：
权重值的取值范围是为0到1，值越大表示使用时间越有意义，更适合执行推送。权重值的缺省值是k，增长和降低幅度为0.1，TimeRecord中不同的字段值都会影响权重值的增减，具体如下方式计算：
R1时间长度越长，增加相应的权重值。
R2通话时间越长，降低相应的权重值。如果在使用时间中，用户的通话时间与使用时间之比大于预设值，则将使用时间对应的权重值置为零。例如如果用户的时间全部进行通话，表示此使用时间内不适合推送信息给用户。
R3屏幕点击频率越高，降低相应的权重值。例如用户在玩游戏时需要频繁的点击屏幕，此使用时间内不适合推送信息给用户。
R4用户使用移动终端时的姿态信息：取值“躺着”时，增加相应的权重值，“站着(移动中)”降低相应的权重值。
R5移动终端所处环境的光线强度信息：光线一般亮，增加相应的权重值，较亮，降低相应的权重值。
如图5所示，每个使用时间可以表示为图5中的一个方块，图的横轴代表时间，纵轴代表权重值，每个方块的面积代表这个使用时间的重要程度，面积越大表示在这个使用时间内更适合进行信息推送。
TimeRecord权重值代表用户在该使用时间内处于某种状态，例如，用户使用移动终端时的姿态信息为“躺着”的比“站着”的权重高，原因是用户躺着的时候身心一般处于更舒适的状态，接收并点击推送消息的概率大。
(4)对用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。例如可以取N＝30，对30天内用户使用移动终端的使用时间段列表数据进行统计。将图5中使用时间以散列的形式表示在二维空间中，统计出重叠最多的区域，即认为用户使用时间已形成一定的规律，预测用户继续在此使用时间内使用移动终端的可能性较高。
具体的，对于一周中不同的天数，比如周一，程序取出所有周一的数据，然后散列在上面的二位空间表中，通过计算得到使用时间重叠的区域和使用时间分布密度高的区域。
计算方法可以有多种，下面描述一种可能的实现方式：
选取时间范围[Tn-1，Tn]，在此区间内所有使用时间面积总和(重叠的区域需要重复累积计算面积)记作∑(n-1，n)，在总的时间轴[0，24]小时内，按步长m分钟(比如m取值可以为5分钟、10分钟、20分钟、30分钟等)进行计算，例如先取值5分钟，对于每一次步长的增加，计算时间轴上每个散落区间的使用时间面积和，然后对每个区间的使用时间面积从高到低进行排序，可获得在给定步长下，获得优选推送时间的集合。然后修改步长m进行迭代，获得在下一个步长，例如10分钟的条件下的优选推送时间的集合。依次类推，可以获得在所有步长值条件下的多个优选推送时间的集合，这些集合可以理解为适合推送信息给用户的使用时间，并且可以优先考虑步长取最小值的集合。
(5)将排序后的使用时间存入数据库，形成用户特定的优选推送时间表，如表3所示。移动终端可以根据此表中的信息选择推送时机。由于用户一周的七天中所处的状态可能不同，因此需要为用户计算不同天的移动终端使用情况，以更加准确的了解用户，按不同日期执行不同的推送策略。最优化使用时间算法完成对用户原始数据的计算，结果为：反应用户优选推送时间的记录表，记录了用户每周7天，每天24小时内的哪些时间段更可能浏览推送信息。例如，某个用户在每个周六的晚上8点到9点之间在固定场所使用手机，但屏幕点击的频率又低于一般游戏需要的点击频率，则用户很可能是在浏览网页，因此可以优先考虑在这个时间段内给用户推送消息。
 年/月   0-6AM   6-12AM   12-18PM   18-24PM
 周一
 周二
 周三
 周四
 周五
 周六   7:30-7:50   20:00-21:00
 周日
表3
在计算的过程中，还需要考虑国家法定假期因素的干扰。对于落在假期内的使用时间，可能按照之前收集的用户信息计算出优选推送时间并不合适。例如假期的周一，用户不需要上班，因此用户使用手机的时间模型可能就会变化，可能更接近周六日的使用模型。
步骤S130：云端服务器根据属性标记获得向用户推送的推送内容，并在优选推送时间将推送内容推送至移动终端。
例如，云端服务器可以启动推送服务调度程序，根据优选推送时间集合中的时间段范围，选择适当时机为相应的用户推送信息。每个用户都保存优选推送时间表，根据此表决定在什么时间调度执行推送。每个用户的优选推送时间表内容一般是不同的，因此不同的用户将在不同的时间点接收到云端服务器的推送消息。
此外，在用户收到推送消息的第一时间点，如果用点击了消息，则认为这个推送为直接命中，需要增加相应的使用时间的权重值，即TimeRecord中的权重值。如果用户不是在第一时间查看了消息，则不增加权重值。如果用户没有查看这个消息，则降低相应的使用时间的权重值。通过实际情况的反馈能进一步了解用户的使用习惯，从而对推送时间进行优化。
