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申请/专利权人：苏州慕名信息技术有限公司

摘要：本发明公开了移动互联网的数据推广系统及方法，涉及数据推广技术领域，用于解决传统的数据推广系统存在数据收集不规范的问题，并且缺乏对推广内容的优化，无法全面、及时的对推广效果进行数据分析和监控，导致推广内容的定位精准度不高，无法及时发现推广活动效果，本发明包括数据收集模块、用户行为分析模块、推广内容生成模块及内容优化模块；本发明，可有效提高对用户行为数据收集的规范化和精准化，通过建立的数据质量监控机制定期对收集的数据进行质量评估和监控，并对未达标的数据进行优化，从而提高数据的质量，为数据推广提供可靠的数据支持，实现精准定位目标用户群体。

主权项：1.移动互联网的数据推广系统，其特征在于，包括：数据收集模块，用于收集用户在移动互联网环境下的行为数据；具体步骤如下：首先确定数据的收集范围，用户在移动设备上的行为数据，包括浏览历史、点击行为、停留时间及应用使用记录；再确定数据收集工具，通过使用SDK集成到应用程序中进行数据采集，还通过网页标签及Cookie方式在移动网页中进行数据追踪；进一步设置合适的数据收集参数，包括采集频率、数据格式及储存方式；将采集的数据传输至数据中心或云端进行存储，并建立数据管理机制，再对存储的原始数据进行清洗、去重及筛选处理；定期对数据进行质量评估和监控，具体步骤如下：建立数据质量监控机制，对数据的完整性、准确性及一致性进行抽样检测，根据以上三个参数分别分析得到完评值、确标值及致标值，具体步骤如下：数据完整性包括数据完整度和重复性，数据完整度通过计算缺失数目或缺失比例来量化数据的完整度，包括计算每个字段的缺失值数量或缺失率，将缺失比例乘以常数k，并与缺失数目相加以得到缺评值，并将此缺评值作为衡量数据完整度的标准；数据重复性通过识别和计算重复记录或重复数据的数量来量化数据的重复性，记为复量值，并以此复量值作为衡量数据重复性的标准；将得到的缺评值及复量值分别标定为qp及fl，归一化处理后代入以下公式：以得到完评值WPZ，并以此完评值作为衡量数据完整性的标准；数据准确性包括数据准确度分析和数据异常检测，数据准确度分析通过比对数据与实际情况的差异来量化数据的准确度，具体计算数据与实际情况的误差率，并以此误差率作为衡量数据准确性的标准；数据异常检测通过使用统计学方法或机器学习模型来识别和量化数据中的异常值及离群点，并将异常值与离群点进行求和，以得到异离值，并以此异离值作为衡量数据异常检测的标准；再将计算得到的误差率及异离值归一化处理后，将误差率及异离值分别乘以常数a和z，并以误差率乘以常数a的值作为底圆半径建立底圆，异离值乘以常数z的值作为高建立圆锥体，计算此圆锥体的体积，记为确标值QQZ，以此确标值作为衡量数据准确性的标准；数据一致性包括数据一致性及数据一致约束，数据一致性通过使用相关系数统计指标来衡量数据之间的一致性程度，将一致性程度通过百分比进行表示，记为一致值，以此一致值作为比较不同数据源之间的差异或关联性；数据一致约束通过将业务规则和约束条件转化为具体的逻辑条件，并计算数据符合这些条件的比例，记为符比值，作为衡量一致性约束的标准；再将得到的一致值及符比值求和以得到致标值ZBZ，以此致标值作为衡量数据一致性的标准；将得到的完评值WPZ、确标值QQZ及致标值ZBZ归一化处理后代入以下公式：以得到数质值ZGZ，式中分别为完评值WPZ、确标值QQZ及致标值ZBZ的预设权重系数；再将得到的数质值ZGZ与预设的数质阈值进行比对，当数质值ZGZ低于预设的数质阈值时，则判定数据质量未达标，执行优化指令；用户行为分析模块，用于对收集到的行为数据进行分析，识别用户的兴趣点、偏好以及潜在需求；推广内容生成模块，用于根据用户行为分析模块分析得到的结果，生成与用户兴趣和需求高度匹配的推广内容；内容优化模块，用于完成用户的数据推广后进行内容推广优化。

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百度查询： 苏州慕名信息技术有限公司 移动互联网的数据推广系统及方法