【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據推送控制，具體涉及一種o2o平臺運營數據推送控制方法。
技術介紹
1、o2o平臺運營數據推送控制指的是一種在線到線下(online?to?offline，o2o)商務平臺中，有效管理和控制信息、廣告、推薦或通知等內容的自動化推送策略，這種推送控制旨在優化數據的收集、處理和分析，以便更精準地向用戶推送相關信息，提高用戶體驗和業務效果。
2、現有技術存在以下不足：在o2o平臺運營數據推送領域面臨的主要不足包括內容相關性、個性化以及推送時效性，當前推送系統往往依賴于基本的用戶畫像和歷史行為數據，導致推送內容的個性化和相關性不足，這容易使用戶感到信息與自己的實際需求不匹配，從而減少用戶的參與度和滿意度。此外，推送時效性和精確時機的把握也影響推送的效率，很多推送無法準確預測最佳的推送時間，常常在用戶不便接受信息的時候進行推送，比如工作時間或深夜時分，這種時效性的不準確不僅可能降低推送內容的效果，還會對用戶體驗產生負面影響。
3、在所述
技術介紹
部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種o2o平臺運營數據推送控制方法，以解決
技術介紹
中o2o平臺推送內容時效性不準確的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種o2o平臺運營數據推送控制方法，包括以下步驟：
3、進行多源數據整合，收集o2o平臺中用戶數
4、根據用戶行為和上下文模式進行內容推送的時效性分析，并結合層次聚類識別出具有相似行為和上下文特征的用戶群體，使用apriori算法確定用戶行為模式和上下文特征之間的關聯規則；
5、通過關聯規則確定用戶行為模式，并結合用戶行為和偏好特征調整內容推送時機，獲取用戶行為模式與用戶行為和偏好特征匹配分析過程中產生的匹配評估信息；
6、對匹配評估信息進行分析，確定推送內容與用戶實際行為偏好之間的匹配情況，根據得到的匹配結果進行推送策略控制。
7、優選的，對收集的用戶數據進行上下文特征提取，提取用戶活動的時間和地點特征，并使用詞向量模型進行特征融合與向量拼接，包括：
8、收集用戶的地理位置數據和與之對應的活動記錄，同時收集相關外部數據，包括天氣、節假日；
9、進行數據預處理，對地點和活動描述進行標準化處理，對天氣和節假日編碼為數值或獨熱編碼向量；
10、使用skip-gram模型最大化上下文詞的對數概率，根據對數概率確定用戶數據的地點向量與活動向量，并進行特征融合與向量拼接，將天氣和節假日的編碼向量與用戶數據的地點向量和活動向量進行拼接得到融合的特征向量。
11、優選的，根據用戶行為和上下文模式進行內容推送的時效性分析，并結合層次聚類識別出具有相似行為和上下文特征的用戶群體，具體步驟包括：
12、對多源數據進行預處理，清理缺失值、異常值和格式錯誤的數據，標準化日期和時間格式；
13、選擇用戶行為和上下文特征的變量，變量包括購買歷史、地點訪問頻率、天氣情況；
14、對不同時間和地點的用戶行為分布進行探索分析，探索分析包括使用直方圖、箱線圖查看分布的單變量分析與通過使用散點圖、折線圖和熱圖分析變量之間的關系的雙變量分析，并基于探索分析結果，創建新的特征；
15、對新的特征進行層次聚類分析，使用歐氏距離構建距離矩陣，計算所有數據點對之間的距離；
16、找到距離最近的兩個聚類，合并這兩個聚類成一個新的聚類，在合并后，更新距離矩陣確定新聚類與原始聚類之間的距離；
17、重復合并聚類并更新距離矩陣，將所有數據點合并成一個聚類或達到所需的聚類數作為聚類結果；
18、根據聚類結果，分析每個群體的共同行為和內容偏好，識別出具有相似行為模式和上下文特征的用戶群體。
19、優選的，使用apriori算法確定用戶行為模式和上下文特征之間的關聯規則，具體步驟如下：
20、步驟1，設定最小支持度，即特征項集必須滿足的最小頻率；
21、步驟2，生成候選項集，即從單一項開始，逐步擴展到更大的候選項集；
22、步驟3，計算所有候選特征項集在數據庫中的支持度，并移除支持度低于最小支持度閾值的特征項集；
23、使用剩余項集生成候選項集，并重復步驟3，直到不能再生成頻繁項集；
24、從頻繁項集中生成關聯規則，并計算每條規則的置信度和提升度。
25、優選的，通過關聯規則確定用戶行為模式，并結合用戶行為和偏好特征調整內容推送時機，獲取用戶行為模式與用戶行為和偏好特征匹配分析過程中產生的匹配評估信息，具體步驟如下：