根据本发明实施例的云推送的方法收集用户使用移动终端的时间情况，通过用户使用移动终端的时间、位置等信息推测使用场景并通过算法计算出推送信息给用户的最优时间段，为不同用户提供了个性化的定制服务。信息推送服务尽量避免打扰用户，选择在用户更舒服更合适的时间点到达，从而提高用户对信息的接受度和点击率，改善了用户体验。
下面参考图2描述根据本发明实施例的云推送的系统100，包括移动终端110和云端服务器120，其中，移动终端110用于记录用户的使用时间和/或使用场景，并将移动终端110的属性标记、使用时间和/或使用场景发送至云端服务器120；云端服务器120用于根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间，并根据属性标记获得向用户推送的推送内容，以及在优选推送时间将推送内容推送至移动终端110。
其中，移动终端110的属性标记包括上述移动终端110的物理标识和用户的身份信息。使用场景包括移动终端110的位置信息、用户使用移动终端110时的姿态信息、用户使用移动终端110时的运动信息和移动终端110所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
在本发明的一个实施例中，移动终端110对于每次用户使用都收集信息并进行定义。用户使用移动终端110的信息参数如下：
(a)设备唯一属性标记(UID)包括两部分内容：
(一)、移动终端110的物理标识：如手机的IMEI(International MobileEquipment Identity number)号码和IMSI(International Mobile SubscriberIdentification Number)号码。
(二)、用户的身份信息：例如用户账号，用户账号是用户在某个服务系统平台上的用户标志，具体可以是Email邮箱号或者网站的账号，移动终端110可能会有多人使用，每个人用不同的账号登陆。用户的身份信息是可选的，对于没有在移动终端110上设置登陆的，可以采用默认用户身份信息的形式。云端服务器120通过移动终端110的物理属性和用户的身份信息来确定的用户，并使用与之相关联的数据记录。
(b)开始使用时间点：将屏幕的每一次点亮识别为一次全新的用户使用移动终端110的起点，记录下时间点，标记为StartTime。
(c)结束使用时间点：将屏幕每次的关闭识别为用户一次使用移动终端110的结束点，记录时间点，标记为EndTime。
(d)通话时间记录：获取用户在[StartTime，EndTime]之间内的通话时间记录，将用户打电话的行为单独识别，标记为CallTime。
(e)屏幕点击记录：在[StartTime，EndTime]之间，记录用户每次点击屏幕的操作时间点，标记为ClickList。
(f)用户使用移动终端110时的姿态信息和用户使用移动终端110时的运动信息：根据移动终端110上的传感器装置，识别出用户使用设备时的体位情况，包括：“站着”和“躺着”，用户使用移动终端110时的运动信息取值包括：“静止”和“移动中”。两者结合后标记为BodyStatus，取值包括：“站着(静止)”，“站着(移动中)”，“躺着(静止)”，“躺着(移动中)”。
用户使用移动终端时的姿态可以通过移动终端上的加速度传感器，如加速计(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)等传感器装置实现方向感应(感应水平面上的方位角、旋转角和倾斜角)，从而可以检测手机处于正竖、倒竖、左横、右横，仰、俯等状态。利用方向感应器来判断用户是处于站着还是躺着的姿态，一般用户在使用设备时，在站和躺的不同姿态下，设备的方位角度是有不同的，通过方向感应器可以区别这两种情况，如图2和图3所示，通过方向传感器返回的数据，实现对用户姿态“站着”和“躺着”的判断。
加速度传感器还可以用来判断移动终端110的运动状态。加速度是空间矢量，通过测得其三个坐标轴上的分量，可以了解物体的运动状态，从而推测用户在静止状态还是移动状态。对于推送消息来说，当用户处于静止状态下，如躺在沙发上的时候，一般更愿意查看新到的推送消息。反之，在移动状态下，如公交车上用户可能就会觉得不方便。然而上述举例仅出于示例目的，并非绝对情况，如在地铁上，或在用户在比较舒适的情况下，会更容易点击推送消息。因为BodyStatus有不确定性，因此下面还采用基于统计的最优化时间片算法，优化推送的效果。
(g)移动终端110的位置信息：通过基站定位或者GPS定位获取用户使用移动终端110时的位置信息，结合用户使用移动终端110的时间情况，可以推断出用户的场所，标记为Place，取值包括：“固定场所”，“不确定场所”。
