一种基于地理位置的内容推送系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于地理位置的内容推送系统，包括：输入模块，用于语音输入及文本输入，并最终全部转化为标准的字符输入；数据采集模块，用于收集用户地理位置数据；收集用户的查询数据；收集其他用户在该地理位置的查询数据；收集用户对于信息的评价；收集终端传感器采集到的参数信息；数据处理模块，包括权重分配模块，用于数据处理；输出模块，用于把获得的推荐结果信息，经过数据封装后，返回用户请求终端。本发明基于对使用者行为数据的分析和挖掘，大量使用者对于数据的评价，以及地理位置信息，采用Server主动推荐的方式，大大提高了内容推送的准确性。
【专利说明】—种基于地理位置的内容推送系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息检索与查询领域，尤其涉及一种基于地理位置的内容推送系统。【背景技术】
[0002]在传统的语音或搜索引擎上面，通过手动输入的方式，通过解析，分次使用者输入的内容，查数据库的形式给出信息。由于以往使用者通过手持终端进行文字录入或者语音录入，会存在输入不便、信息衰减的问题，而且Server对于此类信息的计算主要是通过计算存储的网页的权值，给出相近的结果，给出的结果由于是从原始的Internet中获取，存在数据陈旧，无效和冗余信息多的问题；而且仅依靠使用者输入的关键词，无法主动的根据使用者的行为，习惯等推荐优质资源，补充使用者非主动情况下的信息获取，缺少广泛的使用者参与及对信息的评价，更无法通过使用者的地理位置信息进行内容推送，因此信息的出错率较高，又因人机交互成本较高等因素，导致户外查询困难。
[0003]有鉴于此，有必要对现有技术进行改进，以提高内容推送的准确性。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于地理位置的内容推送系统，提高内容推送的准确性。
[0005]为实现上述目的，本发明提供了一种基于地理位置的内容推送系统，包括:
[0006]输入模块,用于语音输入及文本输入,并最终全部转化为标准的字符输入；
[0007]数据采集模块，用于收集用户地理位置数据；收集用户的查询数据；收集其他用户在该地理位置的查询数据；收集用户对于信息的评价；收集终端传感器采集到的参数信息；
[0008]数据处理模块，包括权重分配模块，用于:
[0009]I)根据从该输入模块及数据采集模块获取的信息，建立用户数据模型，包括身份特征模型和行为模型；
[0010]2)根据用户行为判断是反馈还是非反馈，如果是非反馈则直接进行3);如果是反馈，则由该权重分配模块更新和增益该类身份特征和行为特征的权重值；
[0011]3)根据用户的身份特征模型和行为模型，结合之前的身份和行为模型，应用该权重分配模块对用户当前需要和感兴趣的信息做出预测和评价，生成推荐信息模型；
[0012]4)根据该推荐信息模型和当前地理位置数据进行数据检索，看是否有符合条件的推荐内容，如果有，则更新该用户的行为数据，并获得推荐结果信息；如果没有在该推荐信息模型中加入该用户的身份信息和行为信息记录；
[0013]输出模块，用于把获得的推荐结果信息，经过数据封装后，返回用户请求终端。
[0014]进一步，该参数信息包括海拔高度、温度、湿度、方位；
[0015]进一步，该数据处理模块还包括数据验证模块，该数据验证模块，用于通过由广泛使用者参与而获得的用户对于信息的评价，改进和优化推荐内容，以使推荐内容的质量越来越好。
[0016]与现有技术相比，本发明的有益效果是:基于对使用者行为数据的分析和挖掘，大量使用者对于数据的评价，以及地理位置信息，采用Server主动推荐的方式，大大提高了内容推送的准确性。
【专利附图】
【附图说明】
[0017]图1为本发明一种基于地理位置的内容推送系统的示意图。
【具体实施方式】
[0018]下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
[0019]参图1所示，图1为本发明的一种基于地理位置的内容推送系统的示意图。
[0020]在本实施方式中，一种基于地理位置的内容推送系统，包括:
[0021]输入模块10，用于语音输入及文本输入，并最终全部转化为标准的字符输入；
[0022]数据采集模块20，用于收集用户地理位置数据；收集用户的查询数据；收集其他用户在该地理位置的查询数据；收集用户对于信息的评价；收集终端传感器采集到的参数信息；
[0023]该参数信息包括海拔高度、温度、湿度、方位等；
[0024]数据处理模块30，包括权重分配模块31，用于:
