城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统与流程

1.本发明涉及智能化推荐技术领域，具体涉及一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统。


背景技术：

2.随着信息科技的进步和互联网的日益普及，如何在浩瀚如海的信息空间里，快速查找并获取所需的信息已成为信息时代最根本的问题之一。网络个性化推荐在网络信息资源查找中起到了重要的作用，它可以帮助人们从数以亿计的网络信息中找到自己想要的信息。信息检索技术经历了三个发展阶段：顺序检索、顺序与倒排检索相结合、全文检索。全文检索早期的发展，一是源于手工标引已不适应信息增长的需要，二是人们采用自然语言直接进行检索的原理“町。据研究者统计，目前互联网上的搜索引擎已达数千种，仅中文搜索引擎就达70余种。
3.在庞大的搜索引擎家族中，有囊括各学科、各种主题网络信息的综合性搜索引擎，有以特定学科或专业领域的网络信息为收录对象的专业性搜索引擎，还有专门列举搜索引擎的搜索引擎指南。搜索引擎作为一个整体，存在着质量参差不齐、信息的分类加工欠规范、搜索速度慢、死链接过多，以及提供的检索结果中重复信息及不相关的无效信息过多等弊端，对检索效果形成负面影响。网络信息的急剧增加，令以覆盖所有学科、所有类型信息为宗旨的综合性搜索引擎亦越来越难以应对，就是号称功能最为强大的搜索引擎，在网络信息搜索与加工软件的升级开发上，亦无法跟上网络信息的增长速度。
4.搜索引擎在网络信息的组织、加工等环节上缺乏可供操作的、统一的技术标准，处于各自为政的无序状态，这主要体现在网络信息的分类上。统一的网络信息分类标准的缺位令网络用户无所适从，他们被迫接受各搜索引擎的分类体系无法兼容的事实，每使用一种新的搜索引擎，就意味着他们必须接受该搜索引擎与其他搜索引擎在分类体系上的差异。搜索引擎之间的检索体系存在一定的差异性，难于相互兼容，给网络用户掌握通用的信息检索技巧与方法带来不必要的操作障碍。每一种搜索引擎的开发者在设计该搜索引擎的核心检索技术时，都以突出自身特色而各显千秋，故不同的搜索引擎均有一定相对独立的检索方法与技巧。各个搜索引擎都有一个特色化的检索体系等待网络用户去适应，这些检索体系在推向用户之前较少通过试运行从网络用户中搜集反馈信息，因此在适用性上存在先天的不足。且，传统用户画像数据仅仅来自于业务系统，事件系统、关系信息等，多类信息缺失或不全，很难形成准确、全方位的画像。