其中，“固定场所”表示的是用户经常在某些固定的地理位置使用移动终端，如用户可能常在家、办公室、餐馆使用移动终端。当用户在固定场所使用移动终端时，一般会更愿意接收新消息。“不确定场所”表示除了固定场所之外的其他位置，例如用户在移动中，或者外出的情况下，往往没有更多的时间和精力浏览推送信息。
判断用户固定场所的方法为：在记录用户每次使用移动终端110的过程同时记录移动终端110所处的位置坐标，可以通过基站定位或GPS定位的方式。然后根据坐标的变化来识别用户是否在某一固定的位置，如用户在家使用手机的时候，每次得到的坐标值应该是非常接近，可以认为是相同位置，云端服务器120在搜集的大量位置信息后，然后基于统计的规律提取出反复出现的位置坐标，将这些位置作为用户的固定场所。
(h)移动终端110所处环境的光线强度信息：根据移动终端110上的传感器装置，识别出设备使用时外界的光线情况，标记为Light，取值包括：“很亮”，“一般亮”，“暗”，“很暗”。移动终端110上的环境光传感器采集移动终端110所处场所的光线情况。外部光线的强弱对用户使用移动终端110会产生影响，如在烈日下，用户一般不会点击收到的推送消息，而用户可能在晚上没有灯光的情况下使用移动终端110，此时收到的推送消息更可能被用户点击阅读，
如表1表示，每一次信息的收集可以表示为一行记录。移动终端110完成信息收集后，将以批处理的方式发送给推送至云端服务器120，发送的批量数据标记为UserTable。云端服务器120收到移动终端110上传的数据后，把数据存入每个用户对应的数据库表中，通过用户设备唯一属性标志形成映射关系。表中每个用户的数据是独立的，因此系统给每个用户的推送策略也是独立的，从而实现个性化定制。
云端服务器120根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间。
在本发明的一个实施例中，云端服务器120依据最优化时间片算法根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间。
具体地，云端服务器120获得用户在每天中使用移动终端110的使用时间，并对使用时间进行标记和排序，并计算每次使用时间的时间长度，以及根据时间长度/或使用场景计算计算每次使用时间的权重值。
下面以一个具体的例子对最优化时间片算法进行说明，可以理解的是，此例仅出于示例目的，本发明实施例不限于此。
(1)云端服务器120根据用户使用移动终端110对应的唯一属性标记(UID)，从数据库中获取用户使用移动终端110的数据。
(2)云端服务器120将每天的数据按时间顺序进行排序，计算每次使用时间的时间长度并划分出用户每天不同的使用时间，将使用时间以及相关信息标记为TimeRecord，TimeRecord包含表2定义的字段：
(3)云端服务器120根据权重值的计算规则，计算TimeRecord的使用时间的权重值。本例中计算每次使用时间的权重值计算规则如下：
权重值的取值范围是为0到1，值越大表示使用时间越有意义，更适合执行推送。权重值的缺省值是k，增长和降低幅度为0.1，TimeRecord中不同的字段值都会影响权重值的增减，具体如下方式计算：
R1时间长度越长，云端服务器120增加相应的权重值。
R2通话时间越长，云端服务器120降低相应的权重值。云端服务器120还用于获得用户的通话记录，且如果在使用时间中，用户的通话时间与使用时间之比大于预设值，则将使用时间对应的权重值置为零。例如如果用户的时间全部进行通话，表示此使用时间内不适合推送信息给用户。
R3屏幕点击频率越高，云端服务器120降低相应的权重值。例如用户在玩游戏时需要频繁的点击屏幕，此使用时间内不适合推送信息给用户。
R4用户使用移动终端110时的姿态信息：取值“躺着”时，云端服务器120增加相应的权重值，“站着(移动中)”云端服务器120降低相应的权重值。
R5移动终端110所处环境的光线强度信息：光线一般亮，云端服务器120增加相应的权重值，较亮，云端服务器120降低相应的权重值。
如图5所示，每个使用时间可以表示为图5中的一个方块，图的横轴代表时间，纵轴代表权重值，每个方块的面积代表这个使用时间的重要程度，面积越大表示这个使用时间内更适合进行信息推送。
TimeRecord权重值代表用户在该使用时间内处于某种状态，例如，用户使用移动终端110时的姿态信息为“躺着”的比“站着”的权重高，原因是用户躺着的时候身心一般处于更舒适的状态，接收并点击推送消息的概率大。
(4)云端服务器120对用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。例如可以取N＝30，对30天内用户使用移动终端110的使用时间段列表数据进行统计。将图5中的使用时间以散列的形式表示在二维空间中，统计出重叠最多的区域，即认为用户使用时间已形成一定的规律，预测用户继续在此使用时间内使用移动终端110的可能性较高。
