基于互联网的产品推送系统的生产技术
国内推送方案
国内推送方案随着移动互联网的快速发展，传统的推送方式已经不能满足用户对实时信息获取的需求。
为了满足用户的需求，国内推送方案不断进行创新和优化。
本文将介绍国内推送方案的基本原理、应用场景以及相关技术。
一、国内推送方案的基本原理国内推送方案基于服务器和移动设备之间的通信，通过服务器将信息实时推送到用户的移动设备上。
其基本原理主要包括以下几个方面：1. 注册设备：用户下载并安装相关的推送应用后，需要将设备注册到推送服务器上。
这样服务器才能知道该设备的唯一标识，并将推送的信息发送给该设备。
2. 服务器端推送：当有新的信息需要推送时，服务器会根据设备的注册信息，将信息发送到指定的设备上。
这个过程是通过服务器端的推送引擎实现的，可以根据设备的不同特点进行个性化定制。
3. 设备端接收：设备接收到推送信息后，根据用户的设定进行处理。
可以是在通知栏展示、弹出通知弹窗等形式。
二、国内推送方案的应用场景国内推送方案被广泛应用于各个行业，以下是一些常见的应用场景：1. 社交应用：社交应用是国内推送方案的主要应用场景之一。
通过推送，用户可以及时收到好友的消息、评论和点赞等通知。
2. 新闻资讯：新闻资讯类应用通过推送用户可以及时获取到感兴趣的新闻、文章等信息，让用户不错过任何重要的资讯。
3. 电子商务：电子商务应用可以通过推送通知用户促销活动、订单状态变化等信息，提升用户的购物体验和互动性。
4. 游戏应用：游戏应用通过推送可以及时通知用户游戏更新、活动奖励等信息，增加用户的参与度和粘性。
5. 物流配送：物流配送行业可以利用推送技术快速将订单状态、派送进展等信息推送给用户，提升物流信息的实时性和准确性。
三、国内推送方案的相关技术为了实现高效、稳定的推送服务，国内推送方案采用了一系列技术手段，主要包括以下几个方面：1. 推送协议：国内推送方案通常采用HTTP或者TCP等协议进行数据传输。
HTTP 协议相对简单，但是实时性不高；而TCP协议可以保证信息的可靠传输和实时性，但是相对复杂一些。
制造业中的工业互联网实践案例
制造业中的工业互联网实践案例随着信息技术的快速发展和数字化转型的推进，工业互联网作为一种新兴的技术手段，正逐渐在制造业中得到广泛应用。
本文将通过介绍几个工业互联网实践案例，探讨其在制造业领域中的应用和优势。
案例一：智能制造车间某汽车制造企业引入工业互联网技术，建设智能制造车间，实现了生产过程的数字化管理和智能化控制。
通过在生产线上设置传感器和监控设备，收集生产过程中的各种数据，并通过云计算技术进行大数据分析和处理。
企业通过工业互联网平台，实现了全流程的实时监控和远程控制，可以随时了解生产情况，并及时进行调整。
这不仅提高了生产效率和质量，还减少了人力资源的浪费和能源资源的消耗。
案例二：智能物流系统一家电子产品制造企业引入工业互联网技术，优化了物流系统。
通过物联网技术和RFID标签，实现了对物流环节的全程跟踪和实时管控。
企业通过工业互联网平台，实时监测货物的位置、温度、湿度等信息，实现了物流过程的可视化管理。
此外，通过云平台的智能调度和路径规划，实现了物流车辆的智能调度和优化，减少了运输时间和成本。
这一物流系统的升级不仅提高了物流的效率和准确性，还增强了企业对整个供应链的可控性和竞争力。
案例三：智能产品质量检测一家电子器件制造企业引入工业互联网技术，改进了产品的质量检测过程。
通过在生产线上设置传感器和检测设备，实时监测和采集产品的各项指标和性能数据。
通过工业互联网平台与品质管理系统的对接，实现了产品质量信息的实时传输和分析。
当产品出现异常时，系统能够及时发出预警并进行故障诊断，提高了产品的可追溯性和质量稳定性。
企业通过这种方式，不仅提高了产品的合格率和一致性，还降低了质检成本和人为错误的风险。
综上所述，工业互联网在制造业中的实践案例表明，通过引入新技术，推动数字化转型，可以实现生产过程的智能化、信息的透明化和资源的优化利用。
工业互联网的应用不仅提高了制造业的效率和质量，还提升了企业的竞争力和可持续发展能力。
推荐系统与个性化推送算法
推荐系统与个性化推送算法随着互联网技术的飞速发展和大数据的兴起，推荐系统逐渐成为各大平台不可或缺的一部分。
推荐系统是一种能够根据用户的个人兴趣和行为习惯，为其提供个性化的信息、产品或服务的技术。
而个性化推送算法则是推荐系统中的核心算法之一，它能够根据用户的历史数据和特征，将最相关和最合适的内容或物品推荐给用户。
推荐系统在电子商务、社交媒体、音乐、视频、新闻等领域都有着广泛的应用。
例如，亚马逊的推荐系统能够根据用户的浏览记录和购买历史，为其推荐可能感兴趣的商品。
社交媒体平台如Facebook和Instagram，都会根据用户的点赞、评论和关注信息，向用户推荐可能感兴趣的用户和内容。
而音乐和视频流媒体平台如Spotify和Netflix，则会根据用户的听歌或观影历史，为其推荐相似风格的音乐和电影。
个性化推送算法的实现有多种方法和技术。
其中，基于协同过滤的算法常被应用于推荐系统中。
协同过滤是一种根据用户行为数据来识别用户偏好的方法，它可以将用户分组为具有相似偏好的群体，然后根据这些群体的喜好推荐内容。
通过分析用户历史数据，推荐系统可以找到与用户偏好相似的其他用户，并将这些用户喜欢的内容推荐给目标用户。
除了协同过滤，基于内容的推荐算法也是个性化推送的重要方法之一。
基于内容的推荐算法是根据物品的属性和特征，将相似的物品推荐给用户。
例如，在新闻推荐系统中，系统会通过分析新闻文章的关键词、分类、时间等属性，将与用户兴趣相关的新闻推送给用户。
这种方法能够根据用户对不同属性的偏好，进行精准的个性化推荐。
另外，深度学习也被广泛应用于个性化推送算法中。
深度学习通过构建多层神经网络，并利用大量的训练数据，能够自动地学习用户和物品之间的复杂关系。
例如，在电影推荐系统中，系统可以通过深度学习算法，将用户的历史观影记录和电影的属性进行学习和匹配，从而推荐与用户兴趣相符的电影。
然而，推荐系统也存在一些问题和挑战。
首先，冷启动问题是指在推荐系统初始阶段，由于缺乏用户的行为数据，系统无法有效地为用户提供个性化推荐。
智能推荐系统的设计与实现
智能推荐系统的设计与实现智能推荐系统是一种利用人工智能和大数据技术为用户提供个性化推荐服务的系统。
随着互联网的迅猛发展以及数据量的不断增加，智能推荐系统在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将介绍智能推荐系统的基本原理、设计流程以及实现方法。
