CN110399555A - 基于大数据的精准推荐云下载服务系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于大数据的精准推荐云下载服务系统，包括登录模块、数据采集模块、云存储模块、查找模块、数据分析模块、下载推荐模块和智能设备，登录模块用于登录客户的实时账号数据和实时密码数据，登录模块内设置有验证单元，客户在登录模块输入实时账号数据和实时密码数据，并传输到验证单元，云存储模块内存储有标准账号数据，本发明通过数据采集模块，数据分析模块和下载推荐模块的设置，对意向文章的每日平均浏览量、下载量以及下载量和浏览量的比值进行分析计算，从而对文章的下载推荐进行排序，节省客户自身选取文章的时间，增加文章的下载推荐的有效性，增加下载的便利性，节省时间，提高工作效率。

Description

基于大数据的精准推荐云下载服务系统

技术领域

本发明涉及下载服务技术领域，具体为基于大数据的精准推荐云下载服务系统。

背景技术

云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通，其中下载服务便是其中的一项。

现有专利授权公告号为CN100495385C一种酒店中的下载服务系统，该酒店中的下载服务系统用于将酒店服务与娱乐场所的服务集合成一体，使得用户只需要携带一张卡,就可以在酒店场所下载娱乐场所的服务数据，但是，该酒店中的下载服务系统无法查找相应的文件，且没有对下载数据进行下载推荐排序，为此，我们提出基于大数据的精准推荐云下载服务系统。

发明内容

本发明的目的在于通过查找模块的设置，根据关键词的输入查找出意向文章，同时将意向文章内的关键词出现的次数计算出来，来查找意向文件通过数据采集模块，数据分析模块和下载推荐模块的设置，对意向文章的每日平均浏览量、下载量以及下载量和浏览量的比值进行分析计算，从而对文章的下载推荐进行排序，来实现对文章的下载推荐进行排序。

本发明所要解决的技术问题为：

(1)如何通过关键词的设置，来查找意向文件；

(2)如何通过意向文件的浏览量和下载量的分析处理，来实现对文章的下载推荐进行排序。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于大数据的精准推荐云下载服务系统，包括登录模块、数据采集模块、云存储模块、查找模块、数据分析模块、下载推荐模块和智能设备；

所述登录模块用于登录客户的实时账号数据和实时密码数据，所述登录模块内设置有验证单元，所述客户在登录模块输入实时账号数据和实时密码数据，并传输到验证单元；

所述云存储模块内存储有标准账号数据和标准密码数据，所述验证单元从云存储模块内调取标准账号数据和标准密码数据，并将其与实时账号数据和实时密码数据进行比对，根据比对结果来验证账号的安全，具体为：当比对结果一致时，则判定该账号为正常登陆，允许登陆，当比对结果不一致时，则判定该账号为异常登陆，不允许登陆，并将允许登陆和不允许登陆传输到智能设备；

所述查找模块用于客户查找相关文章，所述云存储模块内部还存储有文章数据，所述查找模块内部设置有输入单元，所述客户在输入单元内输入关键词，查找模块根据关键词从云存储模块内获取相应的文章数据，具体为：

步骤一：获取关键词，并将关键词标记为G＝{a₁,a₂,a₃......a_n}，Ga₁表示第一个关键词，Ga₂表示为第二个关键词，且每个关键词为两个或两个以上的字符组成，此处的字符指代汉字、拼音和数字；

步骤二：获取文章数据，并将文章数据标记为W＝{J₁,J₂,J₃......J_b}，WJ₁表示第J₁篇文章，同时将第J₁篇文章的内容表示为WJ_1c，第J₂篇文章的内容表示为WJ_2c，c＝1,2,3......l；

步骤三：根据关键词查找文章数据内的意向文章，此处意向文章指代根据关键词搜索出来的相关文章，并将意向文章内出现的关键词次数表示为C＝{Ga₁,Ga₂,Ga₃......Ga_n}，n＝1,2,3......y，CGa₁表示为第一个关键词出现的次数；

步骤四：通过求和公式计算出关键词出现的总次数为

所述数据采集模块用于采集意向文章的下载量数据和浏览量数据，所述数据采集模块在接收到意向文章的下载量数据和浏览量数据后，即对其进行数据采集操作，得出每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量，并将其传输到数据分析模块；

所述数据分析模块在接收每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量传输到数据分析模块后，将其与意向文章内出现的关键词次数一同进行分析操作，得到关键词出现次数排序和比值V_w排序，并将其传输到下载推荐模块；

所述下载推荐模块在接收到关键词出现次数排序和比值V_w排序后，即对其进行下载推荐排序操作得到下载推荐顺序，并依据其将意向文章向客户推荐，并将推荐结果传输到智能设备。

