CN108984616A - 一种基于微信的活动推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于微信的活动推荐方法，包括微信服务器获取活动信息和评价信息，生成企业公众号的供应矩阵；微信服务器获取微信用户端的搜索记录以及浏览记录，生成需求矩阵；计算活动信息对于微信用户端的吸引度Att1；将吸引度Att1大于第一阈值的活动信息添加至最近邻集合；计算微信用户端对于最近邻集合中活动信息的吸引度Att2；计算微信用户端与活动信息的相互吸引度；控制微信用户端自动弹出相互吸引度最高的活动信息。本发明中微信服务器通过双向匹配算法分别计算微信用户端与各个企业公众号发布的活动信息之间的相互吸引度，从而使微信服务器及时向微信用户端推荐其吸引度最高的活动信息，以避免微信用户错过相关的企业公众号发布的活动信息。
Description
技术领域
本发明涉及基于微信应用的活动推荐方法。
背景技术
随着智能手机的普及应用，人们对于手机的依赖程度也越来越高，其中大部分的时间都用在浏览微信上。
微信应用在刚问世的时候，主要用于聊天交流，但是随着功能的日益完善，设计人员为微信应用推出了公众号平台，微信用户以及企业通过公众号平台实现了现实生活中的连通，微信用户通过公众号平台获取企业的服务信息或者产品信息，而企业则通过公众号平台不时地向微信用户发布活动信息。
但是目前微信用户只能主动获取企业发布的活动信息，即微信用户只能主动点击进入相关企业的公众号，才能获取该企业的活动信息，智能化程度较低，容易让微信用户错过感兴趣的活动信息。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：如何向微信用户推送其感兴趣的公众号信息。
本发明解决其技术问题的解决方案是：
一种基于微信的活动推荐方法，所述活动推荐方法涉及的对象包括微信服务器、微信用户端以及企业公众号，所述活动推荐方法包括以下步骤：
步骤1，微信服务器获取企业公众号发布的活动信息，同时获取微信用户端对活动信息的评价信息，生成企业公众号的供应矩阵；
步骤2，微信服务器获取微信用户端的搜索记录以及浏览记录，生成微信用户端的需求矩阵；
步骤3，根据所述供应矩阵以及需求矩阵，计算活动信息对于微信用户端的吸引度Att1；
步骤4，设定第一阈值，设定最近邻集合，将吸引度Att1大于第一阈值的活动信息添加至最近邻集合；
步骤5，根据所述供应矩阵以及需求矩阵，计算微信用户端对于最近邻集合中活动信息的吸引度Att2；
步骤6，根据所述吸引度Att1以及吸引度Att2，计算微信用户端与活动信息的相互吸引度；
步骤7，微信服务器控制微信用户端自动弹出相互吸引度最高的活动信息。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤7中，若同时出现若干个相互吸引度最高的活动信息时，则微信服务器获取微信用户端进入企业公众号的浏览频率，微信服务器根据浏览频率的高低向微信用户端推荐浏览频率最高的活动信息。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤7中，若出现若干个吸引度最高的活动信息，而其中微信用户端对相应的企业公众号的浏览频率又相同时，微信服务器根据活动信息的上传时间向微信用户端推荐上传时间最晚的活动信息。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤3和步骤5中，通过式1计算吸引度Att1以及吸引度Att2；
其中，u表示微信用户端，v表示活动信息，p表示物品集，r(u,p)表示微信用户端对物品集p的评分，表示微信用户端的平均评分，r(v,p)表示他人用户对物品集p的评分，为活动信息的平均评分。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤6中根据式2计算微信用户端与活动信息的相互吸引度；
Mat(u,v)＝(Att1+1)(Att2+1) 式2
其中，u表示微信用户端，v表示活动信息。
本发明的有益效果是：本发明中微信服务器通过双向匹配算法分别计算微信用户端与各个企业公众号发布的活动信息之间的相互吸引度，从而使微信服务器及时向微信用户端推荐其吸引度最高的活动信息，以避免微信用户错过相关的企业公众号发布的活动信息。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单说明。显然，所描述的附图只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他设计方案和附图。
图1是本发明的推荐方法流程图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。另外，文中所提到的所有联接/连接关系，并非单指构件直接相接，而是指可根据具体实施情况，通过添加或减少联接辅件，来组成更优的联接结构。本发明创造中的各个技术特征，在不互相矛盾冲突的前提下可以交互组合。
参照图1，本发明创造公开了一种基于微信的活动推荐方法，所述活动推荐方法涉及的对象包括微信服务器、微信用户端以及企业公众号，所述活动推荐方法包括以下步骤：
