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申请/专利权人：深圳市中源盛科技有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种基于用户画像的互联网汽车资源个性化推送系统及方法，该系统包括多维特征多元组生成模块、兴趣度计算模块、轮播排序数据更新模块、推送值计算模块及汽车资源数据推送模块，根据用户属性数据、用户行为数据及用户偏好数据构建目标用户的用户画像，根据用户画像筛选目标用户对应的汽车资源数据，计算汽车资源数据的兴趣度；根据兴趣度生成汽车资源数据的轮播排列数据，实时更新轮播排序数据；计算轮播排序数据矩阵的时间因子权重，计算轮播排序数据矩阵中汽车资源数据的推送值；根据推送值确定个性化最佳轮播排列数据，将个性化最佳轮播排列数据推送至目标用户。本发明可以提高资源个性化推送时的精准性。

主权项：1.一种基于用户画像的互联网汽车资源个性化推送系统，其特征在于，所述系统包括多维特征多元组生成模块、兴趣度计算模块、轮播排序数据更新模块、推送值计算模块及汽车资源数据推送模块，其中，所述多维特征多元组生成模块，用于采集预设时刻内目标用户的用户属性数据及用户行为数据，根据所述用户行为数据确定所述目标用户的用户偏好数据，根据所述用户属性数据、所述用户行为数据及所述用户偏好数据生成所述目标用户的多维特征多元组；所述兴趣度计算模块，用于根据所述多维特征多元组构建所述目标用户的用户画像，根据所述用户画像筛选所述目标用户对应的汽车资源数据，利用预设的双向反馈兴趣算法计算所述汽车资源数据的兴趣度，具体用于：提取对所述汽车资源数据中每个资源数据的总注视时间，提取每个资源数据的资源总字数，以及提取每个资源数据中的汽车特征词；利用如下的双向反馈兴趣算法根据所述总注视时间、所述资源总字数及所述汽车特征词的数量计算所述资源数据的第一兴趣度：其中，为第个资源数据的第一兴趣度，为第个资源数据的汽车特征词的数量，为指数常数，为第个资源数据的总注视时间，为第个资源数据的资源总字数，为第个资源数据的平均每分钟阅读字数；根据所述第一兴趣度获取与所述资源数据的类似资源数据，将所述类似资源数据推送至目标用户，并提取目标用户对类似资源数据的反馈行为数据；根据所述反馈行为数据计算所述类似资源数据的第二兴趣度；将所述第一兴趣度及所述第二兴趣度对应的均值作为所述汽车资源数据中每个资源数据的兴趣度；所述轮播排序数据更新模块，用于根据所述兴趣度生成所述汽车资源数据的轮播排列数据，根据预设的时间窗口矩阵实时更新所述轮播排序数据，得到轮播排序数据矩阵；所述推送值计算模块，用于根据所述时间窗口矩阵计算所述轮播排序数据矩阵的时间因子权重，具体用于：统计所述时间窗口矩阵中最早的轮播排序数据矩阵对应的第一时间；统计所述时间窗口矩阵中最晚的轮播排序数据矩阵对应的第二时间；获取所述轮播排序数据矩阵中每个轮播展示数据的最晚兴趣时间点；根据所述第一时间、所述第二时间及所述最晚兴趣时间点计算所述轮播排序数据矩阵的时间因子权重，其中时间因子权重计算公式为：其中，为最晚兴趣时间点轮播展示数据对应的时间因子权重，为指数常数，为权重衰减因子，为所述第一时间，为所述第二时间，为对轮播展示数据在最晚兴趣时间点的兴趣度；利用所述时间因子权重计算所述轮播排序数据矩阵中汽车资源数据的推送值，具体用于：根据预设的时间窗口矩阵中的窗口数量统计所述轮播排序数据矩阵的矩阵数量；提取所述轮播排序数据矩阵中每个轮播展示数据的兴趣度；利用所述时间因子权重、所述矩阵数量及所述兴趣度计算所述轮播排序数据矩阵中每个轮播展示数据的推送值：其中，为轮播展示数据的推送值，为最晚兴趣时间点轮播展示数据对应的时间因子权重，为轮播展示数据的兴趣度，为所述矩阵数量；所述汽车资源数据推送模块，用于根据所述推送值确定所述汽车资源数据的个性化最佳轮播排列数据，具体用于：按照从大到小的顺序将所述推送值对应的汽车资源数据进行排序，得到汽车资源数据推送列表；根据预设的轮播数量在所述汽车资源数据推送列表中选取个性化资源轮播数据，并根据所述个性化资源轮播数据生成个性化轮播展示项；根据所述个性化轮播展示项的个性化轮播描述数据生成所述汽车资源数据的个性化最佳轮播排列数据；通过预设透明加密推送算法将所述个性化最佳轮播排列数据推送至目标用户，具体用于：根据目标用户的用户标识生成所述个性化最佳轮播排列数据的个性化推送通道，并根据用户行为数据确定目标用户的个性化推送频率；通过如下预设的透明加密推送算法对所述个性化最佳轮播排列数据进行加密，得到加密排序数据：其中，为所述个性化最佳轮播排列数据中第个排序数据的加密排序数据，为第个排序数据的替换数据帧，为第个排序数据的非对称加密数据帧，为第个排序数据的数据生成元，为第个排序数据的字符串长度，为第个排序数据的加密轮钥，为第个排序数据的数字签名，为第个排序数据的轮常量；通过所述个性化推送通道及所述个性化推送频率将所述加密排序数据推送至目标用户。

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