具体的，对于一周中不同的天数，比如周一，程序取出所有周一的数据，然后散列在上面的二位空间表中，通过计算得到使用时间重叠的区域和使用时间分布密度高的区域。
计算方法可以有多种，下面描述一种可能的实现方式：
选取时间范围[Tn-1，Tn]，在此区间内所有使用时间面积总和(重叠的区域需要重复累积计算面积)记作∑(n-1，n)，在总的时间轴[0，24]小时内，按步长m分钟(比如m取值可以为5分钟、10分钟、20分钟、30分钟等)进行计算，例如先取值5分钟，对于每一次步长的增加，计算时间轴上每个散落区间的使用时间面积和，然后对每个区间的使用时间面积从高到低进行排序，可获得在给定步长下，获得优选推送时间的集合。然后修改步长m进行迭代，获得在下一个步长，例如10分钟的条件下的优选推送时间的集合。依次类推，可以获得在所有步长值条件下的多个优选推送时间的集合，这些集合可以理解为适合推送信息给用户的使用时间，并且可以优先考虑步长取最小值的集合。
(5)云端服务器120将排序后的使用时间存入数据库，形成用户特定的优选推送时间表，如表3所示。移动终端110可以根据此表中的信息选择推送时机。由于用户一周的七天中所处的状态可能不同，因此需要为用户计算不同天的移动终端110使用情况，以更加准确的了解用户，按不同日期执行不同的推送策略。最优化使用时间算法完成对用户原始数据的计算，结果为：反应用户优选推送时间的记录表，记录了用户每周7天，每天24小时内的哪些时间段更可能浏览推送信息。例如，某个用户在每个周六的晚上8点到9点之间在固定场所使用手机，但屏幕点击的频率又低于一般游戏需要的点击频率，则用户很可能是在浏览网页，因此可以优先考虑在这个时间段内给用户推送消息。
在计算的过程中，还需要考虑国家法定假期因素的干扰。对于落在假期内的使用时间，可能按照之前收集的用户信息计算出优选推送时间并不合适。例如假期的周一，用户不需要上班，因此用户使用手机的时间模型可能就会变化，可能更接近周六日的使用模型。
云端服务器120根据属性标记获得向用户推送的推送内容，并在优选推送时间将推送内容推送至移动终端110。
例如，云端服务器120可以启动推送服务调度程序，根据优选推送时间集合中的时间段范围，选择适当时机为相应的用户推送信息。每个用户都保存优选推送时间表，根据此表决定在什么时间调度执行推送。每个用户的优选推送时间表内容一般是不同的，因此不同的用户将在不同的时间点接收到云端服务器120的推送消息。
此外，在用户收到推送消息的第一时间点，如果用点击了消息，则认为这个推送为直接命中，需要增加相应的使用时间的权重值，即TimeRecord中的权重值。如果用户不是在第一时间查看了消息，则不增加权重值。如果用户没有查看这个消息，则降低相应的使用时间的权重值。通过实际情况的反馈能进一步了解用户的使用习惯，从而对推送时间进行优化。
根据本发明实施例的云推送的系统收集用户使用移动终端的情况，通过用户使用移动终端的时间、位置等信息推测使用场景并通过算法计算出推送信息给用户的最优时间段，为不同用户提供了个性化的定制服务。信息推送服务信息推送服务尽量避免打扰用户，尽量选择在用户更舒服更合适的时间点到达，从而提高用户对信息的接受度和点击率，改善了用户体验。
下面参考图3描述根据本发明实施例的移动终端200，包括采集模块210、发送模块220和接收模块230。其中，采集模块210用于采集用户的使用时间和/或使用场景；发送模块220用于将移动终端的属性标记、使用时间和/或使用场景发送至云端服务器，以使云端服务器根据属性标记、使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间；接收模块230用于接收云端服务器在优选推送时间中向移动终端推送的推送内容。
其中，移动终端的属性标记包括移动200的物理标识和用户的身份信息。使用场景包括移动终端的位置信息、用户使用移动终端时的姿态信息、用户使用移动终端时的运动信息和移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
在本发明的一个实施例中，采集模块210对于每次用户使用都收集信息并进行定义。用户使用移动终端200的信息参数如下：
(a)设备唯一属性标记(UID)包括两部分内容：
(一)、移动终端200的物理标识：如手机的IMEI(International MobileEquipment Identity number)号码和IMSI(International Mobile SubscriberIdentification Number)号码。
