CN109977320A - 资讯推送方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种资讯推送方法，包括以下步骤：S1、获取用户客户端的浏览记录，将浏览时间大于预设时间T作为第一浏览记录，将浏览时间小于预设时间T作为第二浏览记录；S2、从第一、第二浏览记录中提取第一、二关键词；S3、计算每个关键词的浏览偏好程度p；S4、获取新资讯，提取新资讯中的第三关键词，计算每个第三关键词与第一、第二关键词的相似度，将相似度大于预设相似度对应的关键词的偏好程度p进行累计求和，并选取累计求和后偏好程度大于预定值的多个新资讯作为待推送资讯；S5、将待推送资讯发送至用户客户端。本发明提供所述资讯推送方法，充分考虑用户对资讯的需求筛选推送的资讯具有较佳的准确性和针对性。

Description

资讯推送方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，更具体的说，本发明涉及一种校园招聘管理系统及方 法。

背景技术

随着网络的普及和发展，人们通过网络来获取各种资讯、消息、新闻等，人们主要通 过电脑、手机等设备获取网络上的资讯、新闻。互联网上海量资讯满足用户对资讯的需求。 然而，现在用户在获取资讯时需要自行进行搜索和筛选，这样就会浪费时间和网络流量。 现有的网站有资讯自动推送方法，但自动推送的方式往往不是用户所需要的，因此有必要 提供一种准确高效的资讯推送方法。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。

本发明提供所述资讯推送方法，通过获取用户客户端的浏览记录，再将浏览记录分为 第一浏览记录、第二浏览记录，然后分别提取第一、第二浏览记录中的第一、第二关键词， 并计算其浏览偏好程度，然后获取新资讯，提取新资讯中的第三关键词后，计算其与第一、 第二关键词的相似度，并最终选出待推送资讯并发送客户端，这种方式充分考虑用户对资 讯的需求筛选推送的资讯具有较佳的准确性和针对性。

为了实现根据本发明的这些目的和其他优点，提供一种资讯推送方法，包括以下步骤：

S1、获取用户客户端的浏览记录，浏览记录包括主题、打开时间和关闭时间，通过打 开时间和关闭时间，计算每条浏览记录的浏览时间，将浏览时间大于预设时间T作为第一 浏览记录，将浏览时间小于预设时间T作为第二浏览记录；

S2、从第一浏览记录中的主题中提取第一关键词，从第二浏览记录中的主题中提取第 二关键词，并将第一关键词、第二关键词记录至关键词数据库中；

S3、计算关键词数据库中每个关键词的浏览偏好程度p，计算公式如下：

其中，M_i1为第一关键词对应的第一浏览记录的每次浏览时 间，n₁为第一关键词对应的第一浏览记录的数量，N_i1为第二关键词对应的第二浏览记录 的每次浏览时间，n₂为第二关键词对应的第二浏览记录的数量；

S4、获取发布时间小于预设间隔的新资讯，提取新资讯中的多个第三关键词，计算每 个第三关键词与关键词数据库第一关键词、第二关键词的相似度，将相似度大于预设相似 度对应的关键词的偏好程度p进行累计求和，并选取累计求和后偏好程度大于预定值的多 个新资讯作为待推送资讯；

S5、将待推送资讯发送至用户客户端。

优选的是，所述的资讯推送方法，将待推送资讯发送至用户客户端之前，还包括：

获取用户的生理状态数据，根据用户的生理状态数据确定用户的当前状态，若用户的 当前状态为活动状态，则将待推送资讯发送至用户客户端；若用户的当前状态为休息状态， 则将待推送资讯存储，直至用户的当前状态为活动状态时，将待推送资讯发送至用户客户 端。

优选的是，所述的资讯推送方法，S2中计算每个第三关键词与关键词数据库第一关 键词、第二关键词的相似度具体为：构建第三关键词的词向量m₁，构建第一关键词或第二关键词的词向量m₂，计算相似度

