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申请/专利权人：深圳市中农网有限公司;深圳市中农易鲜供应链有限公司

摘要：本发明涉及大数据推送技术领域，一种基于用户端响应数据采集的推送方案优化方法及系统，包括：对历史用户行为数据集合进行特征识别，得到各个兴趣标签与权重分数及行为分类标签；根据兴趣标签与权重分数及行为分类标签构建用户爱好画像及浏览行为习惯画像；根据浏览行为习惯画像，对实时行为数据分类，得到行为分类标签；根据权重分数配置规则及行为分类标签对实时行为数据进行权重配置，得到加权行为数据；根据狄利克雷分布算法及联合分布算法，构建行为‑词汇分布模型，识别加权行为数据中的有效信息词汇；根据有效信息词汇对所述用户爱好画像进行优化，得到优化的信息推送结果。本发明可解决用户端采集到的用户行为数据过于杂乱的问题。

主权项：1.一种基于用户端响应数据采集的推送方案优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设时间段内的历史用户行为数据集合，利用预训练的用户浏览行为-兴趣识别模型，对所述历史用户行为数据集合进行基于用户行为及行为对象的特征提取操作，得到用户浏览行为特征序列及用户兴趣特征序列；对所述用户兴趣特征序列进行基于兴趣标签的数量统计操作，得到所述用户感兴趣的各个兴趣标签及各个所述兴趣标签对应的权重分数，并对所述用户浏览行为特征序列进行行为分类操作，得到所述历史用户行为数据集合中各个历史用户行为数据对应的行为分类标签，其中，所述行为分类标签包括误触类型、大致浏览类型、普通浏览类型及仔细浏览类型；根据所述兴趣标签及权重分数，构建用户爱好画像，并获取数据推送服务根据所述用户爱好画像推送的展示信息集合，及根据各个所述历史用户行为数据对应的行为分类标签，构建浏览行为习惯画像；获取用户对所述展示信息集合响应的实时行为数据，并根据所述浏览行为习惯画像，识别所述实时行为数据的行为分类标签；当所述实时行为数据的行为分类标签为所述误触类型时，判定所述实时行为数据无效；当所述实时行为数据的行为分类标签为所述误触类型之外的其他的行为分类标签时，根据预构建的权重分数配置规则，对所述实时行为数据进行权重配置，得到加权行为数据；根据预构建的狄利克雷分布算法，对所述历史用户行为数据集合构建行为-兴趣分布模型及兴趣-词汇分布模型，计算所述行为-兴趣分布模型及兴趣-词汇分布模型的联合分布，得到行为-词汇分布模型，利用所述行为-词汇分布模型，识别所述加权行为数据中的有效信息词汇；将所述有效信息词汇发送至所述数据推送服务中，对所述用户爱好画像进行优化，得到优化的信息推送结果。

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