CN108259588B - 一种基于大数据的文化云平台的推送方法及装置 - Google Patents

一种基于大数据的文化云平台的推送方法及装置 Download PDF

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Abstract

一种基于大数据的文化云平台的推送方法及装置，该方法包括：S01文化云平台服务器确定推送目标；S02文化云平台服务器获取该推送目标在预设周期内的登录或者在线浏览文化云平台的时间分布情况；S03根据获得的预设周期内的登录或者在线浏览文化云平台的时间分布情况，分析该推送目标的适应性操作时间；S04根据大数据基础，获得向该推送目标主动推送的推送内容信息；S05根据适应性操作时间，确定服务器向该推送目标的信息推送频率，具体为在每日与适应性操作时间一致的时间内按照第一频率进行信息推送，在每日的非适应性操作时间内按照第二频率进行信息推送，其中第一频率大于第二频率。通过对于大数据的分析，获得推送目标的适应性操作时间，在适应性操作时间内进行较高频率的主动推送，以适应用户的使用习惯，提高用户的体验感，并节约了网络资源。

Description

一种基于大数据的文化云平台的推送方法及装置
技术领域
本发明涉及信息的推送方法及装置，具体地是涉及一种基于大数据的文化云平台的推送方法及装置。
背景技术
文化云平台通过整合零散的、孤立的公共文化资源，为用户提供一站式数字公共文化服务，解决公共文化服务过程中市民的需求，帮助文化单位快速提升公共文化服务效能，实现文化消费的供需精准匹配，构建现代文化服务体系的科技支撑。该云平台集活动预约、场馆预订、空间展示、社团招募、竞赛互动、艺术鉴赏、艺术培训、智能搜索等功能为一体。通过大数据分析，为广大群众提供精准高效的公共文化服务。
文化云平台的优势在于对于互联网大数据的获得和利用，通过用户大数据的收集，实现对于公共文化活动或服务的信息推送。
现有信息推送方法通常是根据用户的相关数据，例如：用户注册资料、订阅信息、浏览记录或者搜索记录等，与上述相关数据相应的内容推送给用户，用户从智能终端APP软件或操作界面上接收到主动推送信息的提示，点击阅读，以实现基于大数据的信息推送。
但是，现有的信息推送方法通过智能终端应用进行信息推送时由于没有考虑到用户的使用习惯，在不恰当的时间进行过于频繁的主动的信息推送，打扰用户正常使用智能终端。用户在比较繁忙的时间段接收到智能终端推送信息，特别是相关度不高的推送信息，往往会直接忽略，而不会进一步阅读。这种做法不仅会降低用户体验感还会浪费网络资源。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：通过智能终端应用进行信息推送时由于没有考虑到用户的使用习惯，在不恰当的时间进行过于频繁的主动的信息推送，打扰用户正常使用智能终端并浪费网络资源的问题。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：
一种基于大数据的文化云平台的推送方法，
该文化云平台的系统分为四层，分别包括：
用户层，用户通过从浏览器进入访问该用户层，用户层作为客户端程序，用来与用户交互，并能把自系统的信息显示给用户，系统的用户采用浏览器作为交互工具；
表示层，表示层主要控制页面外观，产生页面逻辑以及对用户数据的数据进行合法性验证；系统中主要基于Html 以及Jquery脚本来实现页面的展示；
业务层，业务层处理应用的核心业务逻辑，业务逻辑对象BLO(Business LogicObject)把业务规则、约束、活动和数据结合在一起，Spring负责对这些业务对象的管理；
数据访问层，数据访问对象(Data Access Object)把底层的数据访问操作和上层的商务逻辑分开；
通过数据传输对象(Data Transfer Object)作为各业务实体的 JAVABEAN对象，负责层与层之间的数据的传输；
该推送方法包括：
S01确定推送目标，该推送目标为注册用户；
S02获取该推送目标在预设周期内的登录或者在线浏览的时间分布情况；
其中，预设周期是指作为推送目标的注册用户在近一个月，近三个月或者近六个月的时间周期，服务器调用上述预设周期内上述注册用户在一天24小时内登录和浏览的时间分布情况，该时间分布情况具体为：在预设周期内，每次登陆或者在线浏览的时间段的百分占比，时间分布情况还进一步包含每次登录或浏览的时间长度；