优选的是，所述的资讯推送方法，S2中采用TF-IDF对第一浏览记录、第二浏览记录进行分词后，分别提取关键词作为第一关键词、第二关键词。

本发明还提供了一种资讯推送系统，包括：

浏览记录获取模块，用于获取用户客户端的浏览记录，浏览记录包括主题、打开时间 和关闭时间，通过打开时间和关闭时间；

浏览记录计算模块，其通过打开时间和关闭时间，计算每条浏览记录的浏览时间，将 浏览时间大于预设时间T作为第一浏览记录，将浏览时间小于预设时间T作为第二浏览记 录；

第一关键词提取模块，用于从第一浏览记录中的主题中提取第一关键词；

第二关键词提取模块，用于从第二浏览记录中的主题中提取第二关键词；

浏览偏好程度计算模块，其用于计算关键词数据库中每个关键词的浏览偏好程度；

第三关键词提取模块，用于提取新资讯中的多个第三关键词；

相似度计算模块，用于计算每个第三关键词与关键词数据库第一关键词、第二关键词 的相似度，将相似度大于预设相似度对应的关键词的偏好程度进行累计求和，并选取累计 求和后偏好程度大于预定值的多个新资讯作为待推送资讯；

推送模块，用于将待推送资讯发送至用户客户端。

优选的是，所述的资讯推送系统，还包括：

生理状态获取单元，其用于获取用户的生理状态数据；

状态确定单元，其用于根据用户的生理状态数据确定用户的当前状态。

本发明至少包括以下有益效果：

1、本发明的资讯推送方法通过获取用户客户端的浏览记录，再将浏览记录分为第一 浏览记录、第二浏览记录，然后分别提取第一、第二浏览记录中的第一、第二关键词，并计算其浏览偏好程度，然后获取新资讯，提取新资讯中的第三关键词后，计算其与第一、 第二关键词的相似度，并最终选出待推送资讯并发送客户端，这种方式充分考虑用户对资 讯的需求筛选推送的资讯具有较佳的准确性和针对性。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明 的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明的资讯推送方法的流程示意图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能 够据以实施。

应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或 多个其它元件或其组合的存在或添加。

如图1所示，一种资讯推送方法，包括以下步骤：

S1、获取用户客户端的浏览记录，浏览记录包括主题、打开时间和关闭时间，通过打 开时间和关闭时间，计算每条浏览记录的浏览时间，将浏览时间大于预设时间T作为第一 浏览记录，将浏览时间小于预设时间T作为第二浏览记录；

S2、从第一浏览记录中的主题中提取第一关键词，从第二浏览记录中的主题中提取第 二关键词，并将第一关键词、第二关键词记录至关键词数据库中；

S3、计算关键词数据库中每个关键词的浏览偏好程度p，计算公式如下：

其中，M_i1为第一关键词对应的第一浏览记录的每次浏览 时间，n₁为第一关键词对应的第一浏览记录的数量，N_i1为第二关键词对应的第二浏览记录的每次浏览时间，n₂为第二关键词对应的第二浏览记录的数量；

S4、获取发布时间小于预设间隔的新资讯，提取新资讯中的多个第三关键词，计算每 个第三关键词与关键词数据库第一关键词、第二关键词的相似度，将相似度大于预设相似 度对应的关键词的偏好程度p进行累计求和，并选取累计求和后偏好程度大于预定值的多 个新资讯作为待推送资讯；

