[发明专利]一种基于大数据互联网平台的信息推送方法及推送系统

权利要求书

1.一种基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取多个随机用户已有关于某类商品的搜索或购买信息，建立多个关于该类商品的搜索或购买-时间模型；

S2、获取某指定用户已有的搜索或购买信息，确定该指定用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间与关于该类商品的搜索或购买-时间模型中某一部分搜索或购买信息发生时间之间的差值；

S3、若步骤S2中的差值小于设定值，则该指定用户使用该搜索或购买-时间模型，在该搜索或购买-时间模型中下一个搜索或购买发生时间范围内向该指定用户推送关于该类商品的信息；

若步骤S2中的差值大于设定值，则该指定用户使用差值最小的搜索或购买-时间模型，并根据该用户关于该类商品的搜索或购买信息建立一个新的关于该类商品的搜索或购买-时间模型。

2.根据权利要求1所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：在步骤S1中，建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型的方法包括以下步骤：

A1、获取某随机用户已有关于该类商品的搜索或购买信息发生时间，确定该类商品的搜索或购买信息发生时间的规律性；

A2、若该类商品的搜索或购买信息发生时间符合周期性规律，则建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型；

若该类商品的搜索或购买信息发生时间不符合周期性规律，则确定将该用户随机用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间与其他随机用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间之间的差值；

A3、若步骤A2中的差值小于设定值，则建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型。

3.根据权利要求2所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：在步骤A1中，确定该类商品的搜索或购买信息发生时间的规律性时，以第一次出现该类商品的搜索或购买信息为初始时间点。

4.根据权利要求1所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：在步骤S1中，建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型的方法包括以下步骤：

B1、获取多个随机用户已有关于某类商品的搜索或购买信息发生时间，确定搜索或购买信息量大于设定值的发生时间，确定该类商品的搜索或购买信息量大于设定值的发生时间规律性；

B2、若该类商品的搜索或购买信息量大于设定值的发生时间符合周期性规律，则建立关于该类商品的搜索或购买-时间模型。

5.根据权利要求1到4中任一项所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：在步骤S1中，关于该类商品的搜索或购买-时间模型中包括该类商品中具体的某种商品的搜索或购买信息发生时间，在步骤S3中，向该指定用户推送关于该种商品的信息。

6.根据权利要求1到4中任一项所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：在步骤S1中，建立多个关于该类商品的搜索购买-时间模型，确定搜索信息发生时间与购买信息发生时间的差值，若该差值小于设定值，这认为此次搜索与此次购买具有关联性；

在步骤S3中，以搜索发生时间作为向该指定用户推送关于该类商品的信息的指标。

7.根据权利要求1到4中任一项所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：在步骤S3中，若该指定用户可以使用多个搜索或购买-时间模型，则使用步骤S2中的平均差值最小的模型。

8.根据权利要求1到4中任一项所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：还包括以下步骤：

S4、确定该指定用户是否浏览了商品信息，若该指定用户浏览了商品信息，则认为该指定用户进行了搜索，并向商户推送该指定用户的浏览信息。

9.根据权利要求8所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法，其特征在于：还包括以下步骤：

S5、确定多个随机用户是否浏览了商品信息，按浏览量对所推送的商品信息进行排序。

10.一种应用如权利要求1所述的基于大数据互联网平台的信息推送方法的信息推送系统，其特征在于：包括：

信息收集模块，用于获取多个随机用户及某指定用户已有关于某类商品的搜索或购买信息；

信息处理模块，用于建立多个关于该类商品的搜索或购买-时间模型，并确定该指定用户关于该类商品的搜索或购买信息发生时间与关于该类商品的搜索或购买-时间模型中某一部分搜索或购买信息发生时间之间的差值；

信息推送模块，用于向该指定用户推送关于该类商品的信息。