一、智能推荐系统的基本原理智能推荐系统是一种基于协同过滤、关联挖掘以及自然语言处理等技术实现的个性化推荐系统。
其基本原理可以归纳为三个方面：1.数据采集和处理。
智能推荐系统需要收集用户的历史行为数据和个人信息，如浏览记录、搜索记录、购买记录、社交网络等。
通过对数据的预处理和清洗，为模型建立提供可靠的数据支持。
2.算法建模和分析。
智能推荐系统需要通过机器学习、深度学习和聚类等算法构建模型，对用户行为进行分析和提炼，为后续推荐做出准确的判断和预测。
3.推荐评估和优化。
智能推荐系统需要对推荐结果进行评估和优化，以提高推荐效果并满足用户需求。
二、智能推荐系统的设计流程智能推荐系统的设计流程主要包括以下几个环节：1.需求分析和用户画像。
明确系统的目标和功能需求，并根据用户的个人信息和行为建立用户画像，为后续推荐策略做出准确的定向。
2.数据采集和处理。
收集用户的历史数据并进行预处理和清洗，构建用户行为和偏好模型。
3.算法建模和分析。
通过机器学习和深度学习等技术构建模型，对用户行为进行分析和挖掘，提取出用户的潜在兴趣和需求。
4.推荐策略和算法选择。
根据用户画像和挖掘结果选择合适的推荐策略和算法，比如协同过滤、分类算法和基于内容分析等策略。
5.推荐结果生成和展现。
根据用户需求和偏好生成推荐结果，以用户友好的方式呈现，如推荐列表、推荐图谱、推荐标签等。
6.推荐效果评估和优化。
根据用户反馈和推荐效果进行评估，并不断优化算法和推荐策略，提高推荐效果和用户满意度。
三、智能推荐系统的实现方法智能推荐系统是一种高度复杂的技术，其实现需要运用多种技术和工具。
下面我们将介绍几种常见的实现方法：1.基于Python语言和机器学习框架的实现方法。
电商平台中的推荐系统技术
电商平台中的推荐系统技术随着电商平台的不断发展，推荐系统技术已经成为了众多电商企业不可或缺的一部分。
推荐系统技术不仅可以帮助消费者快速找到自己需要的产品，同时也可以促进电商平台的销售。
今天的文章将会深入探讨电商平台中的推荐系统技术，并对其原理和应用进行分析，希望能为大家更好地理解这一技术提供一些帮助。
一、推荐系统技术的原理推荐系统技术的本质就是通过对用户行为数据、商品属性数据、社交关系数据进行智能分析，从而预测用户会对哪些商品感兴趣以及如何以最佳的方式向用户推荐相关的产品。
在实际应用中，推荐系统技术一般分为两种类型：基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。
基于内容的推荐是指根据用户的历史购买记录和商品描述等信息，预测用户对新产品的需求。
例如，当用户在购买了一台电视之后，系统就会自动推荐一些与电视相关的产品（如音响、影碟等），帮助用户快速找到自己所需要的商品。
而基于协同过滤的推荐则是通过分析用户之间的关系和行为习惯等数据，推荐与该用户购买历史类似的其他用户所喜欢的商品，从而推导出该用户会对哪些商品感兴趣。
例如，当用户在购物车里放了一件衬衫之后，系统就会自动推荐一些与该衬衫类似的其他衣服。
二、推荐系统技术的应用现代电商平台中的推荐系统技术已经成为了必不可少的一部分。
随着互联网和移动互联网的发展，越来越多的消费者开始在网上购买商品。
而对于这些消费者而言，时间是宝贵的，他们不愿意在网上花费太多时间去搜寻需要的商品。
因此，推荐系统技术的出现大大降低了消费者的搜索时间，提升了购物的便利性。
在电商平台中，推荐系统技术不仅可以促进销售，还可以提高用户粘性。
当推荐系统能够准确地引导用户，帮助他们找到所需要的商品，用户就会更加愿意在该电商平台上购物。
此外，推荐系统也可以提高电商平台的转化率，提高企业的盈利能力。
三、推荐系统技术的发展趋势如今，推荐系统技术正在发生着快速的变化，从简单的基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐，向更加智能、个性化的推荐方向发展。
电商平台的智能推荐系统
电商平台的智能推荐系统近年来，随着互联网技术的迅猛发展，电子商务变得越来越普及。
为了满足消费者需求并提供更好的购物体验，不少电商平台开始采用智能推荐系统。
本文将介绍电商平台智能推荐系统的定义、作用、实现方式以及优势和挑战。
一、定义电商平台的智能推荐系统是基于用户行为数据和商品信息，利用机器学习、数据挖掘等技术，通过算法将最有可能符合用户兴趣的商品或服务推荐给用户的系统。
其目的是提高用户购物体验、减少信息过载，并最大程度上提高商品销售量。
二、作用电商平台的智能推荐系统具有以下几个重要作用：1. 个性化推荐：智能推荐系统能够根据用户历史行为数据和偏好，推荐与其兴趣相关的商品或服务，增加用户购买的可能性。
2. 信息过滤：电商平台上存在大量的商品和信息，用户难以筛选和比较。
智能推荐系统可以根据用户需求和喜好，过滤掉用户不感兴趣的信息，减少信息过载。
3. 提高销售：通过智能推荐系统，电商平台能够根据用户喜好，提供更加精准的推荐，增加用户购买的动力，从而提高销售额。
三、实现方式电商平台的智能推荐系统可以通过以下方式来实现：1. 协同过滤算法：该算法基于用户历史行为和其他相似用户的行为，推荐给用户可能感兴趣的商品。
2. 基于内容的推荐：该算法基于商品的属性和用户历史行为，推荐用户与其兴趣相关的商品。
3. 混合推荐：综合利用协同过滤和基于内容的推荐，提供更加准确的个性化推荐。
四、优势和挑战电商平台智能推荐系统的实施带来了很多优势，同时也面临一些挑战。
1. 优势：（1）提高用户购物体验，减少信息过载，提升用户满意度。
（2）增加商品销售量，提高电商平台的盈利能力。
（3）为用户提供个性化的推荐，节省用户搜索时间，提高购买效率。
2. 挑战：（1）隐私问题：智能推荐系统需要收集用户的行为数据和个人信息，如何保护用户隐私是一大挑战。
（2）算法准确性：智能推荐系统需要通过算法分析用户行为和商品信息，算法的准确性对推荐结果质量影响很大。
电子商务平台的推荐系统设计与实现
电子商务平台的推荐系统设计与实现随着市场竞争日益激烈，企业寻求着更为有效的方式来吸引用户、促成交易。
而作为电商平台的重要组成部分，推荐系统正在逐步成为电商企业的核心竞争力。
各大电商平台都在不断探索和提高推荐系统的效果，希望能够提升用户体验和交易成功率。
本文将从设计和实现两个角度来分析电商平台的推荐系统。
设计：1. 数据获取推荐系统的设计首先需要考虑数据来源。