S5、将待推送资讯发送至用户客户端。

本发明的资讯推送方法，首先获取用户客户端的浏览记录，浏览记录包括主题、打开 时间和关闭时间，通过打开时间和关闭时间，计算每条浏览记录的浏览时间，比如浏览时 间为30s，20s，15s等，浏览时间越长则用户对该资讯越感兴趣，时间越短越不感兴趣，实际中可设定预设时间T为15s，若大于15s则为第一浏览记录，小于15s则为第二浏览 记录，提取第一浏览记录主题中的关键词比如“招聘”、“职场”“职业”、“篮球”、 “足球”、“体育”等，提取第二浏览记录主题中的关键词比如等“股票”“旅游”“事 业”“劳动”等，并将第一关键词、第二关键词记录至关键词数据库中，计算关键词数据 库中每个关键词的浏览偏好程度p，比如职场在第一浏览记录中浏览时间分别为40s、35s， 在第二浏览记录中浏览时间为14s、13s，则该关键词的浏览偏好程度p＝(40-15)+(35-15) +(14-15)+(13-15)＝42，旅游在第一浏览记录中浏览时间分别为16s，在第二浏览记录 中浏览时间为10s、12s，则该关键词的浏览偏好程度p＝(16-15)+(10-15)+(12-15) ＝-7，对每个关键词进行相同的计算，则获得每个关键词的浏览偏好程度，且p越大则用 户对该主题越感兴趣；获取发布时间小于预设间隔的新资讯，提取新资讯中的多个第三关 键词，比如第三关键词为“应聘”“运动”“工作”等，计算第三关键词与关键词数据库 中第一关键词、第二关键词的相似度，比如“工作”分别与第一关键词中“职场”“职 业”“招聘”“篮球”“足球”“体育”，第二关键词中“股票”“旅游”“事业”“劳 动”等进行余弦相似度计算，相似度值为0～1之间，越大越相似，如果相似度至大于0.9， 则将对应的关键词数据中的对应的关键词的浏览偏好程度p进行累加求和，并对求和值进 行由大到小排序，选择求和值较大的，比如求和值大于预定值80，则将对应的新资讯发 送给用户客户端。本发明的资讯推送方法获取用户客户端的浏览记录，再将浏览记录分为 第一浏览记录、第二浏览记录，然后分别提取第一、第二浏览记录中的第一、第二关键词， 并计算其浏览偏好程度，然后获取新资讯，提取新资讯中的第三关键词后，计算其与第一、 第二关键词的相似度，并最终选出待推送资讯并发送客户端，这种方式充分考虑用户对资 讯的需求筛选推送的资讯具有较佳的准确性和针对性。

在另一种技术方案中，所述的资讯推送方法，将待推送资讯发送至用户客户端之前， 还包括：

获取用户的生理状态数据，根据用户的生理状态数据确定用户的当前状态，若用户的 当前状态为活动状态，则将待推送资讯发送至用户客户端；若用户的当前状态为休息状态， 则将待推送资讯存储，直至用户的当前状态为活动状态时，将待推送资讯发送至用户客户 端。在本技术方案中，可通过用户客户端，比如智能手机自带的生理状态监测模块或智能 手环等，获取用户的生理状态可为心率、脉搏等数据，并根据该状态确定用户的状态，休 息状态可为睡眠、闭目养神状态，活动状态可为工作、运动状态，智能手环与智能手机可 通过蓝牙，无线WiFi之间通讯连接，获取智能手环传输到智能手机上的用户的当前状态， 若用户的当前状态为活动状态，则将待推送资讯发送至用户客户端；若用户的当前状态为 休息状态，则将待推送资讯存储，直至用户的当前状态为活动状态时，将待推送资讯发送 至用户客户端，这样在用户处于休息状态时，则不向用户推送资讯，不影响用户休息，这 种推送资讯方式更灵活。

在另一种技术方案中，所述的资讯推送方法，S2中计算每个第三关键词与关键词数 据库第一关键词、第二关键词的相似度具体为：构建第三关键词的词向量m₁，构建第一关键词或第二关键词的词向量m₂，计算相似度通过计算两个向量的夹角余 弦值来评判两个向量之间的相似度，余弦值越大，两个向量之间的相似度越大。

在另一种技术方案中，所述的资讯推送方法，S2中采用TF-IDF对第一浏览记录、第二浏览记录进行分词后，分别提取关键词作为第一关键词、第二关键词。

本发明还提供了一种资讯推送系统，包括：

浏览记录获取模块，用于获取用户客户端的浏览记录，浏览记录包括主题、打开时间 和关闭时间，通过打开时间和关闭时间；

浏览记录计算模块，其通过打开时间和关闭时间，计算每条浏览记录的浏览时间，将 浏览时间大于预设时间T作为第一浏览记录，将浏览时间小于预设时间T作为第二浏览记 录；

第一关键词提取模块，用于从第一浏览记录中的主题中提取第一关键词；

第二关键词提取模块，用于从第二浏览记录中的主题中提取第二关键词；

浏览偏好程度计算模块，其用于计算关键词数据库中每个关键词的浏览偏好程度；

第三关键词提取模块，用于提取新资讯中的多个第三关键词；

相似度计算模块，用于计算每个第三关键词与关键词数据库第一关键词、第二关键词 的相似度，将相似度大于预设相似度对应的关键词的偏好程度进行累计求和，并选取累计 求和后偏好程度大于预定值的多个新资讯作为待推送资讯；