优选的，数据采集操作的具体操作过程为：

S1：获取第一段时间内，每篇意向文章每天的浏览量数据和下载量数据，并将其依次标定为Lwt和Xwt，w＝1,2,3......d，t＝1,2,3......e；

S2：根据公式平均值＝总数/时间，计算出来第一段时间段内，每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量其中，第一时间段界定为上个月第一天至上个月最后一天之间的间隔时间。

优选的，分析操作的具体操作过程为：

K1：获取意向文章内出现的关键词次数C＝{Ga₁,Ga₂,Ga₃......Ga_n}，并将其从大到小进行排序，得出关键词出现次数排序；

K2：获取每篇文章在每天的平均浏览量和下载量并将其根据公式比值＝平均下载量/平均浏览量，计算出每篇意向文章在每天的平均下载量和浏览量的比值

K3：将每篇意向文章在每天的平均下载量和浏览量的比值V_w，按照从大到小的顺序进行排序，得出比值V_w排序。

优选的，下载推荐排序操作的具体操作过程如下：

Q1：获取关键词出现次数排序和比值V_w排序，对意向文章进行下载推荐顺序，具体为：

M1：优先选取关键词出现次数排序和比值V_w排序均为第一的意向文章；

M2：最后，当关键词出现次数排序和比值V_w排序第一的不为同一篇意向文章时，且比值V_w排序第一的意向文章V_w>D，且下载量Px的值大于A时，则优先选取比值V_w排序第一的意向文章；

M3：当没有出现M1和M2中的情况时，优先选取关键词出现次数排序第一的意向文件。

本发明的有益效果：

(1)登录模块用于登录客户的实时账号数据和实时密码数据，登录模块内设置有验证单元，客户在登录模块输入实时账号数据和实时密码数据，并传输到验证单元，云存储模块内存储有标准账号数据和标准密码数据，验证单元从云存储模块内调取标准账号数据和标准密码数据，并将其与实时账号数据和实时密码数据进行比对，根据比对结果来验证账号的安全，具体为：当比对结果一致时，则判定该账号为正常登陆，允许登陆，当比对结果不一致时，则判定该账号为异常登陆，不允许登陆，并将允许登陆和不允许登陆传输到智能设备，查找模块用于客户查找相关文章，云存储模块内部还存储有文章数据，查找模块内部设置有输入单元，客户在输入单元内输入关键词，查找模块根据关键词从云存储模块内获取相应的文章数据，通过查找模块的设置，根据关键词的输入查找出意向文章，同时将意向文章内的关键词出现的次数计算出来，便于快速的对文章数据进行筛选，节省客户浏览的时间，提高工作效率；

(2)数据采集模块用于采集意向文章的下载量数据和浏览量数据，数据采集模块在接收到意向文章的下载量数据和浏览量数据后，即对其进行数据采集操作，并将其传输到数据分析模块，数据分析模块在接收每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量传输到数据分析模块后，将其与意向文章内出现的关键词次数一同进行分析操作，并将关键词出现次数排序和比值V_w排序传输到下载推荐模块，下载推荐模块在接收到关键词出现次数排序和比值V_w排序后，即对其进行下载推荐排序操作得到下载推荐顺序，并依据其将意向文章向客户推荐，并将推荐结果传输到智能设备，通过数据采集模块，数据分析模块和下载推荐模块的设置，对意向文章的每日平均浏览量、下载量以及下载量和浏览量的比值进行分析计算，从而对文章的下载推荐进行排序，节省客户自身选取文章的时间，增加文章的下载推荐的有效性，增加下载的便利性，节省时间，提高工作效率。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为基于大数据的精准推荐云下载服务系统，包括登录模块、数据采集模块、云存储模块、查找模块、数据分析模块、下载推荐模块和智能设备；

所述登录模块用于登录客户的实时账号数据和实时密码数据，所述登录模块内设置有验证单元，所述客户在登录模块输入实时账号数据和实时密码数据，并传输到验证单元；

所述云存储模块内存储有标准账号数据和标准密码数据，所述验证单元从云存储模块内调取标准账号数据和标准密码数据，并将其与实时账号数据和实时密码数据进行比对，根据比对结果来验证账号的安全，具体为：当比对结果一致时，则判定该账号为正常登陆，允许登陆，当比对结果不一致时，则判定该账号为异常登陆，不允许登陆，并将允许登陆和不允许登陆传输到智能设备；

所述查找模块用于客户查找相关文章，所述云存储模块内部还存储有文章数据，所述查找模块内部设置有输入单元，所述客户在输入单元内输入关键词，查找模块根据关键词从云存储模块内获取相应的文章数据，具体为：

