CN115907866A - 一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及锁频广告推送技术领域，具体为一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，包括锁屏取采单元、广告匹配识别单元、热点选取处理单元、云端处理单元以及锁屏推荐排序单元；本发明通过对用户的相关浏览数据进行采集，将采集的数据进行整合划分，将采集整合划分的数据与存储的数据进行一个匹配处理，从而选取出用户感兴趣的广告类型，对数据库内的存储广告进行一次筛选，缩小广告范围，实现推荐的可靠性，将第一次筛选后的数据与用户的数据进行关联处理，从而得到若干个相关联的数据，将相关联数据进行一个数值综合转化计算，从而筛选出用户的广告推荐排序，依据广告的推荐排序进行精确的广告推送，提升广告推送的宣传力度。

Description

一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统

技术领域

本发明涉及锁频广告推送技术领域，具体为一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统。

背景技术

锁屏广告是指将符合要求的广告形式形成广告池，通过选取广告池内的图片或视频形式的广告对用户进行随机推送与展示，从而达到广告的宣传效果，增加广告的知名度等。

目前，现有的广告推荐是通过对广告进行数据的分析，从而选取出热门广告，并进行随机推送，无法依据用户的浏览记录选取用户热爱的广告类型，与此同时，也无法依据用户热爱广告的相关数值进行一个广告的评价，并依据评价结果进行推荐排序。

为此，我们提出一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，本发明通过对用户的相关浏览数据进行采集，将采集的数据进行整合划分，从而便于数据处理时的数据匹配，节省匹配所需的时间，将采集整合划分的数据与存储的数据进行一个匹配处理，从而选取出用户感兴趣的广告类型，对数据库内的存储广告进行一次筛选，缩小广告范围，实现推荐的可靠性，将第一次筛选后的数据与用户的数据进行关联处理，从而得到若干个相关联的数据，将相关联数据进行一个数值综合转化计算，从而筛选出用户的广告推荐排序，依据广告的推荐排序进行精确的广告推送，提升广告推送的宣传力度。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，包括锁屏取采单元、广告匹配识别单元、热点选取处理单元、云端处理单元以及锁屏推荐排序单元；

所述云端处理单元生成锁取信令并传输至锁屏取采单元，通过锁屏取采单元用于对用户的手机浏览进行数据的采集，并将采集的数据进行整理划分操作，得到若干个用户数组，用户数据组包括用户数据以及对应的览次数据、览名数据、览时数据、览点数据以及资消数据；

所述云端处理单元生成匹识信令并传输至广告匹配识别单元，通过广告匹配识别单元对整合处理后的采集数据进行识别处理操作，得到类次排序数据；

所述云端处理单元生成热选信令并传输至热点选取处理单元，通过热点选取处理单元对用户浏览习性对应的广告进行分析判定，从而将若干个选取出的热点进行热点选取操作，得到转化数据组，转化数据组包括实时记点排序数据、变化信号Bh_i、变动赋值Bh_if_j、类次排序数据、基数消费值；

所述云端处理单元生成荐推信令并传输至锁屏推荐排序单元，通过锁屏推荐排序单元对用户兴趣爱好对应的广告进行推荐计算排序操作，得到一推排序数据以及二推排序数据，依据一推排序数据以及二推排序数据进行广告的推荐。

进一步的，整理划分操作的具体操作过程为：

获取操作信息，并将操作信息划分为用户数据、览次数据、览名数据、览时数据、资消数据以及览点数据，依据每个用户数据进行览次数据、览名数据、览时数据、资消数据以及览点数据的划分并标定为用户数组；

用户数据表示为用户的ID，览次数据表示为用户数据对应的记录的浏览次数，览名数据表示为用户数据对应的记录每次浏览的名称，览时数据表示为用户数据对应的记录每次浏览的时间长度，资消数据表示为用户数据对应的记录每次消费的价格，览点数据表示为用户数据对应的记录的浏览的时间点。