推送模块，用于将待推送资讯发送至用户客户端。

在另一种技术方案中，所述的资讯推送系统，还包括：

生理状态获取单元，其用于获取用户的生理状态数据；

状态确定单元，其用于根据用户的生理状态数据确定用户的当前状态。

本发明的资讯推送系统工作原理同资讯推送方法。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅限于说明书和实施方式中所列运用。 它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现 另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特 定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (6)

1.资讯推送方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取用户客户端的浏览记录，浏览记录包括主题、打开时间和关闭时间，通过打开时间和关闭时间，计算每条浏览记录的浏览时间，将浏览时间大于预设时间T作为第一浏览记录，将浏览时间小于预设时间T作为第二浏览记录；

S2、从第一浏览记录中的主题中提取第一关键词，从第二浏览记录中的主题中提取第二关键词，并将第一关键词、第二关键词记录至关键词数据库中；

S3、计算关键词数据库中每个关键词的浏览偏好程度p，计算公式如下：

其中，M_i1为第一关键词对应的第一浏览记录的每次浏览时间，n₁为第一关键词对应的第一浏览记录的数量，N_i1为第二关键词对应的第二浏览记录的每次浏览时间，n₂为第二关键词对应的第二浏览记录的数量；

S4、获取发布时间小于预设间隔的新资讯，提取新资讯中的多个第三关键词，计算每个第三关键词与关键词数据库第一关键词、第二关键词的相似度，将相似度大于预设相似度对应的关键词的偏好程度p进行累计求和，并选取累计求和后偏好程度大于预定值的多个新资讯作为待推送资讯；

S5、将待推送资讯发送至用户客户端。

2.如权利要求1所述的资讯推送方法，其特征在于，将待推送资讯发送至用户客户端之前，还包括：

获取用户的生理状态数据，根据用户的生理状态数据确定用户的当前状态，若用户的当前状态为活动状态，则将待推送资讯发送至用户客户端；若用户的当前状态为休息状态，则将待推送资讯存储，直至用户的当前状态为活动状态时，将待推送资讯发送至用户客户端。

3.如权利要求1所述的资讯推送方法，其特征在于，S2中计算每个第三关键词与关键词数据库第一关键词、第二关键词的相似度具体为：构建第三关键词的词向量m₁，构建第一关键词或第二关键词的词向量m₂，计算相似度

4.如权利要求1所述的资讯推送方法，其特征在于，S2中采用TF-IDF对第一浏览记录、第二浏览记录进行分词后，分别提取关键词作为第一关键词、第二关键词。

5.资讯推送系统，其特征在于，包括：

浏览记录获取模块，用于获取用户客户端的浏览记录，浏览记录包括主题、打开时间和关闭时间，通过打开时间和关闭时间；

浏览记录计算模块，其通过打开时间和关闭时间，计算每条浏览记录的浏览时间，将浏览时间大于预设时间T作为第一浏览记录，将浏览时间小于预设时间T作为第二浏览记录；

第一关键词提取模块，用于从第一浏览记录中的主题中提取第一关键词；

第二关键词提取模块，用于从第二浏览记录中的主题中提取第二关键词；

浏览偏好程度计算模块，其用于计算关键词数据库中每个关键词的浏览偏好程度；

第三关键词提取模块，用于提取新资讯中的多个第三关键词；

相似度计算模块，用于计算每个第三关键词与关键词数据库第一关键词、第二关键词的相似度，将相似度大于预设相似度对应的关键词的偏好程度进行累计求和，并选取累计求和后偏好程度大于预定值的多个新资讯作为待推送资讯；

推送模块，用于将待推送资讯发送至用户客户端。

6.如权利要求5所述的资讯推送系统，其特征在于，还包括：

生理状态获取单元，其用于获取用户的生理状态数据；

状态确定单元，其用于根据用户的生理状态数据确定用户的当前状态。