步骤一：获取关键词，并将关键词标记为G＝{a₁,a₂,a₃......a_n}，Ga₁表示第一个关键词，Ga₂表示为第二个关键词，且每个关键词为两个或两个以上的字符组成，此处的字符指代汉字、拼音和数字；

步骤二：获取文章数据，并将文章数据标记为W＝{J₁,J₂,J₃......J_b}，WJ₁表示第J₁篇文章，同时将第J₁篇文章的内容表示为WJ_1c，第J₂篇文章的内容表示为WJ_2c，c＝1,2,3......l；

步骤三：根据关键词查找文章数据内的意向文章，此处意向文章指代根据关键词搜索出来的相关文章，并将意向文章内出现的关键词次数表示为C＝{Ga₁,Ga₂,Ga₃......Ga_n}，n＝1,2,3......y，CGa₁表示为第一个关键词出现的次数；

步骤四：通过求和公式计算出关键词出现的总次数为

所述数据采集模块用于采集意向文章的下载量数据和浏览量数据，所述数据采集模块在接收到意向文章的下载量数据和浏览量数据后，即对其进行数据采集操作，数据采集操作的具体操作过程为：

S1：获取第一段时间内，每篇意向文章每天的浏览量数据和下载量数据，并将其依次标定为Lwt和Xwt，w＝1,2,3......d，t＝1,2,3......e；

S2：根据公式平均值＝总数/时间，计算出来第一段时间段内，每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量其中，第一时间段界定为上个月第一天至上个月最后一天之间的间隔时间，得出每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量，并将其传输到数据分析模块；

所述数据分析模块在接收每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量传输到数据分析模块后，将其与意向文章内出现的关键词次数一同进行分析操作，分析操作的具体操作过程为：

K1：获取意向文章内出现的关键词次数C＝{Ga₁,Ga₂,Ga₃......Ga_n}，并将其从大到小进行排序，得出关键词出现次数排序；

K2：获取每篇文章在每天的平均浏览量和下载量并将其根据公式比值＝平均下载量/平均浏览量，计算出每篇意向文章在每天的平均下载量和浏览量的比值

K3：将每篇意向文章在每天的平均下载量和浏览量的比值V_w，按照从大到小的顺序进行排序，得出比值V_w排序，得到关键词出现次数排序和比值V_w排序，并将其传输到下载推荐模块；

所述下载推荐模块在接收到关键词出现次数排序和比值V_w排序后，即对其进行下载推荐排序操作得到下载推荐顺序，下载推荐排序操作的具体操作过程如下：

Q1：获取关键词出现次数排序和比值V_w排序，对意向文章进行下载推荐顺序，具体为：

M1：优先选取关键词出现次数排序和比值V_w排序均为第一的意向文章；

M2：最后，当关键词出现次数排序和比值V_w排序第一的不为同一篇意向文章时，且比值V_w排序第一的意向文章V_w>D，且下载量Px的值大于A时，则优先选取比值V_w排序第一的意向文章；

M3：当没有出现M1和M2中的情况时，优先选取关键词出现次数排序第一的意向文件，并依据其将意向文章向客户推荐，并将推荐结果传输到智能设备。

本发明在工作时，登录模块用于登录客户的实时账号数据和实时密码数据，登录模块内设置有验证单元，客户在登录模块输入实时账号数据和实时密码数据，并传输到验证单元，云存储模块内存储有标准账号数据和标准密码数据，验证单元从云存储模块内调取标准账号数据和标准密码数据，并将其与实时账号数据和实时密码数据进行比对，根据比对结果来验证账号的安全，具体为：当比对结果一致时，则判定该账号为正常登陆，允许登陆，当比对结果不一致时，则判定该账号为异常登陆，不允许登陆，并将允许登陆和不允许登陆传输到智能设备，查找模块用于客户查找相关文章，云存储模块内部还存储有文章数据，查找模块内部设置有输入单元，客户在输入单元内输入关键词，查找模块根据关键词从云存储模块内获取相应的文章数据，通过查找模块的设置，根据关键词的输入查找出意向文章，同时将意向文章内的关键词出现的次数计算出来，便于快速的对文章数据进行筛选，节省客户浏览的时间，提高工作效率，数据采集模块用于采集意向文章的下载量数据和浏览量数据，数据采集模块在接收到意向文章的下载量数据和浏览量数据后，即对其进行数据采集操作，并将其传输到数据分析模块，数据分析模块在接收每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量传输到数据分析模块后，将其与意向文章内出现的关键词次数一同进行分析操作，并将关键词出现次数排序和比值V_w排序传输到下载推荐模块，下载推荐模块在接收到关键词出现次数排序和比值V_w排序后，即对其进行下载推荐排序操作得到下载推荐顺序，并依据其将意向文章向客户推荐，并将推荐结果传输到智能设备，通过数据采集模块，数据分析模块和下载推荐模块的设置，对意向文章的每日平均浏览量、下载量以及下载量和浏览量的比值进行分析计算，从而对文章的下载推荐进行排序，节省客户自身选取文章的时间，增加文章的下载推荐的有效性，增加下载的便利性，节省时间，提高工作效率。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.基于大数据的精准推荐云下载服务系统，其特征在于，包括登录模块、数据采集模块、云存储模块、查找模块、数据分析模块、下载推荐模块和智能设备；