进一步的，识别处理操作的具体操作过程为：

获取广告匹配识别单元内存储的广告相关的记录信息，将记录信息内记录中每个广告的名称标记为记名数据，将记录的广告名称对应的类型标记为记类数据，将记录的广告名称对应的点击浏览的次数标定为记点数据，将记录的广告名称数据对应点击浏览次数对应的用户标记为记用数据，将记录的广告名称对应的广告所需要投入的花费标记为记费数据；

将用户数据对应的览时数据与时阈值进行比对，当览时数据大于时阈值时，则生成浏览信号，当览时数据小于等于时阈值时，则生成略过信号，时阈值为预设值；

提取浏览信号以及略过信号并进行识别，当识别到略过信号时，则将该略过信号对应的览名数据标定为无意向广告，当识别到浏览信号时，则将该浏览信号对应的览名数据标定为意向广告；

依据用户数据选取意向广告对应的览名数据，并进行排序数据，得到类次排序数据；

将类次排序数据、览次数据、览点数据、资消数据、记点数据、记用数据以及记费数据传输至热点选取处理单元。

进一步的，进行排序数据的具体过程为：

将览名数据与记名数据进行匹配，选取出对应匹配的记名数据，依据记名数据提取对应的记类数据，依据览次数据选取出对应的若干个对记类数据，并对记类数据进行种类识别，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A1类的浏览标定为B1，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A2类的浏览标定为B2，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A3类的浏览标定为B3，......，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为An类的浏览标定为Bn，选取览次数据对应的若干个记类数据按照类型重复地出现次数进行从大到小的排序，从而得到类次排序数据。

进一步的，热点选取操作的具体操作过程为：

选取览次数据对应的览点数据、览次数据以及资消数据，以览点数据数值为X轴数值，以资消数据为Y轴数值，在虚拟平面直角坐标系中标记处若干个消费点坐标，依据若干个消费坐标点之间的直线连接组成消费变化图；

依据消费变化图进行图像处理，得到变化信号Bh_i以及变动赋值Bh_if_j；

依据记点数据对记类数据中记名数据进行从大到小的排序，得到记点排序数据，将记点排序数据中两个相邻排序的记点数据进行差值计算，计算出若干个记点差值，对若干个差值进行二次排序处理，具体为：

将若干个记点差值与记点阈值进行比对，当记点差值大于记点阈值时，则生成大差信号，当记点差值小于等于记点阈值时，则生成小差信号，且记点阈值为预设值；

当识别到小差信号时，则判定记点排序数据中的排序无需变动，当识别到大差信号时，则进行二次记点排序处理，具体为：

依据计算式：记点占比＝记用数据/记点数据，计算出记点占比并标记为G1，将记点占比G1与记点占比阈值G2进行比对，当G1＞G2时，则将两个对应的记点数据的排序进行调换，当G1≤G2时，则两个对应的记点数据的排序不进行调换，将最后得到的记点排序数据标定为实时记点排序数据；

将最后一个消费坐标点标定为基数消费值；

将实时记点排序数据、变化信号Bh_i、变动赋值Bh_if_j、类次排序数据、基数消费值以及记费数据传输至锁屏推荐排序单元。

进一步的，依据消费变化图进行图像处理的具体过程为：

依据计算式：消费差值＝最后一个消费坐标点Y轴值-第一个消费坐标点Y轴值，计算出消费差值，并进行消费差值判断，当消费差值大于零时，则生成上升信号，当消费差值等于零时，则生成持平信号，当消费差值小于零时，则生成下降信号；

将若干个消费坐标点依据览点数据进行相邻的两个消费坐标点差值计算，计算出若干个实时消费差值，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加逐渐增大时，则生成增大信号，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加逐渐减小时，则生成减小信号，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加波动时，则生成波动信号；

依据增大信号、减小信号、波动信号、上升信号、持平信号以及下降信号进行信号匹配，得到变化信号Bh_i以及变动赋值Bh_if_j。

进一步的，进行信号匹配的具体过程为：

当同时识别到上升信号与增大信号时，则生成均值增长信号，当同时识别到上升信号与减小信号时，则生成缓慢增长信号，当同时识别到上升信号与波动信号时，则生成波动增长信号；