数据是推荐系统的基础，影响着推荐效果的好坏。
电商平台可以收集很多数据，如用户浏览记录、购买记录、搜索记录、评价记录等。
根据这些数据，平台可以清晰了解用户的兴趣爱好、需求特点等，从而进行更为精准的推荐和个性化服务。
2. 算法选择在选择算法时，需要根据实际情况来选用不同类型的算法。
目前常见的算法有基于内容的推荐算法、基于协同过滤的算法、混合推荐算法等。
其中，基于协同过滤的算法应用最为广泛。
在电商领域，常用的是基于用户-商品的协同过滤算法。
这种算法利用了用户对商品的评价、购买、浏览等历史行为数据，通过相似度分析、矩阵分解等方法来推荐商品。
3. 特征选择特征选择是推荐系统的另一个重要环节，关系到推荐系统的精度。
电商平台可以根据业务需求挑选自己需要的特征。
一般来说，电商平台需要考虑以下特征：商品属性、用户属性、环境特征等。
4. 推荐策略推荐策略是指推荐系统的核心逻辑和决策方式。
电商平台可以根据不同的业务需求，制定不同的推荐策略。
例如，在新用户推荐方面可以采用热门商品推荐策略，而在老用户推荐方面则可以采用个性化推荐策略。
此外，还可以根据用户的行为实时调整推荐策略，提高推荐精度。
实现：1. 技术框架推荐系统的实现需要使用到多种技术和工具，如分布式计算框架、机器学习框架、数据库等。
在选择技术框架时，需要考虑实现效率、运行稳定性和扩展性等因素。
目前常见的技术框架有Hadoop、Spark、TensorFlow等。
2. 数据处理推荐系统的实现涉及到大量数据处理工作。
手机智能推送系统的设计与应用研究
手机智能推送系统的设计与应用研究随着智能手机的普及和互联网技术的发展，手机智能推送系统的设计和应用成为了研究的热点之一。
手机智能推送系统是一种基于用户个性化需求和上下文信息的推送技术，它能根据用户的喜好、地理位置、使用习惯等相关信息，为用户提供个性化的推送内容，提高用户体验和信息获取效率。
本文将探讨手机智能推送系统的设计原理，分析其应用价值，并介绍相关研究和未来发展方向。
一、手机智能推送系统的设计原理手机智能推送系统的设计原理主要包括用户建模、信息过滤和推荐算法三个方面。
1. 用户建模：首先，手机智能推送系统需要对用户进行建模和个性化描述，以更好地了解用户的喜好和需求。
用户建模可以通过收集用户的行为数据、兴趣标签、社交网络信息等多种方式实现，从而建立用户画像，包括用户兴趣、地理位置、上网时间等信息。
2. 信息过滤：其次，根据用户建模结果，手机智能推送系统需要进行信息过滤，将海量的信息进行筛选和排序，只将符合用户需求和兴趣的内容推送给用户。
信息过滤主要基于用户的个性化需求和上下文信息进行，通过机器学习、数据挖掘等技术，对用户兴趣进行分析和预测，从而实现精准推送。
3. 推荐算法：最后，手机智能推送系统需要利用推荐算法为用户提供个性化的推荐内容。
推荐算法可以根据用户的历史行为数据、兴趣标签等信息，结合协同过滤、内容推荐等技术，为用户推荐相关、有价值的内容。
推荐算法的准确性和效率是手机智能推送系统设计的关键。
二、手机智能推送系统的应用价值手机智能推送系统在多个领域都有着广泛的应用价值。
1. 新闻资讯推送：手机智能推送系统可以根据用户的兴趣和地理位置信息，为用户提供个性化的新闻资讯推送。
用户不再需要自己搜索和筛选新闻，手机智能推送系统可以根据用户的需求和上下文信息，推送用户感兴趣的新闻内容，提高用户的信息获取效率。
2. 应用推荐：手机智能推送系统可以根据用户的应用使用习惯和兴趣，为用户推荐相关的应用程序。
基于人工智能的电商个性化推荐系统研发
基于人工智能的电商个性化推荐系统研发第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状分析 (4)1.3 研究目标与内容 (4)1.4 研究方法与技术路线 (4)第2章个性化推荐系统概述 (5)2.1 推荐系统基本概念 (5)2.2 个性化推荐系统的类型与架构 (5)2.2.1 类型 (5)2.2.2 架构 (5)2.3 个性化推荐算法概述 (6)2.4 个性化推荐系统的发展趋势 (6)第3章电商领域个性化推荐需求分析 (6)3.1 电商平台业务特点 (6)3.2 电商用户行为分析 (7)3.3 个性化推荐在电商领域的应用 (7)3.4 电商个性化推荐系统面临的问题与挑战 (8)第4章人工智能技术基础 (8)4.1 机器学习基本概念与方法 (8)4.1.1 基本概念 (8)4.1.2 常用算法 (8)4.2 深度学习基本概念与方法 (9)4.2.1 基本概念 (9)4.2.2 常用网络结构 (9)4.3 数据挖掘与知识发觉 (9)4.3.1 数据挖掘 (9)4.3.2 知识发觉 (9)4.4 自然语言处理技术 (9)4.4.1 词向量 (9)4.4.2 词性标注 (9)4.4.3 句法分析 (9)4.4.4 语义理解 (10)第5章电商数据预处理 (10)5.1 数据采集与清洗 (10)5.1.1 数据采集 (10)5.1.2 数据清洗 (10)5.2 数据存储与管理 (10)5.2.1 数据存储 (10)5.2.2 数据管理 (10)5.3 数据预处理技术 (11)5.3.1 数据规范化 (11)5.3.3 数据降维 (11)5.4 特征工程 (11)5.4.1 特征提取 (11)5.4.2 特征选择 (11)5.4.3 特征转换 (11)第6章个性化推荐算法设计与实现 (11)6.1 基于内容的推荐算法 (11)6.1.1 特征提取 (11)6.1.2 用户偏好建模 (12)6.1.3 推荐算法实现 (12)6.2 协同过滤推荐算法 (12)6.2.1 用户协同过滤 (12)6.2.2 项目协同过滤 (12)6.2.3 推荐算法实现 (12)6.3 深度学习推荐算法 (12)6.3.1 神经协同过滤 (12)6.3.2 序列推荐 (12)6.3.3 推荐算法实现 (13)6.4 混合推荐算法 (13)6.4.1 加权混合 (13)6.4.2 切换混合 (13)6.4.3 层次混合 (13)6.4.4 推荐算法实现 (13)第7章个性化推荐系统评估与优化 (13)7.1 推荐系统评估指标与方法 (13)7.1.1 评估指标 (13)7.1.2 评估方法 (13)7.2 冷启动问题解决方案 (14)7.2.1 用户冷启动 (14)7.2.2 物品冷启动 (14)7.3 算法优化策略 (14)7.3.1 模型融合 (14)7.3.2 特征工程 (14)7.3.3 模型正则化 (14)7.4 系统功能优化 (14)7.4.1 算法优化 (14)7.4.2 数据处理优化 (14)7.4.3 系统架构优化 (15)第8章个性化推荐系统在电商领域的应用案例 (15)8.1 电商平台个性化推荐系统架构 (15)8.1.1 数据采集 (15)8.1.2 数据处理 (15)8.1.3 特征工程 (15)8.1.5 推荐结果展示 (15)8.1.6 评估反馈 (15)8.2 个性化推荐系统在电商营销中的应用 (15)8.2.1 个性化广告 (15)8.2.2 个性化促销活动 (16)8.2.3 个性化导购 (16)8.3 个性化推荐系统在用户留存与转化中的应用 (16)8.3.1 提高用户活跃度 (16)8.3.2 提高用户满意度 (16)8.3.3 促进用户转化 (16)8.4 个性化推荐系统在供应链管理中的应用 (16)8.4.1 库存管理 (16)8.4.2 销售预测 (16)8.4.3 供应商选择 (16)8.4.4 市场趋势分析 (16)第9章个性化推荐系统与用户隐私保护 (16)9.1 用户隐私保护的挑战与问题 (16)9.2 隐私保护技术概述 (17)9.3 个性化推荐系统中的隐私保护策略 (17)9.4 法律法规与伦理道德约束 (17)第10章个性化推荐系统未来发展趋势与展望 (18)10.1 人工智能技术发展趋势 (18)10.2 个性化推荐系统在电商领域的发展趋势 (18)10.3 跨领域推荐与多模态推荐 (18)10.4 智能化、自适应推荐系统的研究与应用前景 (18)第1章引言1.1 研究背景与意义互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为人们日常生活的重要组成部分。
工业互联网技术的推广与应用案例剖析
工业互联网技术的推广与应用案例剖析随着信息技术的快速发展，工业互联网技术逐渐成为工业领域的热点话题。
作为实现工业现代化和智能制造的重要手段，工业互联网技术的推广与应用具有重要的意义。
本文将通过剖析几个工业互联网技术的成功应用案例，探讨其具体的推广与应用过程。
首先，我们来看工业互联网技术在制造业中的推广与应用案例。
案例一：中国航空工业集团中国航空工业集团是中国重要的军工企业之一，拥有多个具有国际竞争力的航空航天产品。
为了提高生产效率和质量控制，该集团引入了工业互联网技术。
通过在生产线上安装传感器，实现了设备的远程监控和数据采集。
通过云计算和大数据分析，有效地预测生产线的故障和瓶颈，并及时调整生产计划。
这样一来，中国航空工业集团的生产效率和产品质量得到了显著提升。
案例二：德国宝马集团德国宝马集团是世界著名的汽车制造商之一，也是工业互联网技术的早期应用者。
宝马集团通过在汽车上嵌入传感器和通信设备，实现了车辆与工厂、供应商、客户之间的无缝连接。
通过实时采集和分析车辆的运行数据，宝马能够及时调整生产计划、优化供应链，并提供个性化的车辆维护服务。
这种基于工业互联网技术的智能制造模式，使得宝马集团在市场上保持了持续的竞争优势。
接下来，我们将进一步探讨工业互联网技术在能源和物流领域的推广与应用案例。
案例三：中国南方电网中国南方电网是中国重要的能源供应商之一。
为了优化电力系统的调度和运行，南方电网引入了工业互联网技术。
通过在各个发电厂和变电站上安装传感器和智能控制设备，实现了对电力系统的实时监测和远程控制。
通过云计算和大数据分析，南方电网能够准确预测能源需求和生产能力，并实现精细化的能源调度，以降低能源供应风险，提高供电质量。
案例四：亚马逊物流亚马逊是全球最大的电商平台之一，物流服务成为其核心竞争力之一。
为了提高物流运营效率与精确度，亚马逊引入了工业互联网技术。
通过在仓库和运输设备上安装传感器和RFID技术，实现了对物流环节的实时监测和数据采集。
电商平台的AI推荐功能原理及其应用
电商平台的AI推荐功能原理及其应用一、现象的产生伴随企业数字化转型的发展，电商平台逐渐成为了消费升级的重要驱动力。
然而，电商平台商品的过度丰富，消费者在面对众多的SKU 时容易决策疲劳、信息匮乏，无法获得最优的购物体验。
因此，电商平台推出 AI 推荐功能成为了拉近消费者与商品的距离，提高平台盈利的得力武器。
二、 AI 推荐功能的原理（1）基于协同过滤推荐算法协同过滤算法（Collaborative Filtering）是指通过对用户行为数据解析，找到用户和商品之间的潜在关系，然后进行商品推荐。
该算法是针对行为式数据而来，并不需要具体理解成生产数据和属性数据，因此也被广泛运用于电商等行业的智能推荐。
（2）基于内容推荐算法内容推荐算法（Content-Based Recommendation）是基于电商平台商品各种属性的关联度计算算法，通过将内容与推荐个体在相同属性上的高中低属于度加以匹配推荐相似产品。
例如，在一个银行服务平台，能够根据你之前的消费及浏览记录，给你推荐相关理财产品和信用卡产品等。
三、 AI 推荐功能的应用（1）整合用户信息不同电商平台在推荐功能上展开的思路各有不同，其中一种思路是基于用户信息，将用户的购买、收藏、点赞等行为数据整合起来，帮助商家进行个性化商品推荐。
（2）增强产品区别度另一种，是从商品角度开始考虑，取得商品的物理属性（如形状、尺寸、重量等）以及更为重要的价格、品牌、款式等属性进行精细匹配分析。
（3）打破购物疲劳针对用户的决策疲劳，电商平台也着手扩大推荐的广度。
可以设立更多的双十一节、年底大促销等活动，推荐更加符合用户需要的商品，帮助用户摆脱购物疲劳。
（4）满足年轻用户电商平台针对不同人群需求的分层推荐，也是随着年轻化趋势在逐渐普及。
智能客服为年轻用户量身定制推荐，匹配个性化需求，提高用户体验。
四、电商平台 AI 推荐功能的前景总体来看，电商平台的 AI 推荐功能发展潜力巨大。
电子商务中商品推荐系统的实现
电子商务中商品推荐系统的实现随着互联网的普及和发展，电子商务已经成为了人们购物的重要手段，而在电子商务中，商品推荐系统则是一项非常重要的技术。
如何实现高效的商品推荐系统，一直是电商平台探究的一个难点。
本文将从商品推荐系统的意义、实现方式以及优化等方面详细分析。
一、商品推荐系统的意义商品推荐系统，顾名思义，是通过对消费者过往的行为数据、消费倾向、购买历史等信息的分析和运算，为消费者进行个性化的推荐，满足用户的需求，从而促进用户的消费和电商平台的增长。
商品推荐系统对于电商平台来说，具有以下优势：1.提高消费者的购物体验在购物时，许多消费者并没有明确的购买目标，商品推荐系统可以快速地为消费者筛选出目标商品，提高了消费者购物的便捷性和快捷性，也提升了购物的满意度和愉悦感。