技术实现要素：

5.本发明提供一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统，针对城市群服务碎片化、安全性难题，以微服务架构为基础，融合区块链协同共识、智能合约和智能推荐技术，研发城市群智能服务平台，推动大规模的跨层级、跨部门、跨城市的数据共享和服务集成，实现可信任的智能服务协同和个性化的一站式城市群服务。
6.根据本发明的第一方面，提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法，其包括以下步骤：
7.step1：采集用户行为数据信息；
8.step2：将采集的用户行为数据进行分析，为用户行为或特征词汇设定标签信息；
9.step3：根据采集并完成分析的用户行为数据信息建立多维度的用户画像模型；
10.step4：从用户画像模型中的数据获取用户的偏好信息，生成与该用户对应的用户标签，并基于用户的偏好信息给该用户对应的用户标签附上对应的特征值；
11.step5：基于附带特征值的用户标签从资源库中筛选出用户感兴趣的内容信息，该内容信息具有与用户标签对应的标签信息，并根据用户标签附带的特征值进行排序，按照排列顺序将筛选出来的用户感兴趣的内容信息并匹配营销策略后可视化给当前用户。
12.根据本发明的上述技术方案，还可以做出以下改进：
13.可选的，所述用户画像为总体画像，该总体画像包括个体画像、群体画像，所述群体画像由若干个个体画像统计构成，所述个体画像和群体画像中根据用户的信息按等级进行了多级分类。
14.可选的，所述step5中，可视化展示给用户前，需要结合用户检索内容或检索内容对应的标签信息与带有特征值的用户标签共同分析，其中搜索内容和带有特征值的用户标签具有不同的权重。
15.可选的，营销策略为提前根据不同的用户标签设置好的多种不同的营销方案，在匹配时直接调用对应的营销方案，每个营销方案设置有标签信息，该标签信息与用户标签相同或相似或具有关联性。
16.可选的，还包括step6：基于现有用户的已产生的数据信息进行统计分类及分析，并根据分析结果动态调整标签信息和营销策略。
17.可选的，分析包括基于访问内容对相同内容的浏览数量统计、不同区域访问参数统计、新旧访问者数量统计、访问时间统计、用户来源站点统计、网络影响力统计；对于以上统计中表征的信息进行综合分析，对于高热度内容的标签信息进行热度值提升或打上特定标签，并设定新的营销策略或对原有营销策略进行合并匹配。
18.可选的，基于大数据深度学习，自动调整标签信息、特征值和营销策略。
19.根据本发明的第二方面，提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐系统，其采用了上述任一所述的城市一体化智能服务平台智能推荐方法。
20.本发明提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统，针对城市群服务碎片化、安全性难题，以微服务架构为基础，融合区块链协同共识、智能合约和智能推荐技术，研发城市群智能服务平台，推动大规模的跨层级、跨部门、跨城市的数据共享和服务集成，实现可信任的智能服务协同和个性化的一站式城市群服务。支持根据用户偏向性分析的智能推荐功能，系统通过对用户行为数据的采集和分析，建立多维度的用户画像模型。系统可根据用户的偏好标签，自动从资源库中筛选出用户感兴趣的内容。用户可以通过pc端、移动终端，自动获取集约化平台所提供的围绕用户自身属性、自身兴趣、用户群体的针对性资源或产品，帮助用户获取更广、更深层次的资源，享受到更具价值的服务。
附图说明
21.图1为本发明实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法的流程图。
22.图2为本发明实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法的示意图一。
23.图3为本发明实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法的示意图二。
具体实施方式
24.下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
25.如图1-图3所示，本发明实施例提供的一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法，其包括以下步骤：
26.step1：采集用户行为数据信息；
27.step2：将采集的用户行为数据进行分析，为用户行为或特征词汇设定标签信息；
28.step3：根据采集并完成分析的用户行为数据信息建立多维度的用户画像模型；
29.step4：从用户画像模型中的数据获取用户的偏好信息，生成与该用户对应的用户标签，并基于用户的偏好信息给该用户对应的用户标签附上对应的特征值；所述用户画像为总体画像，该总体画像包括个体画像、群体画像，所述群体画像由若干个个体画像统计构成，所述个体画像和群体画像中根据用户的信息按等级进行了多级分类。
30.step5：基于附带特征值的用户标签从资源库中筛选出用户感兴趣的内容信息，该内容信息具有与用户标签对应的标签信息，并根据用户标签附带的特征值进行排序，按照排列顺序将筛选出来的用户感兴趣的内容信息并匹配营销策略后可视化给当前用户。可视化展示给用户前，需要结合用户检索内容或检索内容对应的标签信息与带有特征值的用户标签共同分析，其中搜索内容和带有特征值的用户标签具有不同的权重。
31.step6：基于现有用户的已产生的数据信息进行统计分类及分析，并根据分析结果动态调整标签信息和营销策略。营销策略为提前根据不同的用户标签设置好的多种不同的营销方案，在匹配时直接调用对应的营销方案，每个营销方案设置有标签信息，该标签信息与用户标签相同或相似或具有关联性。分析包括基于访问内容对相同内容的浏览数量统计、不同区域访问参数统计、新旧访问者数量统计、访问时间统计、用户来源站点统计、网络影响力统计；对于以上统计中表征的信息进行综合分析，对于高热度内容的标签信息进行热度值提升或打上特定标签，并设定新的营销策略或对原有营销策略进行合并匹配。或者基于大数据深度学习，自动调整标签信息、特征值和营销策略。
32.另一实施例中，提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐系统，其采用了上述任一所述的城市一体化智能服务平台智能推荐方法。