S03根据获得的预设周期内的登录或者在线浏览的时间分布情况，分析该推送目标的适应性操作时间；
其中，上述预设周期内的登录或在线浏览的时间分布的大数据分析，分析该推送目标的适应性操作时间，具体为：对每一个时段进行参考值的计算，参考值＝a×时间段百分比+b×在线时长的计算，其中 a取值为大于等于0.7且小于1，b取值为小于0.7且大于0；按照上面的计算公式，计算每一个登录时段的参考值，并根据参考值的大小确定适应性操作时间，将参考值排名前n位或者参考值大于阈值的时间段确定为适应性操作时间，其中1≤n≤3；
S04根据大数据基础，获得向该推送目标主动推送的推送内容信息；
S05根据适应性操作时间，确定服务器向该推送目标的信息推送频率，具体为在每日与适应性操作时间一致的时间内按照第一频率进行信息推送，在每日的非适应性操作时间内按照第二频率进行信息推送，其中第一频率大于第二频率；当服务器每小时需要推送的信息条数大于该第一频率，将未推送的信息显示于下一次的登录页面上。
一种实现所述的基于大数据的文化云平台的推送方法的装置：服务器设备以及用户智能终端设备；其中，服务器设备包括存储器、大数据收集模块、大数据分析模块、推送内容获得模块以及推送模块。
本发明通过对于大数据的分析，获得推送目标的适应性操作时间，在适应性操作时间内进行较高频率的主动推送，以适应用户的使用习惯，提高用户的体验感，并节约了网络资源。
附图说明
图1是一种基于大数据的文化云平台的推送方法；
图2是登录页面上进行的推送的示意图；
图3是一种实现基于大数据的文化云平台的推送方法的装置；
图4是文化云平台的架构图。
具体实施方式
以下将对本发明的一种基于大数据的文化云平台的推送方法及装置做进一步的详细描述。
下面将参照附图对本发明进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明而仍然实现本发明的有益效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。
为了清楚，不描述实际实施例的全部特征。在下列描述中，不详细描述公知的功能和结构，因为它们会使本发明由于不必要的细节而混乱。应当认为在任何实际实施例的开发中，必须作出大量实施细节以实现开发者的特定目标。
为使本发明的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。需要说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用一方便、清晰地辅助说明本发明实施例的目的。
图1展示了本实施例中一种基于大数据的文化云平台的推送方法的流程图。该推送方法包括：
S01文化云平台服务器确定推送目标；其中该推送目标为特定的注册用户。
S02文化云平台服务器获取该推送目标在预设周期内的登录或者在线浏览文化云平台的时间分布情况。
其中，预设周期是指作为推送目标的注册用户在近一个月，近三个月或者近六个月的时间周期。服务器调用上述预订周期内上述注册用户在一天24小时内登录和浏览的时间情况，例如：在近一个月内36.3％的登录或在线浏览时间为每日17：00-18：00，51.2％的登录或在线浏览时间为每日8：00-9：00；12.5％的登录或在线浏览时间为每日其他时间。优选的，时间分布情况还可以进一步包含每次登录或浏览的时间长度和/或浏览内容的内容标签类型。
S03根据获得的预设周期内的登录或者在线浏览文化云平台的时间分布情况，分析该推送目标的适应性操作时间。
在上述预订周期内的登录或在线浏览的时间分布的大数据分析，分析该推送目标的适应性操作时间，例如：将分布比例最高的登录或在线浏览时间段直接设置为该推送目标的适应性操作时间。优选的，也可以结合登录时间长度进一步优化适应性操作时间的的确定，例如可以对每一个时段进行参考值的计算，参考值＝a×时间段百分比+b×在线时长的计算，其中 a取值为大于等于0.7且小于1，b取值为小于0.7且大于0。按照上面的计算公式，计算每一个登录时段的参考值，并根据参考值的大小确定适应性操作时间，例如可以将参考值排名前几位或者参考值大于阈值的时间段确定为适应性操作时间。
S04获得向该推送目标主动推送的推送内容信息，服务器根据大数据基础，例如：该推送目标的订阅内容标签、活动预订历史、在线阅读或线索关键词、网络社交信息和/或地理目标定位等，来确定需要推送的内容。
优选的，对根据上述内容确定的推送内容进行相关度排序。