当同时识别到持平信号与波动信号时，则判定用户消费呈波动变化，生成波动持平信号；

当同时识别到下降信号与增大信号时，则生成均值下降信号，当同时识别到下降信号与减小信号时，则生成缓慢下降信号，当同时识别到下降信号与波动信号时，则生成波动下降信号；

将均值增长信号、缓慢增长信号、波动增长信号、波动持平信号、均值下降信号、缓慢下降信号以及波动下降信号统一标定为变化信号Bh_i，i的取值为1-7之间的任意一个整数，将变化信号Bh_i进行数值赋予，变动赋值Bh_if_j，j的取值为正整数，且变动赋值为预设值。

进一步的，推荐计算排序操作的具体操作过程为：

依据计算式：消费计算值＝基数消费值±变动赋值，对基数消费值与变化信号Bh_i以及变动赋值Bh_if_j的匹配结果进行计算，且消费计算值为一个范围值；

将消费计算值与用户数据对应的类次排序数据进行匹配，得到一推排序数据，一推排序数据包括一推首选位、一推二选位、......、一推N选位，一推首选位表示为排序第一的类型，一推二选位表示为排序第二的类型，......，一推N选位表示为排序第N的类型；

将实时记点排序数据与消费计算值进行匹配，将实时记点排序数据内记名数据对应的记费数据与消费计算值进行匹配，当记费数据属于消费计算值的范围时，则生成费合信号，当记费数据不属于消费计算值的范围时，则生成费劣信号；

提取费劣信号，并将实时记点排序数据内费劣信号对应的记名数据进行剔除，组成实新排序数据，将实新排序数据中排序第一的记名数据标定为二推首选位，将实新排序数据中排序第二的记名数据标定为二推二选位，将实新排序数据中排序第三的记名数据标定为二推三选位，......，将实新排序数据中排序第N的记名数据标定为二推N选位，将二推首选位、二推二选位、......、二推N选位统一标定为二推排序数据。

本发明的有益效果：

本发明通过对用户的相关浏览数据进行采集，将采集的数据进行整合划分，从而便于数据处理时的数据匹配，节省匹配所需的时间，将采集整合划分的数据与存储的数据进行一个匹配处理，从而选取出用户感兴趣的广告类型，对数据库内的存储广告进行一次筛选，缩小广告范围，实现推荐的可靠性，将第一次筛选后的数据与用户的数据进行关联处理，从而得到若干个相关联的数据，将相关联数据进行一个数值综合转化计算，从而筛选出用户的广告推荐排序，依据广告的推荐排序进行精确的广告推送，提升广告推送的宣传力度。

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，本发明为一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，包括锁屏取采单元、广告匹配识别单元、热点选取处理单元、云端处理单元以及锁屏推荐排序单元；

所述云端处理单元分别与锁屏取采单元、广告匹配识别单元、热点选取处理单元以及锁屏推荐排序单元通信连接；

所述锁屏取采单元依据锁取信令对用户的手机终端进行操作信息，并对操作信息进行整理划分操作，整理划分操作的具体操作过程为：

获取操作信息，将操作信息内用户的ID标定为用户数据，将操作信息内用户数据对应的记录的浏览次数标定为览次数据，将操作信息内用户数据对应的记录每次浏览的名称标定为览名数据，将操作信息内用户数据对应的记录每次浏览的时间长度标定为览时数据，将操作信息内用户数据对应的记录每次消费的价格标记为资消数据，将操作信息内用户数据对应的记录的浏览的时间点标定为览点数据；

选取出同一个用户数据以及对应的览次数据、览名数据、览时数据、览点数据以及资消数据标定为用户数组，反复进行上述操作，得到若干个用户数组，将若干个用户数组传输至广告匹配识别单元；

所述广告匹配识别单元依据匹识信令对锁屏取采单元整理划分得到的若干个用户数据以及对应的览次数据、览名数据、览时数据、览点数据以及资消数据一同进行识别处理操作，识别处理操作的具体操作过程为：