33.可以理解的是，在上述实施例中，提供了一种城市一体化智能服务平台智能推荐方法及系统，针对城市群服务碎片化、安全性难题，以微服务架构为基础，融合区块链协同共识、智能合约和智能推荐技术，研发城市群智能服务平台，推动大规模的跨层级、跨部门、跨城市的数据共享和服务集成，实现可信任的智能服务协同和个性化的一站式城市群服
务。支持根据用户偏向性分析的智能推荐功能，系统通过对用户行为数据的采集和分析，建立多维度的用户画像模型。系统可根据用户的偏好标签，自动从资源库中筛选出用户感兴趣的内容。
34.具体的，传统用户画像数据仅仅来自于业务系统，事件系统、关系信息等，多类信息缺失或不全，很难形成准确、全方位的画像。大数据背景下，我们能获取到的数据维度更多，信息更全，加之移动互联网，物联网的快速发展。不同渠道的数据信息也可交易得来，这样的背景之下，可以对用户构建一个360度的用户画像，从用户的基本信息，用户产品信息，用户社交信息，用户事件信息等等维度。不仅是人可以成为用户，一个企业，一个事物也可成为人们刻画的事物，所以，通过对一个个不同的事物进行用户信息刻画，通过统计指标，我们可以很好将其进行关联，匹配。从而在基于用户画像的基础之上，衍生出推荐系统，物联系统，精准营销系统，广告推送系统等一系列依照客户需求，进行完美服务的体系结构。而且，用户画像和衍生出的一系列系统可以做到互相补充，基于用户信息推荐，依据推荐内容的用户反馈，进一步完善和丰富用户的信息。
35.用户信息可以刻画的维度随着业务的需求以及数据的获取与挖掘，将得到不断的完善和修正。所能描述的维度也在不断的增加和准确。本项目用户画像功能支持运营人员对用户分群及用户群智能分析的操作需求，并提供高并发的用户画像查询接口。
36.具体可以通过人工录入、自动同步或自动记录等方式对用户终端、联网、时间、地域、偏好、年龄、职业等基础信息以及用户点击记录、阅读记录、点赞、购买等行为信息进行自动采集和分析，结合数据标引技术，对以上数据进行标签化处理，构建起用户画像模型。
37.用户画像的基础是用户标签体系，系统通过梳理用户信息，建立用户相关的指标体系，并在指标体系的基础上，进一步通过简单汇总分析建立用户基础标签，通过模型挖掘对用户行为进行深度识别，建立用户行为标签，最终形成准确可用的用户标签体系，并基于用户大数据存储与计算平台提供的大数据能力，实现用户画像批量分析计算。
38.可以理解的是，画像的产生是通过对用户标签的归纳，能够快速得到可以表征用户的画像数据。实施例中，个体画像将按照以下几个方面进行生产、构建与展示：
39.性别画像
40.可以根据用户的注册信息，获得用户的性别信息。也可以根据用户输入的检索词、阅读内容，发现用户的兴趣和关注点，进而根据男女用户的兴趣和关注点的差异，分析用户的性别。
41.年龄段画像
42.可以根据用户的注册信息，获得用户的年龄信息。也可以根据用户输入的检索词、阅读的内容，发现用户的兴趣和关注点，进而根据不同年龄段用户的兴趣和关注点的差异，分析用户的年龄段。
43.地域画像
44.根据用户访问的ip地址信息，可以通过查询ip-地址对应库的方式，确定用户所在地域，有时甚至可以确定用户所在的大学、政府机关、企事业单位等地点。
45.终端设备画像
46.识别用户访问网站所使用的终端设备，包括pc机、平板电脑、手机等，对于移动终端，需要分析其网络接入方式，如wifi、4g、3g、2g。
47.根据设别的不同品牌及型号、网络接入方式，结合用户的上网时间，初步分析出用户的上网习惯及经济水平，发现具有消费潜力的客户。
48.例如，可以基于用户手机终端的型号，确定用户的收入水平。另外，可以通过识别终端的访问时间以及同一账号在不同终端设备间的切换，识别用户使用环境(家中、路上、工作单位)的变化，向用户推荐不同的内容。
49.在线时长画像
50.根据用户访问网站的在线时长、访问时间，识别用户对网站的访问习惯，看用户是喜欢在哪个时段进行访问。
51.支付行为画像
52.根据用户的购买行为，包括支付方式、购买金额、购买频次等信息，可以分析出用户的购买力水平、购买频次等信息，从而大致确定用户的购买力水平，结合产品分类等信息，可以分析出用户的兴趣爱好等信息，从而可以针对该用户制定有吸引力的促销或推荐方案。
53.基于搜索、阅读行为的兴趣画像
54.根据用户的搜索、阅读行为，结合新闻分类如科技、文学、经济、历史、艺术、早教等，可以有效的识别出用户的兴趣爱好。
55.对于画像的指标，是指能够通过配置指定指标作用的字段、作用的方式、统计的时间范围、统计操作的时间间隔等。对于复杂的指标，支持自定义。
56.用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒0.8、李宁0.6。
57.标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
58.权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
59.内容智能推荐涉及到用户信息收集、数据预处理、生成推荐和推荐可视化几个主要环节，从用户、产品的角度来看，内容推荐的数据流程如图2和图3所示，阅读、点赞、分享等行为数据、同类型用户数据、历史阅读内容数据构成了“阅读过该内容的用户还关注哪些”即“猜你喜欢”推荐的必要数据，协同过滤算法搭建起了用户与内容资源之间的关联关系。“热点内容推荐”、“你可能喜欢的内容”等其他内容推荐同样基于上述数据流程实现。
60.且，在实施例中，覆盖基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于知识的推荐、基于网络结构的推荐、组合推荐及其他推荐，首页推荐、猜你喜欢和内容排序等功能将按照场景进行不同算法的组合调用。
61.需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
62.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
63.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程
图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
64.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
65.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
66.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
67.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。