CN110351343A - 一种基于大数据分析的信息精准推送方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种基于大数据分析的信息精准推送方法及装置。所述推送方法包括：获取同一IP地址下的历史浏览数据；对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别；根据所述用户类别确定推送策略；根据所述推送策略进行相关信息的推送。本发明通过对历史浏览数据分析，确定用户类别，针对不同的客户类别制定推送策略，提高了信息推送的精准性。

Description

一种基于大数据分析的信息精准推送方法及装置

技术领域

本发明属于大数据领域，具体涉及一种基于大数据分析的信息精准推送方法及装置。

背景技术

当前，大多数的数据推送需要根据登录用户的账号获取用户特征信息，而在用户不以用户名登陆的前提下，数据收集只能按照IP地址进行分类，同一IP地址则默认为是同一用户，基于此进行的大数据分析很难是精准的，例如同一IP地址可以多人使用，但是每个人的需求并不相同，尤其是在健康信息推送场景下，采用同一IP地址上网的多个家庭成员对健康信息的兴趣点差异非常大。同时，传统的信息推送，在推送后，缺乏对推送的精准性核算、矫正、进一步的完善机制。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的信息精准推送方法，通过对历史浏览数据分析，确定同一IP地址下的用户类别，针对不同的客户类别制定推送策略，同时对推送后的信息进行精准性评估、矫正，提高了信息推送的精准性。

为此，根据本发明的第一方面提供了一种基于大数据分析的信息精准推送方法，包括以下步骤：

获取同一IP地址下的历史浏览数据；

对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别；

根据所述用户类别确定推送策略；

根据所述推送策略进行相关信息的推送。

进一步的，所述对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别包括：

获取所述历史浏览数据中的用户访问内容；

对所述用户访问内容进行归类，确定用户类别。

进一步的，所述根据所述用户类别确定推送策略包括：

获取每个用户类别的访问时间段以及在该时间段内的用户访问内容；

根据所述访问时间段和该时间段内的用户访问内容生成每个时间段的推送策略。

进一步的，所述根据所述推送策略进行相关信息的推送包括：

获取当前的时间段；

根据当前的时间段查找对应的推送策略；

根据所述推送策略推送信息。

进一步的，所述推送策略包括：

推送与某一用户类别相关联的信息；和

推送与用户类别无关联的信息或者不推送信息。

进一步的，还包括：

根据用户对所推送信息的操作评估信息推送精准性；

根据评估结果调整所述推送策略。

进一步的，所述用户对所推送信息的操作包括用户点击行为、浏览行为、浏览时长和评论行为。

根据本发明的第二方面，提供了一种基于大数据分析的信息精准推送装置，包括：

获取模块，用于获取同一IP地址下的历史浏览数据；

分析模块，用于对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别；

确定模块，用于根据所述用户类别确定推送策略；

推送模块，用于根据所述推送策略进行相关信息的推送。

进一步的，所述分析模块具体用于：

获取所述历史浏览数据中的用户访问内容；

对所述用户访问内容进行归类，确定用户类别。

进一步的，所述确定模块具体用于：

获取每个用户类别的访问时间段以及在该时间段内的用户访问内容；

根据所述访问时间段和该时间段内的用户访问内容生成每个时间段的推送策略。

本发明通过对历史浏览数据分析，确定用户类别，针对不同的客户类别制定不同的推送策略，当用户访问时根据制定的推送策略向用户推送相关信息，同时对已推送的信息进行评估，根据评估结果对信息精准性进行矫正，能够在用户不登录的情况下识别同一IP下的多个用户需求，更准确的推送用户需求相关数据，提高了信息推送的精准性，增强了用户粘度

本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中给出，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

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一实施例的基于大数据分析的信息精准推送方法的流程图。

图2是根据本发明一实施例的基于大数据分析的信息精准推送装置的框架图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

如图1所示，根据本发明一实施例，提供了一种基于大数据分析的信息精准推送方法，包括以下步骤：

S11、获取同一IP地址下的历史浏览数据；

通过IP地址获取同一IP地址下的用户历史浏览数据。

S12、对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别；

对获取的历史数据内容进行分析，按照用户访问内容进行分类，确定用户的类别，因为本发明收集的数据分类的基础是访问IP，并未有注册名等用户身份确认信息，所以在同一IP地址收集到的信息是否是同一用户，进行后台甄别就非常有必要。身份的甄别，主要目的是，针对不同用户，其需求不一样，推送的信息不一样。例如，在同一IP下用户的搜索历史数据显示其搜索过男科和妇科，结合搜索比例对历史数据进行归类计算，计算结果是男性用户的概率是60％，女性用户的概率是40％，则认为同一IP下的用户类别包括男性用户和女性用户。优选地，根据历史数据的标签计算结果可以更加细分，例如中年男性、老年男性和中年女性。如果有一类用户的概率过低，例如中年女性用户的概率是10％，则不将其作为用户类别记录。概率比较的阈值可以预先设定。

