[发明专利]基于用户画像的专项服务推送方法及系统

权利要求书

1.一种基于用户画像的专项服务推送方法，其特征在于，包括：

获取各个企业的用户画像，并更新至对应的画像库；

获取政策信息及对应政策解读信息，并更新至对应的政策库；

当政策解读信息入库，从预指定的数据库调取企业成长树GTr模型进行节点分析，筛选出未完成政策解读信息对应事项的企业，并作为一级用户；

所述企业成长树GTr模型的节点在企业开展政策对应事项的时间产生且节点对应开展的事项；所述节点分析包括：

将企业成长树GTr模型与对应的参考模型对比，得到节点状态信息；其中，节点状态信息包括完结节点信息、成长中节点信息以及未激活节点信息；企业成长树GTr模型，其构建方法：

根据企业注册时间，以时间线绘制主干；

以对应的具体事项的成长记录的产生时间为主节点位置，且于主节点根据成长记录的时间线产生枝干；以及，

以成长记录的事项变化时间于枝干上产生子节点；

基于用户画像对一级用户进行意向分析，记录符合意向阈值范围为二级用户；

特征提取处理政策信息及政策解读信息，将结果信息与二级用户的用户画像做匹配预估处理，得到二级预估结果；以及，

以二级用户为推送目标，推送结果信息及二级预估结果；且以一级用户为推送目标，推送结果信息。

2.根据权利要求1所述的基于用户画像的专项服务推送方法，其特征在于，还包括：

获取推送反馈信息；其中，反馈信息包括被推送信息及其关联的政策信息和政策解读信息的查阅持续时间或次数；

判断一级用户的查阅持续时间或次数是否超出阈值，如果是，则对一级用户做匹配预估处理，并再次推送预估结果。

3.根据权利要求2所述的基于用户画像的专项服务推送方法，其特征在于，所述特征提取处理政策信息及政策解读信息包括：对政策信息及政策解读信息进行TextRank算法处理，用于得到关键词及摘要作为结果信息。

4.根据权利要求3所述的基于用户画像的专项服务推送方法，其特征在于，所述将结果信息与二级用户的用户画像做匹配预估处理包括：计算用户画像对结果信息中的关键词的覆盖率。

5.根据权利要求3所述的基于用户画像的专项服务推送方法，其特征在于：在所述节点分析之前，先特征提取处理政策信息及政策解读信息，且根据结果信息中的关键词删除不在政策适用行政区和/或行业不符合的企业，得到预处理企业信息，用于节点分析。

6.一种基于用户画像的专项服务推送系统，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至5中任一种方法的计算机程序。