(二)、用户的身份信息：例如用户账号，用户账号是用户在某个服务系统平台上的用户标志，具体可以是Email邮箱号，或者网站的账号，移动终端200可能会有多人使用，每个人用不同的账号登陆。用户的身份信息是可选的，对于没有在移动终端200上设置登陆的，可以采用默认用户身份信息的形式。云端服务器通过移动终端200的物理属性和用户的身份信息来确定的用户，并使用与之相关联的数据记录。
(b)开始使用时间点：将屏幕的每一次点亮识别为一次全新的用户使用移动终端200的起点，记录下时间点，标记为StartTime。
(c)结束使用时间点：将屏幕每次的关闭识别为用户一次使用移动终端200的结束点，记录时间点，标记为EndTime。
(d)通话时间记录：获取用户在[StartTime，EndTime]之间内的通话时间记录，将用户打电话的行为单独识别，标记为CallTime。
(e)屏幕点击记录：在[StartTime，EndTime]之间，记录用户每次点击屏幕的操作时间点，标记为ClickList。
(f)用户使用移动终端200时的姿态信息和用户使用移动终端200时的运动信息：采集模块210根据移动终端200上的传感器装置，识别出用户使用移动终端时的体位情况，包括：“站着”，“躺着”，用户使用移动终端200时的运动信息取值包括：“静止”和“移动中”。两者结合后标记为BodyStatus，取值包括：“站着(静止)”，“站着(移动中)”，“躺着(静止)”，“躺着(移动中)”。
用户使用移动终端时的姿态可以通过移动终端上的加速度传感器，如加速计(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)等传感器装置实现方向感应(感应水平面上的方位角、旋转角和倾斜角)，从而可以检测手机处于正竖、倒竖、左横、右横，仰、俯等状态。利用方向感应器来判断用户是处于站着还是躺着的姿态，一般用户在使用设备时，在站和躺的不同姿态下，设备的方位角度是有不同的，通过方向感应器可以区别这两种情况，如图2和图3所示，通过方向传感器返回的数据，实现对用户姿态“站着”和“躺着”的判断。
加速度传感器还可以用来判断移动终端200的运动状态。加速度是空间矢量，通过测得其三个坐标轴上的分量，可以了解物体的运动状态，从而推测用户在静止状态还是移动状态。对于推送消息来说，当用户处于静止状态下，如躺在沙发上的时候，一般更愿意查看新到的推送消息。反之，在移动状态下，如公交车上用户可能就会觉得不方便。然而上述举例仅出于示例目的，并非绝对情况，如在地铁上，或在用户在比较舒适的情况下，会更容易点击推送消息。因为BodyStatus，有不确定性，因此下面还采用基于统计的最优化时间片算法，优化推送的效果。
(g)移动终端200的位置信息：采集模块210通过基站定位或者GPS定位获取用户使用移动终端200时的位置信息，结合用户使用移动终端200的时间情况，可以推断出用户的场所，标记为Place，包括：“固定场所”，“不确定场所”。
其中，“固定场所”表示的是用户经常在某些固定的地理位置使用移动终端，如用户可能常在家、办公室、餐馆使用移动终端。当用户在固定场所使用移动终端时，一般会更愿意接收新消息。“不确定场所”表示除了固定场所之外的其他位置，例如用户在移动中，或者外出的情况下，往往没有更多的时间和精力浏览推送信息。
采集模块210判断用户固定场所的方法为：在记录用户每次使用移动终端200的过程同时记录移动终端200所处的位置坐标，可以通过基站定位或GPS定位的方式。然后根据坐标的变化来识别用户是否在某一固定的位置，如用户在家使用手机的时候，每次得到的坐标值应该是非常接近，可以认为是相同位置，云端服务器在搜集的大量位置信息后，然后基于统计的规律提取出反复出现的位置坐标，将这些位置作为用户的固定场所。
(h)移动终端200所处环境的光线强度信息：采集模块210根据移动终端200上的传感器装置，识别出设备使用时外界的光线情况，标记为Light，取值包括：“很亮”，“一般亮”，“暗”，“很暗”。移动终端200上的环境光传感器采集移动终端200所处场所的光线情况。外部光线的强弱对用户使用移动终端200会产生影响，如在烈日下，用户一般不会点击收到的推送消息，而用户可能在晚上没有灯光的情况下使用移动终端200，此时收到的推送消息更可能被用户点击阅读，
如表1表示，每一次信息的收集可以表示为一行记录。采集模块210完成信息收集，发送模块220以批处理的方式发送给推送至云端服务器，发送的批量数据标记为UserTable。
接收模块230用于接收云端服务器在优选推送时间中向移动终端推送的推送内容。
根据本发明实施例的移动终端收集用户使用移动终端的情况并发送至云端服务器，使云端服务器能够掌握更多的用户信息从而为用户提供个性化的定制服务。
