CN109274448A - 一种通过反向优化筛选推送的方法 - Google Patents

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李强
尹春峰
李开旺
范霄
李牧益
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林少媚
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Abstract

本发明提供一种通过反向优化筛选推送优化的方法，包括以下步骤：S1：收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，上传至后台服务器；S2：后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，所述用户画像能够体现用户对某类电台的偏好程度；S3：根据不同的用户画像匹配分类标签，一个用户有一个或多个标签；S4：当后台服务器向用户推送节目内容时，将内容与标签相匹配，并且将内容推送到符合该标签的用户的车载电台终端。本发明针对用户的行为习惯为其推送相匹配的内容，使车载电台更加人性化。

Description

一种通过反向优化筛选推送的方法
技术领域
本发明涉及车载电台领域，更具体地，涉及一种通过反向优化筛选推送的方法。
背景技术
收音机是车载影音娱乐系统最常见配置之一，是汽车上最早采用的一种的语音娱乐配置。车载收音为车主提供了天气，新闻，路况等娱乐信息，丰富了车主的旅途生活。传统的车载电台只有固定的节目表，播出时间，用户只能去不停切换频率来选择自己感兴趣的内容，不够人性化。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种通过反向优化筛选推送的方法，针对用户的行为习惯为其推送相匹配的内容，使车载电台更加人性化。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种通过反向优化筛选推送优化的方法，包括以下步骤：
S1：收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，上传至后台服务器；
S2：后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，所述用户画像能够体现用户对某类电台的偏好程度；
S3：根据不同的用户画像匹配分类标签，一个用户有一个或多个标签；
S4：当后台服务器向用户推送节目内容时，将内容与标签相匹配，并且将内容推送到符合该标签的用户的车载电台终端。
优选地，所述电台的种类至少包括新闻类、体育类、音乐类、知识类、娱乐类、情感类。
优选地，步骤S1中，收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，所述行为习惯包括收听某类电台的频率、常用位置和收听时长。
优选地，步骤S2中，后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，具体包括以下步骤：
S21：统计用户每天收听每一类电台的时长信息；
S22：计算用户收听每一类电台的加权时长，计算公式为：
*ti＝ti1×c1+ti2×c2+...+tiN×cN
其中*ti表示用户收听第i类电台的加权时长，设电台种类为M种，则0≤i≤M，tiN表示用户N天前收听第i类节目的时长，c为预设的衰减系数；
S23：计算用户收听每一类电台的加权时长比例，计算公式为：
其中pi表示该用户收听第i类电台的加权时长比例；
S24：选取的加权时长比例最大的前T项所对应的电台种类作为该用户的用户画像，T为预设值。
优选地，步骤S21中，对于某一天，若用户收听某一类电台的时长超过S分钟，则该类电台才计入该天的统计数据；其中S为预设的有效收听时长。
优选地，步骤S3中，每项标签分别对应一项电台类型，该用户的用户画像的T类电台多对应的T类标签即为该用户的标签。
优选地，所述方法还包括：根据用户对推送的内容的感兴趣程度，进一步验证该标签是否符合用户，如果不符合删去该标签。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明提供一种通过反向优化筛选推送优化的方法，包括以下步骤：S1：收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，上传至后台服务器；S2：后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，所述用户画像能够体现用户对某类电台的偏好程度；S3：根据不同的用户画像匹配分类标签，一个用户有一个或多个标签；S4：当后台服务器向用户推送节目内容时，将内容与标签相匹配，并且将内容推送到符合该标签的用户的车载电台终端。本发明针对用户的行为习惯为其推送相匹配的内容，使车载电台更加人性化。