步骤1，微信服务器获取企业公众号发布的活动信息，同时获取微信用户端对活动信息的评价信息，生成企业公众号的供应矩阵；
步骤2，微信服务器获取微信用户端的搜索记录以及浏览记录，生成微信用户端的需求矩阵；
步骤3，根据所述供应矩阵以及需求矩阵，计算活动信息对于微信用户端的吸引度Att1；
步骤4，设定第一阈值，设定最近邻集合，将吸引度Att1大于第一阈值的活动信息添加至最近邻集合；
步骤5，根据所述供应矩阵以及需求矩阵，计算微信用户端对于最近邻集合中活动信息的吸引度Att2；
步骤6，根据所述吸引度Att1以及吸引度Att2，计算微信用户端与活动信息的相互吸引度；
步骤7，微信服务器控制微信用户端自动弹出相互吸引度最高的活动信息。
具体地，本发明中微信服务器通过双向匹配算法分别计算微信用户端与各个企业公众号发布的活动信息之间的相互吸引度，从而使微信服务器及时向微信用户端推荐其吸引度最高的活动信息，以避免微信用户错过相关的企业公众号发布的活动信息。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体实施方式中，步骤7中，若同时出现若干个相互吸引度最高的活动信息时，则微信服务器获取微信用户端进入企业公众号的浏览频率，微信服务器根据浏览频率的高低向微信用户端推荐浏览频率最高的活动信息。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体实施方式中，步骤7中，若出现若干个吸引度最高的活动信息，而其中微信用户端对相应的企业公众号的浏览频率又相同时，微信服务器根据活动信息的上传时间向微信用户端推荐上传时间最晚的活动信息。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体实施方式中，步骤3和步骤5中，通过式1计算吸引度Att1以及吸引度Att2；
其中，u表示微信用户端，v表示活动信息，p表示物品集，r(u,p)表示微信用户端对物品集p的评分，表示微信用户端的平均评分，r(v,p)表示他人用户对物品集p的评分，为活动信息的平均评分，所谓的物品集表示微信用户端或者活动信息所用户的信息以及所需求的信息的整合。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体实施方式中，步骤6中根据式2计算微信用户端与活动信息的相互吸引度；
Mat(u,v)＝(Att1+1)(Att2+1) 式2
其中，u表示微信用户端，v表示活动信息。
以上对本发明的较佳实施方式进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (5)
1.一种基于微信的活动推荐方法，所述活动推荐方法涉及的对象包括微信服务器、微信用户端以及企业公众号，其特征在于，所述活动推荐方法包括以下步骤：
步骤1，微信服务器获取企业公众号发布的活动信息，同时获取微信用户端对活动信息的评价信息，生成企业公众号的供应矩阵；
步骤2，微信服务器获取微信用户端的搜索记录以及浏览记录，生成微信用户端的需求矩阵；
步骤3，根据所述供应矩阵以及需求矩阵，计算活动信息对于微信用户端的吸引度Att1；
步骤4，设定第一阈值，设定最近邻集合，将吸引度Att1大于第一阈值的活动信息添加至最近邻集合；
步骤5，根据所述供应矩阵以及需求矩阵，计算微信用户端对于最近邻集合中活动信息的吸引度Att2；
步骤6，根据所述吸引度Att1以及吸引度Att2，计算微信用户端与活动信息的相互吸引度；
步骤7，微信服务器控制微信用户端自动弹出相互吸引度最高的活动信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于微信的活动推荐方法，其特征在于：步骤7中，若同时出现若干个相互吸引度最高的活动信息时，则微信服务器获取微信用户端进入企业公众号的浏览频率，微信服务器根据浏览频率的高低向微信用户端推荐浏览频率最高的活动信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于微信的活动推荐方法，其特征在于：步骤7中，若出现若干个吸引度最高的活动信息，而其中微信用户端对相应的企业公众号的浏览频率又相同时，微信服务器根据活动信息的上传时间向微信用户端推荐上传时间最晚的活动信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于微信的活动推荐方法，其特征在于：步骤3和步骤5中，通过式1计算吸引度Att1以及吸引度Att2；
其中，u表示微信用户端，v表示活动信息，p表示物品集，r(u,p)表示微信用户端对物品集p的评分，表示微信用户端的平均评分，r(v,p)表示他人用户对物品集p的评分，为活动信息的平均评分。
5.根据权利要求1所述的一种基于微信的活动推荐方法，其特征在于：步骤6中根据式2计算微信用户端与活动信息的相互吸引度；
Mat(u,v)＝(Att1+1)(Att2+1) 式2
其中，u表示微信用户端，v表示活动信息。
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