下面参考图4描述根据本发明实施例的云端服务器300，包括接收模块310、计算模块320和推送模块330。接收模块310用于接收移动终端发送的移动终端的属性标记、用户使用移动终端的使用时间和/或使用场景；计算模块320用于根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间；推送模块330用于根据属性标记获得向用户推送的推送内容，并在优选推送时间将推送内容推送至移动终端。
其中，使用场景包括移动终端的位置信息、用户使用移动终端时的姿态信息、用户使用移动终端时的运动信息和移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
在本发明的一个实施例中，计算模块320依据最优化时间片算法根据使用时间和/或使用场景计算针对用户的优选推送时间。
具体地，计算模块320获得用户在每天中使用移动终端的使用时间，并对使用时间进行标记和排序，并计算每次使用时间的时间长度，以及根据时间长度/或使用场景计算计算每次使用时间的权重值。
下面以一个具体的例子对最优化时间片算法进行说明，可以理解的是，此例仅出于示例目的，本发明实施例不限于此。
(1)云端服务器300根据用户使用移动终端对应的唯一属性标记(UID)，从数据库中获取用户使用移动终端的数据。
(2)计算模块320将每天的数据按时间顺序进行排序，计算每次使用时间的时间长度并划分出用户每天不同的使用时间，将使用时间以及相关信息标记为TimeRecord，TimeRecord包含表2定义的字段：
(3)计算模块320根据权重值的计算规则，计算TimeRecord的使用时间的权重值。本例中计算每次使用时间的权重值计算规则如下：
权重值的取值范围是为0到1，值越大表示使用时间越有意义，更适合执行推送。权重值的缺省值是k，增长和降低幅度为0.1，TimeRecord中不同的字段值都会影响权重值的增减，具体如下方式计算：
R1时间长度越长，计算模块320增加相应的权重值。
R2通话时间越长，计算模块320降低相应的权重值。计算模块320还用于获得用户的通话记录，且如果在使用时间中，用户的通话时间与使用时间之比大于预设值，则将使用时间对应的权重值置为零。例如如果用户的时间全部进行通话，表示此使用时间内不适合推送信息给用户。
R3屏幕点击频率越高，计算模块320降低相应的权重值。例如用户在玩游戏时需要频繁的点击屏幕，此使用时间内不适合推送信息给用户。
R4用户使用移动终端时的姿态信息：取值“躺着”时，计算模块320增加相应的权重值，“站着(移动中)”计算模块320降低相应的权重值。
R5移动终端所处环境的光线强度信息：光线一般亮，计算模块320增加相应的权重值，较亮，计算模块320降低相应的权重值。
如图5所示，每个使用时间可以表示为图5中的一个方块，图的横轴代表时间，纵轴代表权重值，每个方块的面积代表这个使用时间的重要程度，面积越大表示这个使用时间内更适合进行信息推送。
TimeRecord权重值代表用户在该使用时间内处于某种状态，例如，用户使用移动终端时的姿态信息为“躺着”的比“站着”的权重高，原因是用户躺着的时候身心一般处于更舒适的状态，接收并点击推送消息的概率大。
(4)计算模块320对用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。例如可以取N＝30，对30天内用户使用移动终端的使用时间段列表数据进行统计。将图5中使用时间以散列的形式表示在二维空间中，根据图统计出重叠最多的区域，即认为用户使用时间已形成一定的规律，预测用户继续在此使用时间内使用移动终端的可能性较高。
具体的，对于一周中不同的天数，比如周一，程序取出所有周一的数据，然后散列在上面的二位空间表中，通过计算得到使用时间重叠的区域和使用时间分布密度高的区域。
计算方法可以有多种，下面描述一种可能的实现方式：
选取时间范围[Tn-1，Tn]，在此区间内所有使用时间面积总和(重叠的区域需要重复累积计算面积)记作∑(n-1，n)，在总的时间轴[0，24]小时内，按步长m分钟(比如m取值可以为5分钟、10分钟、20分钟、30分钟等)进行计算，例如先取值5分钟，对于每一次步长的增加，计算时间轴上每个散落区间的使用时间面积和，然后对每个区间的使用时间面积从高到低进行排序，可获得在给定步长下，获得优选推送时间的集合。然后修改步长m进行迭代，获得在下一个步长，例如10分钟的条件下的优选推送时间的集合。依次类推，可以获得在所有步长值条件下的多个优选推送时间的集合，这些集合可以理解为适合推送信息给用户的使用时间，并且可以优先考虑步长取最小值的集合。