获取广告匹配识别单元内存储的广告相关的记录信息，将记录信息划分为记名数据、记类数据、记点数据、记用数据以及记费数据；

记名数据指代记录中每个广告的名称，记类数据指代在记录的广告名称对应的类型，记点数据指代记录的广告名称对应的点击浏览的次数，记用数据指代记录的广告名称数据对应点击浏览次数对应的用户，例如：同一个广告在同一个用户的不同次数的浏览下会点击多次，记费数据指代记录的广告名称对应的广告所需要投入的花费；

选取用户数据对应的览时数据，设定一个览时数据的预设值并标定为时阈值，将览时数据与时阈值进行比对，当览时数据大于时阈值时，则判定用户在浏览该广告，生成浏览信号，当览时数据小于等于时阈值时，则判定用户在略过该广告，生成略过信号；

提取浏览信号以及略过信号并进行识别，当识别到略过信号时，则将该略过信号对应的览名数据标定为无意向广告，当识别到浏览信号时，则将该浏览信号对应的览名数据标定为意向广告；

依据用户数据选取意向广告对应的览名数据，并将览名数据与记名数据进行匹配，选取出对应匹配的记名数据，依据记名数据提取对应的记类数据，依据览次数据选取出对应的若干个对记类数据，并对记类数据进行种类识别，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A1类的浏览标定为B1，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A2类的浏览标定为B2，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A3类的浏览标定为B3，......，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为An类的浏览标定为Bn，选取览次数据对应的若干个记类数据按照类型重复地出现次数进行从大到小的排序，从而得到类次排序数据；

将类次排序数据、览次数据、览点数据、资消数据、记点数据、记用数据以及记费数据传输至热点选取处理单元；

所述热点选取处理单元依据热选信令对类次排序数据、览次数据、览点数据、资消数据、记点数据、记用数据以及记费数据进行热点选取操作，热点选取操作的具体操作过程为：

选取览次数据对应的览点数据，依据览点数据选取出览次数据对应的资消数据，建立一个虚拟平面直角坐标系，将览点数据标定为X轴数值，将资消数据标定为Y轴数值，依据览点数据以及资消数据在虚拟平面直角坐标系中进行若干个坐标点标记，得到若干个消费坐标点，将若干个消费坐标点进行依次连接，从而形成一个消费变化图；

将消费变化图的最后一个消费坐标点与第一个消费坐标点进行差值计算，计算出消费坐标点的Y轴差值并标定为消费差值，依据消费差值对用户的消费进行初次分析处理，具体为：对消费差值进行变化判断，当消费差值大于零时，则判定用户的初始消费与最新消费呈上升状态，生成上升信号，当消费差值等于零时，则判定用户的初始消费与最新消费呈持平状态，生成持平信号，当消费差值小于零时，则判定用户的初始消费状态与最新消费状态呈下降状态，生成下降信号；

将若干个消费坐标点依据览点数据进行相邻的两个消费坐标点差值计算，计算出若干个实时消费差值，(此处的相邻的消费坐标点之间的差值进行差值计算的方法为：后一个览点数据对应的消费坐标点减去前一个览点数据对应的消费坐标点)，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加逐渐增大时，则判定消费差值增大，生成增大信号，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加逐渐减小时，则判定消费差值减小，生成减小信号，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加波动时，则判定消费差值波动，生成波动信号，(在其他情况下的情况进行数据的剔除，不进行数据选取)；

将增大信号、减小信号以及波动信号分别与上升信号、持平信号以及下降信号进行匹配：

当同时识别到上升信号与增大信号时，则判定用户消费呈均值增长，生成均值增长信号，当同时识别到上升信号与减小信号时，则判定用户消费呈缓慢增长，生成缓慢增长信号，当同时识别到上升信号与波动信号时，则判定用户消费呈波动增长，生成波动增长信号；

当同时识别到持平信号与波动信号时，则判定用户消费呈波动变化，生成波动持平信号；

当同时识别到下降信号与增大信号时，则判定用户消费呈均值下降，生成均值下降信号，当同时识别到下降信号与减小信号时，则判定用户消费呈缓慢下降，生成缓慢下降信号，当同时识别到下降信号与波动信号时，则判定用户消费呈波动下降，生成波动下降信号；