[0025]I)根据从该输入模块10及数据采集模块20获取的信息，建立用户数据模型，包括身份特征模型和行为模型；
[0026]2)根据用户行为判断是反馈还是非反馈，如果是非反馈则直接进行3);如果是反馈，则由该权重分配模块31更新和增益该类身份特征和行为特征的权重值；
[0027]3)根据用户的身份特征模型和行为模型，结合之前的身份和行为模型，应用该权重分配模块31对用户当前需要和感兴趣的信息做出预测和评价，生成推荐信息模型；
[0028]“之前的身份和行为模型”具体指:
[0029]身份:身份主要是用户生成的唯一 id，会记录用户所有可采集的信息，入地址(经纬度和具体地址信息)、设备类型、网络类型、查询历史记录等等。
[0030]行为模型:行为模型主要包括:1.用户上线时间和地点位置；2.用户查询记录、偏好等；3.用户对不同推荐信息的互动情况等。
[0031]4)根据该推荐信息模型和当前地理位置数据进行数据检索，看是否有符合条件的推荐内容，如果有，则更新该用户的行为数据，并获得推荐结果信息；如果没有在该推荐信息模型中加入该用户的身份信息和行为信息记录；
[0032]该数据处理模块30还包括数据验证模块32，该数据验证模块32，用于通过由广泛使用者参与而获得的用户对于信息的评价，改进和优化推荐内容，以使推荐内容的质量越来越好。
[0033]输出模块40，用于把获得的推荐结果信息，经过数据封装后，返回用户请求终端。
[0034]本发明提供了一种基于地理位置的内容推送系统，依据目前的终端，通过收集使用者的地理位置信息，进行智能化的使用者数据样本分析，比对数据库中的合作的内容提供商(以下简称合作CP(Content Provider)内容数据比对,对使用者进行精准内容推送。
[0035]本发明通过使用者的习惯数据分析，记录使用者的行为习惯，在Server上进行使用者行为建模，建立一套使用者习惯数据，则当使用者或其他使用者再次使用终端出现该区域或类似的区域的时候，终端从Server中获取符合该地区的行为模型，并根据合作CP等运营的即时信息，返回最新对应的推荐内容。
[0036]本发明基于对使用者行为数据的分析和挖掘，大量使用者对于数据的评价，以及地理位置信息，采用Server主动推荐的方式，大大提高了内容推送的准确性。
[0037]对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0038]此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
【权利要求】
1.一种基于地理位置的内容推送系统，其特征在于，包括: 输入模块(10)，用于语音输入及文本输入，并最终全部转化为标准的字符输入； 数据采集模块(20)，用于收集用户地理位置数据；收集用户的查询数据；收集其他用户在该地理位置的查询数据；收集用户对于信息的评价；收集终端传感器采集到的参数信息； 数据处理模块(30)，包括权重分配模块(31)，用于: 1)根据从所述输入模块(10)及数据采集模块(20)获取的信息，建立用户数据模型，包括身份特征模型和行为模型； 2)根据用户行为判断是反馈还是非反馈，如果是非反馈则直接进行3);如果是反馈，则由所述权重分配模块(31)更新和增益所述类身份特征和行为特征的权重值； 3)根据用户的身份特征模型和行为模型，结合之前的身份和行为模型，应用所述权重分配模块(31)对用户当前需要和感兴趣的信息做出预测和评价，生成推荐信息模型； 4)根据所述推荐信息模型和当前地理位置数据进行数据检索，看是否有符合条件的推荐内容，如果有，则更新所述用户的行为数据，并获得推荐结果信息；如果没有在所述推荐信息模型中加入所述用户的身份信息和行为信息记录； 输出模块(40)，用于把获得的推荐结果信息，经过数据封装后，返回用户请求终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于地理位置的内容推送系统，其特征在于，所述参数信息包括海拔高度、温度、湿度、方位。
3.根据权利要求1所述的一种基于地理位置的内容推送系统，其特征在于，所述数据处理模块(30 )还包括数据验证模块(32 )，所述数据验证模块(32 )，用于通过由广泛使用者参与而获得的用户对于信息的评价，改进和优化推荐内容，以使推荐内容的质量越来越好。
【文档编号】G06F17/30GK103631946SQ201310671559
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年12月11日 优先权日:2013年12月11日
【发明者】俞志晨 申请人:北京光年无限科技有限公司