(5)计算模块320将排序后的使用时间存入数据库，形成用户特定的优选推送时间表，如表3所示。移动终端可以根据此表中的信息选择推送时机。由于用户一周的七天中所处的状态可能不同，因此需要为用户计算不同天的移动终端使用情况，以更加准确的了解用户，按不同日期执行不同的推送策略。最优化使用时间算法完成对用户原始数据的计算，结果为：反应用户优选推送时间的记录表，记录了用户每周7天，每天24小时内的哪些时间段更可能浏览推送信息。例如，某个用户在每个周六的晚上8点到9点之间在固定场所使用手机，但屏幕点击的频率又低于一般游戏需要的点击频率，则用户很可能是在浏览网页，因此可以优先考虑在这个时间段内给用户推送消息。
在计算的过程中，还需要考虑国家法定假期因素的干扰。对于落在假期内的使用时间，可能按照之前收集的用户信息计算出优选推送时间并不合适。例如假期的周一，用户不需要上班，因此用户使用手机的时间模型可能就会变化，可能更接近周六日的使用模型。
推送模块330根据属性标记获得向用户推送的推送内容，并在优选推送时间将推送内容推送至移动终端。
例如，推送模块330可以启动推送服务调度程序，根据优选推送时间集合中的时间段范围，选择适当时机为相应的用户推送信息。每个用户都保存优选推送时间表，根据此表决定在什么时间调度执行推送。每个用户的优选推送表内容一般是不同的，因此不同的用户将在不同的时间点接收到推送模块330的推送消息。
此外，在用户收到推送消息的第一时间点，如果用点击了消息，则认为这个推送为直接命中，需要增加相应的使用时间的权重值，即TimeRecord中的权重值。如果用户不是在第一时间查看了消息，则不增加权重值。如果用户没有查看这个消息，则降低相应的使用时间的权重值。通过实际情况的反馈能进一步了解用户的使用习惯，从而对推送时间进行优化。
根据本发明实施例的云端服务器收集用户使用移动终端的时间情况，通过用户使用移动终端的时间、位置等信息推测使用场景并通过算法计算出推送信息给用户的最优时间段，为不同用户提供了个性化的定制服务。信息推送服务信息推送服务尽量避免打扰用户，尽量选择在用户更舒服更合适的时间点到达，从而提高用户对信息的接受度和点击率，改善用户体验。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。在本发明中，术语“多个”是指两个或两个以上。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (23)

1.一种云推送的方法，其特征在于，包括以下步骤：
移动终端记录用户的使用时间和/或使用场景，并将所述移动终端的属性标记、所述使用时间和/或使用场景发送至云端服务器；
所述云端服务器根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间；以及
所述云端服务器根据所述属性标记获得向所述用户推送的推送内容，并在所述优选推送时间将所述推送内容推送至所述移动终端。
2.如权利要求1所述的云推送的方法，其特征在于，所述移动终端的属性标记包括上述移动终端的物理标识和所述用户的身份信息。
3.如权利要求1或2所述的云推送的方法，其特征在于，所述使用场景包括所述移动终端的位置信息、所述用户使用所述移动终端时的姿态信息、所述用户使用所述移动终端时的运动信息和所述移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
4.如权利要求1-3任一项所述的云推送的方法，其特征在于，所述云端服务器依据最优化时间片算法根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间。
5.如权利要求4所述的云推送的方法，其特征在于，所述最优化时间片算法包括以下步骤：
获得所述用户在每天中使用所述移动终端的使用时间，并对所述使用时间进行标记和排序；
计算每次所述使用时间的时间长度；
根据所述时间长度/或使用场景计算计算每次所述使用时间的权重值。
6.如权利要求5所述的云推送的方法，其特征在于，还包括：
获得所述用户的通话记录；
如果在使用时间中，所述用户的通话时间与所述使用时间之比大于预设值，则将所述使用时间对应的权重值置为零。
7.如权利要求5或6所述的云推送的方法，其特征在于，还包括：
对所述用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对所述用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。
8.一种云推送的系统，其特征在于，包括移动终端和云端服务器，其中，
所述移动终端，用于记录用户的使用时间和/或使用场景，并将所述移动终端的属性标记、所述使用时间和/或使用场景发送至所述云端服务器；