将均值增长信号、缓慢增长信号、波动增长信号、波动持平信号、均值下降信号、缓慢下降信号以及波动下降信号统一标定为变化信号Bh_i，i的取值为1-7之间的任意一个整数，且分别依次对应将均值增长信号、缓慢增长信号、波动增长信号、波动持平信号、均值下降信号、缓慢下降信号以及波动下降信号，将变化信号Bh_i进行数值赋予，变动赋值Bh_if_j，j的取值为正整数，且变动赋值为预设值；

提取类次排序数据，选取出其每个记类数据中记名数据的记点数据、记用数据以及记费数据，依据记点数据进行从大到小的排序，从而得到记点排序数据，将记点排序数据中两个相邻排序的记点数据进行差值计算，计算出若干个记点差值，对若干个差值进行二次排序处理，具体为：

将若干个记点差值与记点阈值进行比对，当记点差值大于记点阈值时，则判定点击率相差大，生成大差信号，当记点差值小于等于记点阈值时，则判定点击率相差小，生成小差信号，且记点阈值为预设值；

对大差信号以及小差信号进行识别，当识别到小差信号时，则判定记点排序数据中的排序无需变动，当识别到大差信号时，则提取记点数据以及记用数据并进行二次记点排序处理，具体为：

依据计算式：记点占比＝记用数据/记点数据，计算出记点占比，将记点占比与记点占比阈值进行比对，当记点占比大于记点占比阈值时，则将两个对应的记点数据的排序进行调换，当记点占比小于等于记点占比阈值时，则两个对应的记点数据的排序不进行调换，将最后得到的记点排序数据标定为实时记点排序数据；

将最后一个消费坐标点标定为基数消费值；

将实时记点排序数据、变化信号Bh_i、变动赋值Bh_if_j、类次排序数据、基数消费值以及记费数据传输至锁屏推荐排序单元；

所述锁屏推荐排序单元依据荐推信令对实时记点排序数据、变化信号Bh_i、变动赋值Bh_if_j、类次排序数据、基数消费值以及记费数据进行推荐计算排序操作，推荐计算排序操作的具体操作过程为：

依据用户数据选取对应的基数消费值，将基数消费值与变化信号Bh_i以及变动赋值Bh_if_j的匹配结果进行计算，消费计算值＝基数消费值±变动赋值，且消费计算值为一个范围值；

将消费计算值与用户数据对应的类次排序数据进行匹配，将排序第一的类型标定为一推首选位，将排序第二的类型标定为一推二选位，......，将排序第N的类型标定为一推N选位，将一推首选位、一推二选位、......、一推N选位统一标定为一推排序数据；

将实时记点排序数据与消费计算值进行匹配，将实时记点排序数据内记名数据对应的记费数据与消费计算值进行匹配，当记费数据属于消费计算值的范围时，则判定消费价格相匹配，生成费合信号，当记费数据不属于消费计算值的范围时，则判定消费价格不匹配，生成费劣信号；

提取费劣信号，并将实时记点排序数据内费劣信号对应的记名数据进行剔除，组成实新排序数据，将实新排序数据中排序第一的记名数据标定为二推首选位，将实新排序数据中排序第二的记名数据标定为二推二选位，将实新排序数据中排序第三的记名数据标定为二推三选位，......，将实新排序数据中排序第N的记名数据标定为二推N选位，将二推首选位、二推二选位、......、二推N选位统一标定为二推排序数据；

依据一推排序数据以及二推排序数据进行用户手机锁屏广告的推荐。

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 (11)

1.一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，包括锁屏取采单元、广告匹配识别单元、热点选取处理单元、云端处理单元以及锁屏推荐排序单元；

所述云端处理单元生成锁取信令并传输至锁屏取采单元，通过锁屏取采单元用于对用户的手机浏览进行数据的采集，并将采集的数据进行整理划分操作，得到若干个用户数组，用户数据组包括用户数据以及对应的览次数据、览名数据、览时数据、览点数据以及资消数据；

