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龙图腾网恭喜北京蜂窝科技有限公司申请的专利一种基于大数据的智能推送方法、装置及计算设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119031031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411063800.8，技术领域涉及：H04L67/55；该发明授权一种基于大数据的智能推送方法、装置及计算设备是由徐杭设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的智能推送方法、装置及计算设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据的智能推送方法、装置及计算设备。其中，根据采集的用户数据构建多维数据画像；提取目标用户的兴趣标签和群体标签；基于用户兴趣模型，以及混合推荐算法，训练个性化推荐模型；根据获取的目标用户的当前地理位置、设备状态、时间节点以及社交活动状态，结合个性化推荐模型的预测结果，生成上下文感知推送策略；基于成上下文感知推送策略，向目标用户推送相应内容。本申请提供的技术方案能够提升推送内容的准确度和推送效率。

本发明授权一种基于大数据的智能推送方法、装置及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的智能推送方法，其特征在于，包括：从多个异构数据源收集目标用户的用户数据；对所述用户数据进行特征提取，以构建所述目标用户的多维数据画像；通过分析所述目标用户的多维数据画像，以提取所述目标用户的兴趣标签和群体标签，并存储至预先建立的用户兴趣模型中，其中，所述兴趣标签通过识别所述多维数据画像中的多维特征向量获得；基于所述用户兴趣模型，利用深度神经网络、协同过滤和图神经网络结合的混合推荐算法，训练个性化推荐模型，所述个性化推荐模型用于根据所述用户兴趣模型中的兴趣标签和群体标签生成预测结果，所述预测结果包括所述目标用户的感兴趣内容；根据获取的所述目标用户的当前地理位置、设备状态、时间节点以及社交活动状态，结合所述个性化推荐模型的预测结果，生成上下文感知推送策略，所述上下文感知推送策略至少包括：推送时机和推送内容；基于所述上下文感知推送策略，向所述目标用户推送相应内容；所述通过分析所述目标用户的多维数据画像，以提取所述目标用户的兴趣标签和群体标签，包括：对所述目标用户的多维数据画像中的多维特征向量进行特征选择，筛选出具有代表性的用户行为特征、设备偏好特征、地理位置特征、社交倾向特征以及环境行为特征，并作为用户特征；基于所述用户特征对应特征向量构建特征矩阵，根据所述特征矩阵进行初始聚类中心点优化，以确定出目标聚类中心点；将所述目标聚类中心点作为层次聚类算法的输入，以结合所述层次聚类算法对所述目标用户进行多层次兴趣分群，得到多层次兴趣分群结果；根据所述多层次兴趣分群结果，生成用户兴趣模型，所述用户兴趣模型中记录有所述目标用户的兴趣标签和群体标签，所述兴趣标签根据所述目标用户在聚类过程中表现出的特征和偏好生成，所述群体标签是指所述目标用户在不同聚类层级中所属的群体标识。

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