附图说明
图1为本发明通过反向优化筛选推送优化的方法的流程图。
图2为本发明通过反向优化筛选推送优化的方法的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1-2所示，一种通过反向优化筛选推送优化的方法，包括以下步骤：
S1：收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，上传至后台服务器；
S2：后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，所述用户画像能够体现用户对某类电台的偏好程度；
S3：根据不同的用户画像匹配分类标签，一个用户有一个或多个标签；
S4：当后台服务器向用户推送节目内容时，将内容与标签相匹配，并且将内容推送到符合该标签的用户的车载电台终端。
所述电台的种类至少包括新闻类、体育类、音乐类、知识类、娱乐类、情感类。
步骤S1中，收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，所述行为习惯包括收听某类电台的频率、常用位置和收听时长。
步骤S2中，后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，具体包括以下步骤：
S21：统计用户每天收听每一类电台的时长信息；
S22：计算用户收听每一类电台的加权时长，计算公式为：
*ti＝ti1×c1+ti2×c2+...+tiN×cN
其中*ti表示用户收听第i类电台的加权时长，设电台种类为M种，则0≤i≤M，tiN表示用户N天前收听第i类节目的时长，c为预设的衰减系数；
S23：计算用户收听每一类电台的加权时长比例，计算公式为：
其中pi表示该用户收听第i类电台的加权时长比例；
S24：选取的加权时长比例最大的前T项所对应的电台种类作为该用户的用户画像，T为预设值。
步骤S21中，对于某一天，若用户收听某一类电台的时长超过S分钟，则该类电台才计入该天的统计数据；其中S为预设的有效收听时长。本实施例中S设置为5。
步骤S3中，每项标签分别对应一项电台类型，该用户的用户画像的T类电台多对应的T类标签即为该用户的标签。
所述方法还包括：根据用户对推送的内容的感兴趣程度，进一步验证该标签是否符合用户，如果不符合删去该标签。
本发明针对用户的行为习惯为其推送相匹配的内容，使车载电台更加人性化。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种通过反向优化筛选推送的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，上传至后台服务器；
S2：后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，所述用户画像能够体现用户对某类电台的偏好程度；
S3：根据不同的用户画像匹配分类标签，一个用户有一个或多个标签；
S4：当后台服务器向用户推送节目内容时，将内容与标签相匹配，并且将内容推送到符合该标签的用户的车载电台终端。
2.根据权利要求1所述的通过反向优化筛选推送的方法，其特征在于，所述电台的种类至少包括新闻类、体育类、音乐类、知识类、娱乐类、情感类。
3.根据权利要求1所述的通过反向优化筛选推送的方法，其特征在于，步骤S1中，收集不同车载电台终端用户使用某类电台的行为习惯，所述行为习惯包括收听某类电台的频率、常用位置和收听时长。
4.根据权利要求1所述的通过反向优化筛选推送的方法，其特征在于，步骤S2中，后台服务器根据用户使用某类电台的行为习惯为相应的用户生成用户画像，具体包括以下步骤：
S21：统计用户每天收听每一类电台的时长信息；
S22：计算用户收听每一类电台的加权时长，计算公式为：
*ti＝ti1×c1+ti2×c2+...+tiN×cN
其中*ti表示用户收听第i类电台的加权时长，设电台种类为M种，则0≤i≤M，tiN表示用户N天前收听第i类节目的时长，c为预设的衰减系数；
S23：计算用户收听每一类电台的加权时长比例，计算公式为：
其中pi表示该用户收听第i类电台的加权时长比例；
S24：选取的加权时长比例最大的前T项所对应的电台种类作为该用户的用户画像，T为预设值。
5.根据权利要求4所述的通过反向优化筛选推送的方法，其特征在于，步骤S21中，对于某一天，若用户收听某一类电台的时长超过S分钟，则该类电台才计入该天的统计数据；其中S为预设的有效收听时长。
6.根据权利要求4所述的通过反向优化筛选推送的方法，其特征在于，步骤S3中，每项标签分别对应一项电台类型，该用户的用户画像的T类电台多对应的T类标签即为该用户的标签。
7.根据权利要求1所述的通过反向优化筛选推送的方法，其特征在于，所述方法还包括，根据用户对推送的内容的感兴趣程度，进一步验证该标签是否符合用户，如果不符合删去该标签。
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