2.增强用户粘性购物者如果能够在购物过程中感受到电商平台对自己的关注和关心，会增强用户对平台的信任度和粘性，从而增加用户的回购率和复购率。
3.提高平台的销售水平商品推荐系统可以根据每个用户的个性化需求和购物习惯，推荐出最适合用户的商品，从而提高平台的整体销售水平，增加平台的收入和利润。
二、商品推荐系统的实现方式1.基于内容的推荐系统基于内容的推荐系统是通过分析商品的标签、描述、图像等内容信息，进行相似度分析，为消费者提供相似的商品推荐。
比如，当消费者浏览了一件蓝色衣服之后，基于内容的推荐系统会向其推荐其他蓝色衣服或同款其他颜色的商品。
优点在于能够满足用户对于特定商品属性的需求，但缺点在于无法根据用户的行为习惯和历史数据进行推荐。
2.基于协同过滤的推荐系统基于协同过滤的推荐系统则是建立在大量用户行为数据的基础上，通过对用户的行为数据进行相似度计算，寻找那些和该用户兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的商品推荐给该用户。
比如，当一个用户购买了一台电视，基于协同过滤的推荐系统会将其他购买过这台电视的用户也购买过的商品推荐给这个用户。
优点在于能够根据用户在网站上的历史行为和个人兴趣进行推荐，但需要大量的数据支持，否则推荐的准确性会很低。
基于BCMCS的移动互联网推送技术研究
基于 Ｂ ＣＭＣＳ的移 动互联 网推送技术研 究
张 志 明 。 向辉 刘 （ 中国 电信 股份 有 限公 司上 海研 究院 上 海 ２ ０ ２ ） ０ １２
１ 引 言
・
传送数据 ， 可以最有效地利用现有网络带宽。 灵活的通知方式 ： 用户终端可接收文字信息、 图片、 音视频、 应用程序安装包等多种文件类型。
图 １ 短 消 息 推 送 流 程
息 Ｐｓ 方式的优点在于速度快、 ｕｈ 不占用宽带、 实时性强， 缺 点在于推送的文件大小有限， 导致推送业务的种类单一。
２２ 基于 Ｉ ． Ｐ连接的 Ｐ ｓ ｕｈ
从业务层面上讲． 目前主流的推送方式包括短信推送
（ｒ ｕｈＷＡ ｕｈＰ ｓ ａ） Ｐ推送（Ｐ Ｓ ＣＤ ） Ｐ Ｂｅ Ｐ ｓ、 ＰＰ ｓ、ｕｈ ｉ、 ｗ ｍ ｌＩ Ａ Ｎ 、２ Ｍ 、 Ｉ 广播多播推送ｆＣ Ｃ ） Ｂ Ｍ Ｓ， 其中 Ｂ Ｍ Ｓ Ｃ Ｃ 是基于移动通信网络 实现的多播技术， 倍受电信运营商的关注。Ｐｓ 技术分类 ｕｈ
・
Ｐ ｓ（ ｕｈ 推送） 技术是在用户终端没有请求的情况下 ， 服
务器端主动将数据发送给用户终端的技术。 随着移动互联
网的发展． 移动业务越来越丰富， 让用户 了解这些业务的
安全性 ：能够确保推送给用户的内容是安全的， 避
免对用户的系统造成破坏。
使用信息、资费信息、营销推广信息等需要利用 Ｐｓ ｕｈ技
Ｓ Ｏ
—
Ｋ Ｅ Ａ Ｅ 系统默认设置是 ２ｈ的心跳频率。 Ｅ Ｐ ＵＶ ，
Ｉ Ｐｓ 理应用服务器ｆＡ Ｈ／
２１ 基 于 Ｓ ． ＭＳ的 Ｐ ｓ ｕｈ
利用短消息中心实现 Ｐｓ ｕ ｈ技术的简要流程如下。 （） １应用服务器用短消息协议 Ｓ Ｐ Ｍ Ｐ或者其他协议和
基于人工智能的智能推送系统设计与实现
基于人工智能的智能推送系统设计与实现人工智能技术的快速发展为各行各业带来了前所未有的变革，其中智能推送系统作为人工智能在信息领域的重要应用之一，正逐渐成为各大互联网平台的核心功能之一。
本文将探讨基于人工智能的智能推送系统的设计与实现，包括其原理、技术架构、关键技术以及未来发展方向。
1. 智能推送系统概述智能推送系统是一种利用人工智能算法对用户行为、兴趣等数据进行分析，从而实现个性化内容推荐的系统。
通过不断学习用户的喜好和行为习惯，智能推送系统可以为用户提供更加符合其需求的信息，提高用户体验和平台粘性。
2. 智能推送系统设计原理智能推送系统的设计原理主要包括数据采集、数据处理、特征提取、模型训练和推荐结果生成等几个关键步骤。
首先，系统需要采集用户的行为数据、兴趣标签等信息；然后通过数据处理和特征提取，将原始数据转化为机器学习算法可接受的格式；接着利用机器学习算法对数据进行训练，构建个性化推荐模型；最后根据用户的实时行为和历史数据，生成个性化的推荐结果。
3. 智能推送系统技术架构智能推送系统的技术架构通常包括数据采集模块、数据存储模块、特征提取模块、机器学习模块和推荐引擎模块。
数据采集模块负责收集用户行为数据和内容信息；数据存储模块用于存储原始数据和处理后的特征数据；特征提取模块将原始数据转化为可供机器学习算法使用的特征；机器学习模块用于训练个性化推荐模型；推荐引擎模块则根据用户实时行为和历史数据生成个性化推荐结果。
4. 智能推送系统关键技术智能推送系统涉及到多种关键技术，包括协同过滤、内容分析、深度学习等。
协同过滤是一种常用的推荐算法，通过分析用户行为历史和相似用户之间的关系来进行个性化推荐；内容分析则是通过对内容进行语义分析和标签提取来实现精准推荐；深度学习则可以挖掘更加复杂的用户行为规律和兴趣特征，提高推荐效果。
5. 智能推送系统实现方法实现一个高效的智能推送系统需要综合运用多种技术手段，包括大数据处理、机器学习算法、分布式计算等。
基于大数据的互联网广告推送研究
基于大数据的互联网广告推送研究随着互联网的不断发展，作为现代化营销手段之一的网络营销也得到了越来越多的关注。
在互联网广告领域，更是涌现出了各种各样的广告形式和推广手段。
而基于大数据的互联网广告推送技术，则迅速崛起成为了当下流行的营销手段之一。
那么，究竟什么是基于大数据的互联网广告推送呢？它又是如何应用于营销活动中的呢？一、什么是基于大数据的互联网广告推送基于大数据的互联网广告推送，顾名思义就是利用互联网上海量的数据信息，通过数据分析、挖掘等技术手段，精确地推送广告信息给目标用户。
这一技术的核心在于数据的处理和分析，而且可以依托于搜索引擎、社交媒体等互联网技术手段来实现。
在传统营销手段中，通常采用通投的方法，即将广告投放在可能有目标用户观看的广告位置上，进行推广。
而基于大数据的互联网广告推送则不同，它通过分析用户的行为、文本、网络历史等多方面因素，以及追踪与分析广告投放的效果，可以更精确的找到并推送给目标客户。
二、基于大数据的互联网广告推送技术的优势1、实现精准定位基于大数据的互联网广告推送技术可以通过用户画像、兴趣标签等方式精准定位目标客户，更加精准地推送广告信息，增强其传播效果。
比如，假如一个用户之前有过搜索自行车的记录，那么这个用户就很有可能被推送到有关自行车的广告信息。