S05根据适应性操作时间，确定服务器向该推送目标的信息推送频率，具体为在每日与适应性操作时间一致的时间内按照第一频率进行信息推送，在每日的非适应性操作时间内按照第二频率进行信息推送，其中第一频率大于第二频率。
优选的，在每日与适应性操作时间一致的时间内按照第一频率进行信息推送，例如每小时3-5次，但是如果服务器每小时需要推送的信息条数大于该第一频率，可以将未推送的信息显示于下一次的登录页面上。
如图2所示。此外，服务器也可以通过判断推送信息的相关程度排序来判断是否进行推送。
优选的，在每日的非适应性操作时间内，仅推送与推送目标相关度极高的信息，其中相关度极高的信息包括：同时符合推送目标订阅类型相同、推送目标在线预订活动类型相同、推送目标主动在线浏览内容的内容标签比例最高的类型相同其中至少两种情况的信息。
通过上述方法，解决了服务器通过智能终端应用进行信息推送时由于没有考虑到用户的使用习惯，在不恰当的时间进行过于频繁的主动的信息推送，打扰用户正常使用智能终端并浪费网络资源的问题。通过对于大数据的分析，获得推送目标的适应性操作时间，在适应性操作时间内进行较高频率的主动推送，以适应用户的使用习惯，提高用户的体验感，并节约了网络资源。
本发明还提供一种实现上述基于大数据的文化云平台的推送方法该装置，如图3所示。
该装置包括服务器设备以及用户智能终端设备。
其中，服务器设备包括存储器、大数据收集模块、大数据分析模块、推送内容获得模块以及推送模块。
其中，大数据收集模块用于收集各注册用户的登录或在线浏览时间段以及时长、浏览内容、预订内容、订阅内容，注册信息以及地理位置定位信息等数据，并将该上述大数据存入存储器中。
大数据分析模块，用于读取存储器中的大数据信息，并对各注册用户的适应性操作时间、平均浏览时长等进行计算。
推送内容获得模块，用于获得向该推送目标主动推送的推送内容信息，服务器根据大数据基础，例如：该推送目标的订阅内容标签、活动预订历史、在线阅读或线索关键词、网络社交信息和/或地理目标定位等，来确定需要推送的内容。并且根据相关度将上述内容进行相关度排序。
推送模块，用于根据适应性操作时间，确定服务器向该推送目标的信息推送频率，具体为在每日与适应性操作时间一致的时间内按照第一频率进行信息推送，在每日的非适应性操作时间内按照第二频率进行信息推送，其中第一频率大于第二频率。
优选的，在每日与适应性操作时间一致的时间内按照第一频率进行信息推送，例如每小时3-5次，但是如果服务器每小时需要推送的信息条数大于该第一频率，可以将未推送的信息显示于下一次的登录页面上。如图 2所示。此外，服务器也可以通过判断推送信息的相关程度排序来判断是否进行推送。
优选的，在每日的非适应性操作时间内，仅推送与推送目标相关度极高的信息，其中相关度极高的信息包括：同时符合推送目标订阅类型相同、推送目标在线预订活动类型相同、推送目标主动在线浏览内容的内容标签比例最高的类型相同其中至少两种情况的信息。
图4展示了文化云平台的整体架构，如图所示，文化云系统分为四层，即：用户层，用户通过从浏览器进入访问该用户层，用户层作为客户端程序，用来与用户交互，并能把自系统的信息显示给用户，系统的用户采用的是IE等浏览器作为交互工具；表示层，表示层主要控制页面外观，产生页面逻辑以及对用户数据的数据进行合法性验证。系统中主要基于Html 以及Jquery脚本来实现页面的展示；业务层，业务层处理应用的核心业务逻辑。业务逻辑对象BLO(Business Logic Object)把业务规则、约束、活动和数据结合在一起，Spring负责对这些业务对象的管理；数据访问层，数据访问对象(Data Access Object)把底层的数据访问操作和上层的商务逻辑分开。通过数据传输对象(Data Transfer Object)作为各业务实体的 JAVABEAN对象，负责层与层之间的数据的传输。
采用四层架构的优势：通过成熟的开源产品实现各层，同自己编写代码实现，相比之下能缩短开发周期，且架构所用到的开源产品均有很广泛的用户群，经受过实践的考验，质量和性能更有保障；层与层成之间松散耦合，增加代码重用率；各层分工明确，这样也利于团队的明确分工。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点，因此以上所述仅为本发明的实施例。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还包括各种等效变化和改进，这些变化和改进都将落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。