26、獲取用戶行為模式與用戶行為和偏好特征匹配分析過程中產生的匹配評估信息，匹配評估信息包括用戶參與信息、內容適配信息；
27、用戶參與信息包括動態用戶行為同步指數，內容適配信息包括內容推送優化指數：
28、將動態用戶行為同步指數、內容推送優化指數進行聯立生成推送控制系數；
29、動態用戶行為同步指數、內容推送優化指數與推送控制系數成正比關系。
30、優選的，對匹配評估信息進行分析，確定推送內容與用戶實際行為偏好之間的匹配情況，根據得到的匹配結果進行推送策略控制，具體步驟包括：
31、將生成的推送控制系數與推送控制閾值進行比對；
32、若推送控制系數大于推送控制閾值，則生成推送內容適配信號，對生成推送內容適配信號所涉及的用戶行為數據進行標注，將標注數據作為機器學習模型的訓練數據；
33、若推送控制系數小于或等于推送控制閾值，則生成推送控制調節信號，重新分析用戶數據并評估用戶的行為和偏好，調整內容推送的時間。
34、在上述技術方案中，本專利技術提供的技術效果和優點：
35、本專利技術通過多源數據整合，收集用戶的行為數據，并從中提取關鍵的上下文特征，并將特征通過詞向量模型進行融合和向量拼接，以形成綜合的用戶特征表示，再使用層次聚類技術識別具有相似行為和上下文特征的用戶群體，增強內容推送的個性化和精準度。此外，通過apriori算法分析用戶行為與上下文特征之間的關聯規則，進一步細化用戶行為模式，結合這些行為模式和用戶的具體偏好，動態調整內容推送的時機，以提高其時效性和相關性。最后，通過對用戶行為模式與偏好特征的匹配評估，能夠精確判斷推送內容與用戶實際行為偏好之間的匹配情況。最終，根據這一匹配結果優化推送策略，確保每次內容推送都高效觸達目標用戶，提升用戶體驗并增強用戶參與度，有效地優化了資源分配。
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1.一種O2O平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種O2O平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，對收集的用戶數據進行上下文特征提取，提取用戶活動的時間和地點特征，并使用詞向量模型進行特征融合與向量拼接，包括：
3.根據權利要求2所述的一種O2O平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，根據用戶行為和上下文模式進行內容推送的時效性分析，并結合層次聚類識別出具有相似行為和上下文特征的用戶群體，具體步驟包括：
4.根據權利要求3所述的一種O2O平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，使用Apriori算法確定用戶行為模式和上下文特征之間的關聯規則，具體步驟如下：
5.根據權利要求4所述的一種O2O平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，通過關聯規則確定用戶行為模式，并結合用戶行為和偏好特征調整內容推送時機，獲取用戶行為模式與用戶行為和偏好特征匹配分析過程中產生的匹配評估信息，具體步驟如下：
6.根據權利要求5所述的一種O2O平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，對匹配評估信息進行分析，確定推
...【技術特征摘要】
1.一種o2o平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種o2o平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，對收集的用戶數據進行上下文特征提取，提取用戶活動的時間和地點特征，并使用詞向量模型進行特征融合與向量拼接，包括：
3.根據權利要求2所述的一種o2o平臺運營數據推送控制方法，其特征在于，根據用戶行為和上下文模式進行內容推送的時效性分析，并結合層次聚類識別出具有相似行為和上下文特征的用戶群體，具體步驟包括：
4.根據權利要求3所述的一種o2o平臺運營數據推送控制方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：董小蒙，
申請(專利權)人：北京億家老小集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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