2、实时调整广告策略利用基于大数据的互联网广告推送技术，广告主可以实时获取广告投放效果，从而更及时地调整广告策略，提高广告传播效果。
比如，通过掌握一个广告是否被重复展现、被点击的次数、转化率等数据信息，决定是否适当修改广告内容和投放方式等等。
3、降低投放成本传统广告花费是很高的，而基于大数据的互联网广告推送技术则可以有效降低广告的投放成本。
通过更精准地定位目标用户、提高广告的投放效果，广告主可以更为精细化地制定广告投放策略，从而降低广告的投放成本。
三、基于大数据的互联网广告推送技术的应用目前，基于大数据的互联网广告推送技术已经被广泛应用于互联网广告领域。
智能商品推荐系统的实现与优化
智能商品推荐系统的实现与优化第一章：绪论随着电商行业的不断发展，传统的商品搜索和推荐已经不能满足人们的需求，人们需要更加智能化的商品推荐系统。
智能化的商品推荐系统不仅可以提高用户的购买体验，还可以为商家带来更多商机。
本文将介绍智能商品推荐系统的实现与优化。
第二章：智能商品推荐系统的分类智能商品推荐系统可以分为协同过滤推荐、内容过滤推荐、混合推荐和基于用户、基于商品、基于标签、基于场景等多种推荐方式。
本章将从推荐方式、推荐对象等角度对智能商品推荐系统进行分类。
第三章：智能商品推荐系统的实现智能商品推荐系统首先需要获得用户和商品的基本信息，然后通过数据挖掘等技术对用户的喜好和商品的属性等进行分析，最后根据策略推荐商品给用户。
本章将介绍实现智能商品推荐系统的流程和技术。
第四章：智能商品推荐系统的优化智能商品推荐系统的优化可以从推荐准确率、推荐效率、用户体验等多个方面进行。
本章将介绍优化智能商品推荐系统的方法，如基于领域的推荐、基于热度的推荐、深度学习等技术，同时也将探讨智能商品推荐系统在实际应用过程中所遇到的问题和解决方法。
第五章：智能商品推荐系统的应用智能商品推荐系统已经在各大电商平台中得到广泛应用，在促进商品销售方面发挥了重要作用。
本章将介绍智能商品推荐系统在电商平台、社交网络、智能家电等领域的应用情况，并展望未来智能商品推荐系统的发展方向。
第六章：结论通过对智能商品推荐系统的分类、实现、优化和应用进行全面系统的分析，可以发现智能商品推荐系统的确具有很高的应用价值和普及前景。
同时，还需要不断地完善技术和算法，并注重用户体验，才能实现智能商品推荐系统真正意义上的优化和发展。
互联网推送算法研究与优化
互联网推送算法研究与优化随着互联网技术的不断发展，人们的信息获取方式也发生了翻天覆地的变化。
随着浏览器优化的速度和推送算法的不断完善，具有个性化特点的推送新闻已经成为了互联网一道常见的风景线。
但是，推送算法本身也存在着一定的问题，在实际应用中给用户造成了一定的困扰。
本文将围绕互联网推送算法的研究和优化展开讨论。
一、推送算法的原理及发展推送算法的底层实现原理是，根据用户的兴趣，匹配相应的信息并推送给用户。
首先，需要收集用户的信息，包括社交网络活动、浏览记录等。
然后，利用数据挖掘技术，对用户的信息进行分析，建立用户模型，设定优先级触发器，最终推送适合用户的内容。
推送算法的发展可以概括为三个阶段。
第一个阶段是基于协同过滤的推荐算法，其核心思想就是在众多物品中找到和用户最相似的物品，并向用户推荐。
在此基础上，研究人员提出了基于内容的推荐算法，即通过挖掘物品本身的特征，为用户推荐相似的物品。
最后，个性化推荐算法成为了推荐系统的主流，其通过对用户特征和物品特征进行深入分析，进行精准的匹配，为用户推荐更加符合其口味的内容。
二、推送算法存在的问题虽然推送算法在推动互联网信息化进程中起到了重要作用，但其本身也存在着一些问题。
首先，由于数据的不对称性，推送结果与用户实际需求并不完全对应。
其次，算法的个性化和用户的隐私权之间存在矛盾。
一些算法公司为了提高推荐系统的效果，会偷偷收集用户隐私，并将其纳入到算法的优化过程中。
这样的做法不仅是侵犯用户的权益，也不符合法律规定。
三、推送算法的优化针对这些问题，研究人员提出了多种算法的改进措施。
其中，最为重要的一项是应用机器学习模型进行推荐。
机器学习模型的使用可以将用户的特点做到更加深入全面和细致化。
一种最常见的做法是基于深度学习的模型，该模型可以通过学习用户对信息的评价，以更加准确地推荐符合用户口味的信息。
此外，一些算法公司也正在逐步采用差分隐私算法，该算法可以保护用户的隐私，并提供可追溯和可管理的隐私保护方案。
AI技术如何进行网络推荐与个性化推送的实现方法
AI技术如何进行网络推荐与个性化推送的实现方法随着互联网的快速发展，人们在日常生活中接触到的信息越来越多。
然而，信息的过载也让人们面临了一个新的问题：如何从海量的信息中找到自己感兴趣的内容？为了解决这个问题，人工智能（AI）技术被广泛应用于网络推荐与个性化推送。
本文将介绍AI技术在这一领域的实现方法。
首先，AI技术通过数据收集和分析来实现网络推荐与个性化推送。
当用户在网络上浏览、搜索或购物时，其行为数据会被记录下来。
这些数据包括用户的点击记录、浏览历史、购买记录等。
AI技术会对这些数据进行分析，以了解用户的兴趣、偏好和行为模式。
通过对用户数据的分析，AI系统可以建立用户的画像，即用户的特征和喜好的总结。
这样，AI系统就可以根据用户的画像来进行推荐和个性化推送。
其次，AI技术利用机器学习算法来进行网络推荐与个性化推送。
机器学习是AI技术的核心，它通过训练模型来自动识别和学习数据中的模式和规律。
在网络推荐与个性化推送中，AI系统会根据用户的画像和历史行为数据，训练出一个推荐模型。
这个模型可以根据用户的特征和偏好，预测用户对某个内容的喜好程度。
当用户浏览网页或使用应用时，AI系统会根据这个模型，推荐相关的内容给用户。
通过不断地迭代和优化推荐模型，AI系统可以提供更准确和个性化的推荐。
此外，AI技术还可以利用协同过滤算法来进行网络推荐与个性化推送。
协同过滤算法是一种基于群体智慧的推荐方法，它通过分析用户之间的相似性和兴趣一致性，来为用户推荐内容。
当一个用户喜欢某个内容时，AI系统会寻找与该用户兴趣相似的其他用户，并推荐这些用户喜欢的内容给该用户。
通过协同过滤算法，AI系统可以发现用户之间的兴趣关联，从而提供更精准和个性化的推荐。
最后，AI技术还可以利用深度学习算法来进行网络推荐与个性化推送。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的算法，它可以模拟人脑对信息的处理和理解能力。
