技術特征：

1.一種基于用戶屬性分析的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，在步驟s1中，基礎屬性信息包括購買消費記錄、瀏覽記錄、位置信息和注冊信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，在步驟s2中，具體包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，在步驟s22中，第二權(quán)重wpurchase(u，v)的計算公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，步驟s23中，第一權(quán)重w(u，v)的計算公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，在步驟s25中，目標函數(shù)的節(jié)點v更新的表達式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，在步驟s4中，具體包括以下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，在步驟s42中，時間衰減因子d(t)的計算公式為：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，在步驟s43中，優(yōu)先程度p(u，i)的計算公式為：

10.一種用于實現(xiàn)上述權(quán)利要求1-9任一項所述的一種基于用戶屬性分析的數(shù)據(jù)推送方法的數(shù)據(jù)推送系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術總結(jié)
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)推送領域，解決了現(xiàn)有技術中未考慮到用戶喜好的動態(tài)變化而導致推薦的數(shù)據(jù)不符合用戶需求的技術問題，具體涉及一種基于用戶屬性分析的數(shù)據(jù)推送方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、獲取歷史用戶和目標用戶的基礎屬性信息，并生成歷史用戶屬性信息和目標用戶屬性信息；S2、根據(jù)歷史用戶屬性信息建立目標模型，并對歷史用戶進行分類生成歷史用戶的用戶類型；S3、將目標用戶屬性信息作為目標模型的輸入分析目標用戶的用戶類型；S4、基于目標用戶的用戶類型計算每個對應推薦數(shù)據(jù)的優(yōu)先程度；本發(fā)明相較于常見的數(shù)據(jù)推薦方法來說，考慮到了用戶喜好的動態(tài)變化，根據(jù)用戶最近的行為計算每個推薦數(shù)據(jù)的優(yōu)先程度進行推送，可以有效提高用戶體驗和成交率。

技術研發(fā)人員：高繼飛
受保護的技術使用者：湖南明睿文化傳媒有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/22