所述登录模块用于登录客户的实时账号数据和实时密码数据，所述登录模块内设置有验证单元，所述客户在登录模块输入实时账号数据和实时密码数据，并传输到验证单元；

所述云存储模块内存储有标准账号数据和标准密码数据，所述验证单元从云存储模块内调取标准账号数据和标准密码数据，并将其与实时账号数据和实时密码数据进行比对，根据比对结果来验证账号的安全，具体为：当比对结果一致时，则判定该账号为正常登陆，允许登陆，当比对结果不一致时，则判定该账号为异常登陆，不允许登陆，并将允许登陆和不允许登陆传输到智能设备；

所述查找模块用于客户查找相关文章，所述云存储模块内部还存储有文章数据，所述查找模块内部设置有输入单元，所述客户在输入单元内输入关键词，查找模块根据关键词从云存储模块内获取相应的文章数据，具体为：

步骤一：获取关键词，并将关键词标记为G＝{a₁,a₂,a₃......a_n}，Ga₁表示第一个关键词，Ga₂表示为第二个关键词，且每个关键词为两个或两个以上的字符组成，此处的字符指代汉字、拼音和数字；

步骤二：获取文章数据，并将文章数据标记为W＝{J₁,J₂,J₃......J_b}，WJ₁表示第J₁篇文章，同时将第J₁篇文章的内容表示为WJ_1c，第J₂篇文章的内容表示为WJ_2c，c＝1,2,3......l；

步骤三：根据关键词查找文章数据内的意向文章，此处意向文章指代根据关键词搜索出来的相关文章，并将意向文章内出现的关键词次数表示为C＝{Ga₁,Ga₂,Ga₃......Ga_n}，n＝1,2,3......y，CGa₁表示为第一个关键词出现的次数；

步骤四：通过求和公式计算出关键词出现的总次数为

所述数据采集模块用于采集意向文章的下载量数据和浏览量数据，所述数据采集模块在接收到意向文章的下载量数据和浏览量数据后，即对其进行数据采集操作，得出每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量，并将其传输到数据分析模块；

所述数据分析模块在接收每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量传输到数据分析模块后，将其与意向文章内出现的关键词次数一同进行分析操作，得到关键词出现次数排序和比值V_w排序，并将其传输到下载推荐模块；

所述下载推荐模块在接收到关键词出现次数排序和比值V_w排序后，即对其进行下载推荐排序操作得到下载推荐顺序，并依据其将意向文章向客户推荐，并将推荐结果传输到智能设备。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的精准推荐云下载服务系统，其特征在于，数据采集操作的具体操作过程为：

S1：获取第一段时间内，每篇意向文章每天的浏览量数据和下载量数据，并将其依次标定为Lwt和Xwt，w＝1,2,3......d，t＝1,2,3......e；

S2：根据公式平均值＝总数/时间，计算出来第一段时间段内，每篇意向文章在每天的平均浏览量和下载量其中，第一时间段界定为上个月第一天至上个月最后一天之间的间隔时间。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的精准推荐云下载服务系统，其特征在于，分析操作的具体操作过程为：

K1：获取意向文章内出现的关键词次数C＝{Ga₁,Ga₂,Ga₃......Ga_n}，并将其从大到小进行排序，得出关键词出现次数排序；

K2：获取每篇文章在每天的平均浏览量和下载量并将其根据公式比值＝平均下载量/平均浏览量，计算出每篇意向文章在每天的平均下载量和浏览量的比值

K3：将每篇意向文章在每天的平均下载量和浏览量的比值V_w，按照从大到小的顺序进行排序，得出比值V_w排序。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的精准推荐云下载服务系统，其特征在于，下载推荐排序操作的具体操作过程如下：

Q1：获取关键词出现次数排序和比值V_w排序，对意向文章进行下载推荐顺序，具体为：

M1：优先选取关键词出现次数排序和比值V_w排序均为第一的意向文章；

M2：最后，当关键词出现次数排序和比值V_w排序第一的不为同一篇意向文章时，且比值V_w排序第一的意向文章V_w>D，且下载量Px的值大于A时，则优先选取比值V_w排序第一的意向文章；

M3：当没有出现M1和M2中的情况时，优先选取关键词出现次数排序第一的意向文件。