在网络推荐与个性化推送中，AI系统可以利用深度学习算法，对用户的行为数据进行深度分析和理解。
如何使用AI技术进行智能推送
如何使用AI技术进行智能推送智能推送已经成为了现代社会中信息传递和获取的重要方式。
在如今飞速发展的科技时代，人们每天都面临着海量的信息和内容，导致他们常常感到疲惫和迷失。
因此，利用人工智能（AI）技术进行智能推送，可以帮助人们更加高效地获取所需的信息，并提供个性化的内容建议。
一、什么是智能推送智能推送是基于人工智能技术开发的一种个性化信息推荐系统。
它通过分析用户在互联网上的行为数据和兴趣爱好，以及借助机器学习算法进行分类标签、特征匹配等步骤，从而将相应用户感兴趣的内容分类推送给他们。
二、优点与挑战1. 个性化服务：智能推送可以根据用户之前偏好和搜索记录等数据进行分析，并根据这些信息向用户提供相关性更高的内容。
这样可以减少用户在广告或不相关的信息中浪费时间。
2. 时间效率：通过采用机器学习算法，智能推送可以快速有效地为每个用户生成相应内容，并提供一种自动化系统来处理大量信息。
3. 资讯融合：智能推送可以将各种不同来源的信息融合在一个平台上，方便用户一站式地获取所需信息。
然而，与任何新技术一样，智能推送也面临着一些挑战。
其中包括用户隐私问题、算法偏见和内容过滤等。
这些挑战需要我们在使用智能推送技术时保持警惕，并采取相应措施来解决。
三、如何使用AI进行智能推送1. 数据收集和分析为了实现个性化的智能推送，首先需要收集并分析大量用户数据。
这些数据可以包括用户的搜索历史、订阅频道、社交媒体行为等。
通过这些数据，AI可以了解用户的兴趣偏好和需求，并为其提供定制化的内容。
2. 利用机器学习算法进行分类和匹配机器学习算法是智能推送中不可或缺的工具。
通过对收集到的数据进行深度学习、聚类等方法，可以实现对用户行为模式、兴趣爱好等特征的分析与建模。
基于此，AI系统可以将用户与相似兴趣和需求的其他用户进行归类，并向他们提供相似或相关的内容。
3. 算法优化和个性化推荐智能推送系统需要不断地进行算法优化和个性化推荐。
这可以通过对用户反馈数据的收集和分析来实现。
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本技术公开一种基于互联网的产品推送系统，解决了现有的推送平台对应消费者对该产品浏览时间很长，进行产品推送，消费者已查看产品，导致对消费者推送不准确以及无脑发送产品推送信息，容易招致消费者反感乃至卸载购物平台的问题，包括数据采集模块、服务器、数据库、产品分析模块、推送分析模块、产品推送模块、分享任务模块、分享计算模块和推送度分享模块；产品推送模块通过服务器获取消费者的选中推送产品并在推送时间段内向消费者对应的推送购物平台内发送产品的推送产品信息；从而实现了产品的精准推送；通过推送度计算，可以了解消费者对推送产品信息的接受程度，当推送度小于设定阈值时，则停止向该消费者推送产品。
权利要求书1.一种基于互联网的产品推送系统，其特征在于，包括数据采集模块、服务器、数据库、产品分析模块、推送分析模块、产品推送模块、分享任务模块、分享计算模块和推送度分享模块；所述数据采集模块用于采集消费者信息和推送产品信息；所述数据采集模块将采集的消费者信息和推送产品信息发送至服务器并在数据库内进行存储；所述产品分析模块用于获取消费者信息和推送产品信息并分析得到推送的产品，具体分析步骤如下：步骤一：将推送产品与消费者浏览的产品进行匹配获取得到相同推送产品，并将其标记为Ci,i＝1、……、n；步骤二：将浏览的产品的浏览时间记为TCi；将相同推送产品的销量记为XCi；步骤三：利用公式获取得到相同推送产品的推送值TSCi；其中，h1，h2为预设比例系数；步骤四：选取推送值最大的相同推送产品并将其标记为选中推送产品；步骤五：产品分析模块将选中推送产品发送至服务器内进行存储；所述推送分析模块用于计算消费者推送的时间和购物平台；具体分析步骤入下：S1：设定消费者登录的购物平台记为Ai,i＝1……n；消费者登录购物平台的登录时刻记为T1jAi,退出时刻记为T2jAi,j＝1……n；S2：统计消费者在购物平台的消费总额并标记为MAi；S3：统计每天消费者在购物平台的登录时刻和退出时刻，选取消费者在该购物平台次数最多的时间段，并将该时间段标记为推送时间段；S4：利用求和公式获取得到消费者在购物平台的登录总时长TAi；S5：利用公式获取得到消费者使用的购物平台Ai的选中值YXAi；其中，d1和d2均为预设比例系数；λ为修正系数，取值为0.39234123；S6：选取选中值最大的购物平台为消费者的推送购物平台；所述推送分析模块将消费者的推送时间段和推送购物平台发送至产品推送模块；所述产品推送模块通过服务器获取消费者的选中推送产品并在推送时间段内向消费者对应的推送购物平台内发送产品的推送产品信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的产品推送系统，其特征在于，所述推送度分析模块用于通过服务器获取数据库内存储的消费者打开推送产品信息的次数以及对应的打开时间、关闭时间和未打开次数并计算消费者的推送度，具体计算步骤如下：步骤一：设定推送产品信息的推送时间记为T1k,k＝1、……、f；消费者打开的时刻T21k，打开后关闭的时刻记为T22k；直接关闭的时刻记为T3k；当T3k超过推送时间的设定阈值时刻，则为T3k的时刻取值为设定预设时刻；步骤二：设定推送产品信息的推送次数记为f,对推送次数进行分类，获取到打开次数f1，直接关闭次数f2，其中，f1+f2＝f；步骤三：设定直接关闭值记为Gi，i＝2……f；且G2<……<Gf；步骤四：统计推送次数中连续次数Li，i＝2……f；其中，L2表示连续两次直接关闭的次数，Lf表示连续f次连续关闭的次数；步骤五：利用公式获取得到消费者的推送度TD，其中g1、g2、g3均为预设比例系数，ρ为干扰因子，取值为2.323；步骤六：当推送度TD大于设定阈值，则生成推送指令，当推送度TD小于推送小于设定阈值，则生成关闭指令；步骤七：推送度分析模块将消费者对应的推送指令和关闭指令发送至产品推送模块；所述产品推送模块接收到推送指令，则将消费者的选中推送产品在推送时间段内向消费者对应的推送购物平台内发送产品的推送产品信息；产品推送模块接收到关闭指令，则停止向消费者对应的购物平台推送产品信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的产品推送系统，其特征在于，所述分享任务模块用于消费者将推送的推送产品信息分享至其他消费者，分享计算模块消费者采集消费者将推送的推送产品信息分享至其他消费者的分享次数以及其他消费者的浏览时长并计算消费者的产品优惠折扣值；具体计算过程如下：a：当消费者将推送的推送产品信息分享至其他消费者同时其他消费者点击推送产品信息，则分享次数加一，同时，采集其他消费者的点击推送产品信息的时刻和关闭点击推送产品的时刻；b：设定消费者的分享次数记为m；设定其他消费者点击推送产品信息的时刻记为T1q，关闭点击推送产品的时刻记为T2q，q＝1、……、m；c：利用公式获取得到消费者的产品优惠折后值YHS；其中a1、a2和a3均为预设比例系数值；d：分享计算模块将计算的消费者的产品优惠折后值发送至服务器并在数据库内进行存储。