所述云端处理单元生成匹识信令并传输至广告匹配识别单元，通过广告匹配识别单元对整合处理后的采集数据进行识别处理操作，得到类次排序数据；

所述云端处理单元生成热选信令并传输至热点选取处理单元，通过热点选取处理单元对用户浏览习性对应的广告进行分析判定，从而将若干个选取出的热点进行热点选取操作，得到转化数据组，转化数据组包括实时记点排序数据、变化信号Bh_i、变动赋值Bh_if_j、类次排序数据、基数消费值；

所述云端处理单元生成荐推信令并传输至锁屏推荐排序单元，通过锁屏推荐排序单元对用户兴趣爱好对应的广告进行推荐计算排序操作，得到一推排序数据以及二推排序数据，依据一推排序数据以及二推排序数据进行广告的推荐。

2.根据权利要求1所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，整理划分操作的具体操作过程为：

获取操作信息，并将操作信息划分为用户数据、览次数据、览名数据、览时数据、资消数据以及览点数据，依据每个用户数据进行览次数据、览名数据、览时数据、资消数据以及览点数据的划分并标定为用户数组；

用户数据表示为用户的ID，览次数据表示为用户数据对应的记录的浏览次数，览名数据表示为用户数据对应的记录每次浏览的名称，览时数据表示为用户数据对应的记录每次浏览的时间长度，资消数据表示为用户数据对应的记录每次消费的价格，览点数据表示为用户数据对应的记录的浏览的时间点。

3.根据权利要求1所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，识别处理操作的具体操作过程为：

获取广告匹配识别单元内存储的广告相关的记录信息，将记录信息内记录中每个广告的名称标记为记名数据，将记录的广告名称对应的类型标记为记类数据，将记录的广告名称对应的点击浏览的次数标定为记点数据，将记录的广告名称数据对应点击浏览次数对应的用户标记为记用数据，将记录的广告名称对应的广告所需要投入的花费标记为记费数据；

依据用户数据对应的览时数据进行信号转化处理，得到无意向广告或意向广告；

依据用户数据选取意向广告对应的览名数据，并进行排序数据，得到类次排序数据；

将类次排序数据、览次数据、览点数据、资消数据、记点数据、记用数据以及记费数据传输至热点选取处理单元。

4.根据权利要求3所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，进行信号转化处理的具体过程为：

将用户数据对应的览时数据与时阈值进行比对，当览时数据大于时阈值时，则生成浏览信号，当览时数据小于等于时阈值时，则生成略过信号，时阈值为预设值；

提取浏览信号以及略过信号并进行识别，当识别到略过信号时，则将该略过信号对应的览名数据标定为无意向广告，当识别到浏览信号时，则将该浏览信号对应的览名数据标定为意向广告。

5.根据权利要求3所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，进行排序数据的具体过程为：

将览名数据与记名数据进行匹配，选取出对应匹配的记名数据，依据记名数据提取对应的记类数据，依据览次数据选取出对应的若干个对记类数据，并对记类数据进行种类识别，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A1类的浏览标定为B1，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A2类的浏览标定为B2，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为A3类的浏览标定为B3，......，将览次数据对应的若干个记类数据中类型为An类的浏览标定为Bn，选取览次数据对应的若干个记类数据按照类型重复地出现次数进行从大到小的排序，从而得到类次排序数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，热点选取操作的具体操作过程为：

选取览次数据对应的览点数据、览次数据以及资消数据，以览点数据数值为X轴数值，以资消数据为Y轴数值，在虚拟平面直角坐标系中标记处若干个消费点坐标，依据若干个消费坐标点之间的直线连接组成消费变化图；

依据消费变化图进行图像处理，得到变化信号Bh_i以及变动赋值Bh_if_j；

依据记点数据对记类数据中记名数据进行从大到小的排序，得到记点排序数据，将记点排序数据中两个相邻排序的记点数据进行差值计算，计算出若干个记点差值，对若干个差值进行二次排序处理，得到实时记点排序数据；

将最后一个消费坐标点标定为基数消费值；

将实时记点排序数据、变化信号Bh_i、变动赋值Bh_if_j、类次排序数据、基数消费值以及记费数据传输至锁屏推荐排序单元。

7.根据权利要求6所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，依据消费变化图进行图像处理的具体过程为：