Claims (2)

1.一种基于大数据的文化云平台的推送方法，其特征在于：
该文化云平台的系统分为四层，分别包括：
用户层，用户通过从浏览器进入访问该用户层，用户层作为客户端程序，用来与用户交互，并能把自系统的信息显示给用户，系统的用户采用浏览器作为交互工具；
表示层，表示层主要控制页面外观，产生页面逻辑以及对用户数据的数据进行合法性验证；系统中主要基于Html 以及Jquery脚本来实现页面的展示；
业务层，业务层处理应用的核心业务逻辑，业务逻辑对象BLO(Business LogicObject)把业务规则、约束、活动和数据结合在一起，Spring负责对这些业务对象的管理；
数据访问层，数据访问对象(Data Access Object)把底层的数据访问操作和上层的商务逻辑分开；
通过数据传输对象(Data Transfer Object)作为各业务实体的 JAVABEAN对象，负责层与层之间的数据的传输；
该推送方法包括：
S01确定推送目标，该推送目标为注册用户；
S02获取该推送目标在预设周期内的登录或者在线浏览的时间分布情况；
其中，预设周期是指作为推送目标的注册用户在近一个月，近三个月或者近六个月的时间周期，服务器调用上述预设周期内上述注册用户在一天24小时内登录和浏览的时间分布情况，该时间分布情况具体为：在预设周期内，每次登陆或者在线浏览的时间段的百分占比，时间分布情况还进一步包含每次登录或浏览的时间长度；
S03根据获得的预设周期内的登录或者在线浏览的时间分布情况，分析该推送目标的适应性操作时间；
其中，上述预设周期内的登录或在线浏览的时间分布的大数据分析，分析该推送目标的适应性操作时间，具体为：对每一个时段进行参考值的计算，参考值＝a×时间段百分比+b×在线时长的计算，其中 a取值为大于等于0.7且小于1，b取值为小于0.7且大于0；按照上面的计算公式，计算每一个登录时段的参考值，并根据参考值的大小确定适应性操作时间，将参考值排名前n位或者参考值大于阈值的时间段确定为适应性操作时间，其中1≤n≤3；
S04根据大数据基础，获得向该推送目标主动推送的推送内容信息；
S05根据适应性操作时间，确定服务器向该推送目标的信息推送频率，具体为在每日与适应性操作时间一致的时间内按照第一频率进行信息推送，在每日的非适应性操作时间内按照第二频率进行信息推送，其中第一频率大于第二频率；当服务器每小时需要推送的信息条数大于该第一频率，将未推送的信息显示于下一次的登录页面上。
2.一种实现如权利要求1的所述的基于大数据的文化云平台的推送方法的装置，其特征在于，所述装置包括：服务器设备以及用户智能终端设备；其中，服务器设备包括存储器、大数据收集模块、大数据分析模块、推送内容获得模块以及推送模块。
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