所述云端服务器，用于根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间，并根据所述属性标记获得向所述用户推送的推送内容，以及在所述优选推送时间将所述推送内容推送至所述移动终端。
9.如权利要求8所述的云推送的系统，其特征在于，所述移动终端的属性标记包括上述移动终端的物理标识和所述用户的身份信息。
10.如权利要求8所述的云推送的系统，其特征在于，所述使用场景包括所述移动终端的位置信息、所述用户使用所述移动终端时的姿态信息、所述用户使用所述移动终端时的运动信息和所述移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
11.如权利要求8所述的云推送的系统，其特征在于，所述云端服务器依据最优化时间片算法根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间。
12.如权利要求11所述的云推送的系统，其特征在于，所述云端服务器获得所述用户在每天中使用所述移动终端的使用时间，并对所述使用时间进行标记和排序，并计算每次所述使用时间的时间长度，以及根据所述时间长度/或使用场景计算计算每次所述使用时间的权重值。
13.如权利要求12所述的云推送的系统，其特征在于，所述云端服务器还用于获得所述用户的通话记录，且如果在使用时间中，所述用户的通话时间与所述使用时间之比大于预设值，则将所述使用时间对应的权重值置为零。
14.如权利要求12所述的云推送的系统，其特征在于，所述云端服务器对所述用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对所述用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。
15.一种移动终端，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集用户的使用时间和/或使用场景；
发送模块，用于将移动终端的属性标记、所述使用时间和/或使用场景发送至云端服务器，以使所述云端服务器根据属性标记、所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间；以及
接收模块，用于接收所述云端服务器在所述优选推送时间中向所述移动终端推送的推送内容。
16.如权利要求15所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端的属性标记包括上述移动终端的物理标识和所述用户的身份信息。
17.如权利要求15所述的移动终端，其特征在于，所述使用场景包括所述移动终端的位置信息、所述用户使用所述移动终端时的姿态信息、所述用户使用所述移动终端时的运动信息和所述移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
18.一种云端服务器，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收移动终端发送的移动终端的属性标记、用户使用所述移动终端的使用时间和/或使用场景；
计算模块，用于根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间；以及
推送模块，用于根据所述属性标记获得向所述用户推送的推送内容，并在所述优选推送时间将所述推送内容推送至所述移动终端。
19.如权利要求18所述的云端服务器，其特征在于，所述使用场景包括所述移动终端的位置信息、所述用户使用所述移动终端时的姿态信息、所述用户使用所述移动终端时的运动信息和所述移动终端所处环境的光线强度信息中的一种或多种。
20.如权利要求18所述的云端服务器，其特征在于，所述计算模块依据最优化时间片算法根据所述使用时间和/或使用场景计算针对所述用户的优选推送时间。
21.如权利要求20所述的云端服务器，所述计算模块获得所述用户在每天中使用所述移动终端的使用时间，并对所述使用时间进行标记和排序，并计算每次所述使用时间的时间长度，以及根据所述时间长度/或使用场景计算计算每次所述使用时间的权重值。
22.如权利要求21所述的云端服务器，其特征在于，所述计算模块还用于获得所述用户的通话记录，且如果在使用时间中，所述用户的通话时间与所述使用时间之比大于预设值，则将所述使用时间对应的权重值置为零。
23.如权利要求21所述的云推送的系统，其特征在于，所述计算模块对所述用户在N天中的使用时间的权重值进行汇总，以计算针对所述用户的优选推送时间，其中，N为大于1的整数。
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