S13、根据所述用户类别确定推送策略；

通过历史浏览记录获取每个用户类别的访问时间段以及在该时间段内的用户访问内容，根据所述访问时间段和该时间段内的用户访问内容生成每个时间段的推送策略。

其中的一些时间段具有对应的用户类别，则该时间段为“用户需求时段”，所述推送策略为推送与该用户类别相关联的信息。例如，对男性用户的访问时间进行分析对比，在上午十点男性用户访问的概率是80％，且浏览内容为男科中的男性不育，则可以生成检索策略如下：在上午九点到十一点之间，优先向该IP地址推送男性不育方面的信息知识。

而在另一些时间段，无法确定对应的用户类别，则该时间段为“非用户需求时段”，所述推送策略为推送与各用户类别无关的信息，即通用信息，或者不进行信息推送。例如，在晚上七点男性用户访问和女性用户访问的概率均为30％，则在晚上六点到八点之间，推送通用的健康科普信息或者不推送信息。

S14、根据所述推送策略进行相关信息的推送；

当用户登录时，获取用户登录时间信息，根据用户登录时间所处的时间段查找对应推送策略，进行信息推送。例如用户在上午九点半登录，属于上午九点到十一点的时间段，则按照该时间段的推送策略应推送男性不育方面的信息。

进一步地，在推送信息后，对用户的操作行为进行分析，得出主动推送信息的精准性评估结果，所述操作行为包括用户点击行为、浏览行为、浏览时长和评论行为等，根据评估结果调整推送策略，如果评估结果准确则按照推送策略向用户继续推送相关信息，如不准确则对推送策略推送精准性进行矫正。

例如：根据推送策略，向客户推送了女性方面的内容，包括妇科疾病常识、备孕知识、以及减肥注意事项等内容。推送后发现用户忽略了第一页面的妇科疾病，而是对备孕知识非常感兴趣，浏览了推送的全部备孕知识内容，并浏览了关联信息，则在后续的信息推送中，优先推送备孕方面的知识内容，当然，必须是该用户过去未曾浏览到的信息，同时将怀孕初期的相关内容作为次优推送信息。

本发明实施例还提供了一种基于大数据分析的信息精准推送装置，如图2所示，包括：

获取模块21，用于获取同一IP地址下的历史浏览数据；

通过IP地址获取同一IP地址下的用户历史浏览数据。

分析模块22，用于对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别；

对获取的历史数据内容进行分析，按照用户访问内容进行分类，确定用户的类别，因为本发明收集的数据分类的基础是访问IP，并未有注册名等用户身份确认信息，所以在同一IP地址收集到的信息是否是同一用户，进行后台甄别就非常有必要。身份的甄别，主要目的是，针对不同用户，其需求不一样，推送的信息不一样。

确定模块23，用于根据所述用户类别确定推送策略；

通过历史浏览记录获取每个用户类别的访问时间段以及在该时间段内的用户访问内容，根据所述访问时间段和该时间段内的用户访问内容生成每个时间段的推送策略。

推送模块24，用于根据所述推送策略进行相关信息的推送。

进一步地，还包括校准模块，用于根据用户对所推送信息的操作评估信息推送精准性，并根据评估结果调整所述推送策略。

在推送信息后，对用户的操作行为进行分析，得出主动推送信息的精准性评估结果，所述操作行为包括用户点击行为、浏览行为、浏览时长和评论行为等，根据评估结果调整推送策略，如果评估结果准确则按照推送策略向用户继续推送相关信息，如不准确则对推送策略推送精准性进行矫正。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据分析的信息精准推送方法，其特征在于，包括：

获取同一IP地址下的历史浏览数据；

对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别；

根据所述用户类别确定推送策略；

根据所述推送策略进行相关信息的推送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别包括：

获取所述历史浏览数据中的用户访问内容；

对所述用户访问内容进行归类，确定用户类别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户类别确定推送策略包括：

获取每个用户类别的访问时间段以及在该时间段内的用户访问内容；

根据所述访问时间段和该时间段内的用户访问内容生成每个时间段的推送策略。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述推送策略进行相关信息的推送包括：

获取当前的时间段；

根据当前的时间段查找对应的推送策略；

根据所述推送策略推送信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述推送策略包括：

推送与某一用户类别相关联的信息；和

推送与用户类别无关联的信息或者不推送信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

根据用户对所推送信息的操作评估信息推送精准性；

根据评估结果调整所述推送策略。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述用户对所推送信息的操作包括用户点击行为、浏览行为、浏览时长和评论行为。

8.一种基于大数据分析的信息精准推送装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取同一IP地址下的历史浏览数据；

分析模块，用于对所述历史浏览数据进行分析，确定该IP地址下的一个或多个用户类别；

确定模块，用于根据所述用户类别确定推送策略；

推送模块，用于根据所述推送策略进行相关信息的推送。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分析模块具体用于：

获取所述历史浏览数据中的用户访问内容；

对所述用户访问内容进行归类，确定用户类别。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

获取每个用户类别的访问时间段以及在该时间段内的用户访问内容；

根据所述访问时间段和该时间段内的用户访问内容生成每个时间段的推送策略。