[发明专利]基于数据挖掘及LBS的兼职智能推荐系统

权利要求书

1.基于数据挖掘及LBS的兼职智能推荐系统，其特征在于，包括APP客户端、大数据日志存储池、大数据挖掘系统、推荐系统缓存池、推荐系统数据库与APP推送服务器；APP客户端对APP页面及按钮进行行为统计埋点，先临时写到本地日志中；APP客户端会定期复制本地日志副本并同时清除原本地日志内容，然后通过http post请求将本地日志副本push上传到日志处理服务中心，日志处理服务中心读取用户行为日志并将数据写入到大数据日志存储池中；大数据挖掘系统通过MapReduce定期抽取大数据日志存储池中的数据，并结合数据挖掘算法进行数据分析；数据分析完毕后，将会得到分析结果；大数据挖掘系统将分析结果写入推荐系统缓存池中，并同步地持久化到推荐系统数据库中；APP推送服务器结合LBS从推荐系统缓存池中查询匹配信息获取适合该用户的筛选条件，通过筛选条件从推荐系统数据库中的兼职表中查询出与用户最匹配的兼职信息列表，推送给APP客户端。

2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘及LBS的兼职智能推荐系统，其特征在于，大数据日志存储池包含hadoop、hbase集群。

3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘及LBS的兼职智能推荐系统，其特征在于，推荐系统缓存池采用Redis缓存集群或kafka分布式消息系统。

4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘及LBS的兼职智能推荐系统，其特征在于，分析结果包括用户ID与多条匹配的兼职信息的标签信息、用户ID与用户标签信息的标签信息。

5.根据权利要求1所述的基于数据挖掘及LBS的兼职智能推荐系统，其特征在于，与用户最匹配的兼职信息列表将以JSON的形式推送给APP客户端。