依据计算式：消费差值＝最后一个消费坐标点Y轴值-第一个消费坐标点Y轴值，计算出消费差值，并进行消费差值判断，当消费差值大于零时，则生成上升信号，当消费差值等于零时，则生成持平信号，当消费差值小于零时，则生成下降信号；

将若干个消费坐标点依据览点数据进行相邻的两个消费坐标点差值计算，计算出若干个实时消费差值，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加逐渐增大时，则生成增大信号，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加逐渐减小时，则生成减小信号，当若干个实时消费差值依据览点数据的增加波动时，则生成波动信号；

依据增大信号、减小信号、波动信号、上升信号、持平信号以及下降信号进行信号匹配，得到变化信号Bh_i以及变动赋值Bh_if_j。

8.根据权利要求7所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，进行信号匹配的具体过程为：

当同时识别到上升信号与增大信号时，则生成均值增长信号，当同时识别到上升信号与减小信号时，则生成缓慢增长信号，当同时识别到上升信号与波动信号时，则生成波动增长信号；

当同时识别到持平信号与波动信号时，则判定用户消费呈波动变化，生成波动持平信号；

当同时识别到下降信号与增大信号时，则生成均值下降信号，当同时识别到下降信号与减小信号时，则生成缓慢下降信号，当同时识别到下降信号与波动信号时，则生成波动下降信号；

将均值增长信号、缓慢增长信号、波动增长信号、波动持平信号、均值下降信号、缓慢下降信号以及波动下降信号统一标定为变化信号Bh_i，i的取值为1-7之间的任意一个整数，将变化信号Bh_i进行数值赋予，变动赋值Bh_if_j，j的取值为正整数，且变动赋值为预设值。

9.根据权利要求6所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，进行二次排序处理的具体过程为：

将若干个记点差值与记点阈值进行比对，当记点差值大于记点阈值时，则生成大差信号，当记点差值小于等于记点阈值时，则生成小差信号，且记点阈值为预设值；

当识别到小差信号时，则判定记点排序数据中的排序无需变动，当识别到大差信号时，则进行二次记点排序处理，具体为：

依据计算式：记点占比＝记用数据/记点数据，计算出记点占比并标记为G1，将记点占比G1与记点占比阈值G2进行比对，当G1＞G2时，则将两个对应的记点数据的排序进行调换，当G1≤G2时，则两个对应的记点数据的排序不进行调换，将最后得到的记点排序数据标定为实时记点排序数据。

10.根据权利要求1所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，推荐计算排序操作的具体操作过程为：

依据计算式：消费计算值＝基数消费值±变动赋值，对基数消费值与变化信号Bh_i以及变动赋值Bh_if_j的匹配结果进行计算，且消费计算值为一个范围值；

将消费计算值与用户数据对应的类次排序数据进行匹配，得到一推排序数据，一推排序数据包括一推首选位、一推二选位、......、一推N选位，一推首选位表示为排序第一的类型，一推二选位表示为排序第二的类型，......，一推N选位表示为排序第N的类型；

将实时记点排序数据与消费计算值进行二次推荐匹配处理，得到二推排序数据。

11.根据权利要求10所述的一种基于手机锁屏广告的数据分析推送系统，其特征在于，进行二次推荐匹配处理的具体过程为：

将实时记点排序数据内记名数据对应的记费数据与消费计算值进行匹配，当记费数据属于消费计算值的范围时，则生成费合信号，当记费数据不属于消费计算值的范围时，则生成费劣信号；

提取费劣信号，并将实时记点排序数据内费劣信号对应的记名数据进行剔除，组成实新排序数据，将实新排序数据中排序第一的记名数据标定为二推首选位，将实新排序数据中排序第二的记名数据标定为二推二选位，将实新排序数据中排序第三的记名数据标定为二推三选位，......，将实新排序数据中排序第N的记名数据标定为二推N选位，将二推首选位、二推二选位、......、二推N选位统一标定为二推排序数据。

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