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的产品推送系统，其特征在于，所述消费者信息包括消费者使用的购物平台、购物平台的消费总金额、购物平台的登录时间和关闭时间、消费者浏览的产品和产品的浏览时间、消费者打开推送产品次数以及对应的打开时间和打开时长；推送产品信息包括推送的产品、产品信息简介、推送产品的销量和产品优惠折后值。
技术说明书一种基于互联网的产品推送系统技术领域本技术涉及互联网产品推送技术领域，尤其涉及一种基于互联网的产品推送系统。
背景技术随着互联网时代的快速发展，线上交易已经渐渐融入人们的生活，其通过线上交易平台实现，而商品推送是最常见的运营手段，它是最高效触达和影响用户的渠道之一，好是能即刻提高各类运营指标，坏是容易招致用户反感乃至卸载。
在专利CN106408375A一种线上商品推送系统，虽然实现了能够识别在交易平台中浏览商品相关信息的顾客的购买意向，并判断向其提供详细的商品相关信息的必要性，但存在的不足：消费者对该产品浏览时间很长，再进行产品推送，消费者已查看产品，对消费者造成干扰，导致对消费者推送不准确的问题。
技术内容本技术的目的在于提供一种基于互联网的产品推送系统；本技术通过推送分析模块分析消费者使用购物平台的时间段以及结合消费者在购物平台的消费总额得到消费者的推送的购物平台和推送时间段，产品推送模块通过服务器获取消费者的选中推送产品并在推送时间段内向消费者对应的推送购物平台内发送产品的推送产品信息；从而实现了产品的精准推送；通过推送度计算，可以了解消费者对推送产品信息的接受程度，当推送度小于设定阈值时，则停止向该消费者推送产品。
本技术所要解决的技术问题为：(1)如何通过对消费者的浏览产品的时间进行分析，结合浏览产品的销量得到向消费者推送的产品并进行精准推送，解决了现有的技术无法根据用户浏览时间进行合理推送，避免消费者对该产品浏览时间很长，再进行产品推送，消费者已查看产品，导致对消费者推送不准确的问题。
(2)如何根据消费者对推送产品的浏览时长以及关闭次数进行分析，并分析推送次数中连续次数，得到消费者的推送度，通过推送度计算，可以了解消费者对推送产品信息的接受程度，解决了现有技术中无脑发送产品推送信息，容易招致消费者反感乃至卸载购物平台的问题。
本技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于互联网的产品推送系统，包括数据采集模块、服务器、数据库、产品分析模块、推送分析模块、产品推送模块、分享任务模块、分享计算模块和推送度分享模块；所述数据采集模块用于采集消费者信息和推送产品信息；所述数据采集模块将采集的消费者信息和推送产品信息发送至服务器并在数据库内进行存储；所述产品分析模块用于获取消费者信息和推送产品信息并分析得到推送的产品，具体分析步骤如下：步骤一：将推送产品与消费者浏览的产品进行匹配获取得到相同推送产品，并将其标记为Ci,i＝1、……、n；步骤二：将浏览的产品的浏览时间记为TCi；将相同推送产品的销量记为XCi；步骤三：利用公式获取得到相同推送产品的推送值TSCi；其中，h1，h2为预设比例系数；步骤四：选取推送值最大的相同推送产品并将其标记为选中推送产品；步骤五：产品分析模块将选中推送产品发送至服务器内进行存储；所述推送分析模块用于计算消费者推送的时间和购物平台；具体分析步骤入下：S1：设定消费者登录的购物平台记为Ai,i＝1……n；消费者登录购物平台的登录时刻记为T1jAi,退出时刻记为T2jAi,j＝1……n；S2：统计消费者在购物平台的消费总额并标记为MAi；S3：统计每天消费者在购物平台的登录时刻和退出时刻，选取消费者在该购物平台次数最多的时间段，并将该时间段标记为推送时间段；S4：利用求和公式获取得到消费者在购物平台的登录总时长TAi；S5：利用公式获取得到消费者使用的购物平台Ai的选中值YXAi；其中，d1和d2均为预设比例系数；λ为修正系数，取值为0.39234123；S6：选取选中值最大的购物平台为消费者的推送购物平台；所述推送分析模块将消费者的推送时间段和推送购物平台发送至产品推送模块；所述产品推送模块通过服务器获取消费者的选中推送产品并在推送时间段内向消费者对应的推送购物平台内发送产品的推送产品信息。
所述推送度分析模块用于通过服务器获取数据库内存储的消费者打开推送产品信息的次数以及对应的打开时间、关闭时间和未打开次数并计算消费者的推送度，具体计算步骤如下：步骤一：设定推送产品信息的推送时间记为T1k,k＝1、……、f；消费者打开的时刻T21k，打开后关闭的时刻记为T22k；直接关闭的时刻记为T3k；当T3k超过推送时间的设定阈值时刻，则为T3k的时刻取值为设定预设时刻；步骤二：设定推送产品信息的推送次数记为f,对推送次数进行分类，获取到打开次数f1，直接关闭次数f2，其中，f1+f2＝f；步骤三：设定直接关闭值记为Gi，i＝2……f；且G2<……<Gf；步骤四：统计推送次数中连续次数Li，i＝2……f；其中，L2表示连续两次直接关闭的次数，Lf表示连续f次连续关闭的次数；步骤五：利用公式获取得到消费者的推送度TD，其中g1、g2、g3均为预设比例系数，ρ为干扰因子，取值为2.323；步骤六：当推送度TD大于设定阈值，则生成推送指令，当推送度TD小于推送小于设定阈值，则生成关闭指令；步骤七：推送度分析模块将消费者对应的推送指令和关闭指令发送至产品推送模块；所述产品推送模块接收到推送指令，则将消费者的选中推送产品在推送时间段内向消费者对应的推送购物平台内发送产品的推送产品信息；产品推送模块接收到关闭指令，则停止向消费者对应的购物平台推送产品信息。