[发明专利]基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐方法和装置在审
申请号: | 201710253193.5 | 申请日: | 2017-04-18 |
公开(公告)号: | CN107135252A | 公开(公告)日: | 2017-09-05 |
发明(设计)人: | 袁吉宁 | 申请(专利权)人: | 北京思特奇信息技术股份有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人: | 杨立 |
地址: | 100086 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 移动 终端 使用 轨迹 用户 意向 事件 推荐 方法 装置 | ||
1.基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.采集移动终端的使用数据;
S2.将所述使用数据与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件;
S3.当移动终端与服务器进行信息交互时,推荐匹配的用户意向事件对应的信息。
2.根据权利要求1所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐方法,其特征在于:所述使用数据包括当月消费额度、历史平均消费额度和DCN上网轨迹,所述当月消费额度包括当月短信消费、当月语音消费、当月流量消费和当月增值消费,所述历史平均消费额度包括短信平均消费、语音平均消费、流量平均消费和月平均消费,所述DCN上网轨迹包括增值业务种类、增值业务使用次数和增值业务消费额度。
3.根据权利要求2所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐方法,其特征在于:用户意向事件包括增值业务、主套餐和附加资费包,步骤S2具体包括:
当所述使用数据为所述DCN上网轨迹时,与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件为增值业务;或者,
当所述使用数据为所述历史平均消费额度时,与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件为主套餐;或者,
当所述使用数据为所述当月消费额度和所述历史平均消费额度时,与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件为附加资费。
4.根据权利要求1所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐方法,其特征在于:步骤S3中,通过JavaScript弹出窗口主动展示匹配的用户意向事件对应的信息,所述窗口上设置有一键订购按钮。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐方法,其特征在于:所述使用数据的数据模型包括用户ID、开户时间、当月消费额度、历史平均消费额度和DCN上网轨迹,所述用户意向事件的数据模型包括日期、用户ID、用户号码、用户意向事件ID、用户意向事件名称、用户意向事件描述、订购顺序和用户意向事件推荐有效期。
6.基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐装置,其特征在于:包括数据采集模块(1)、匹配引擎模块(2)和前端推荐模块(3),
所述数据采集模块(1)用于采集移动终端的使用数据,并把采集到的移动终端使用数据发送到匹配引擎模块(2);
所述匹配引擎模块(2)用于将所述使用数据与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件;
所述前端推荐模块(3)用于当移动终端与服务器进行信息交互时,推荐匹配的用户意向事件对应的信息。
7.根据权利要求6所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐装置,其特征在于:所述使用数据包括当月消费额度、历史平均消费额度和DCN上网轨迹,所述当月消费额度包括当月短信消费、当月语音消费、当月流量消费和当月增值消费,所述历史平均消费额度包括短信平均消费、语音平均消费、流量平均消费和月平均消费,所述DCN上网轨迹包括增值业务种类、增值业务使用次数和增值业务消费额度。
8.根据权利要求7所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐装置,其特征在于:所述用户意向事件包括增值业务、主套餐和附加资费包;
当所述使用数据为所述DCN上网轨迹时,匹配引擎模块(2)具体用于将DCN上网轨迹与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件为增值业务;或者,
当所述使用数据为所述历史平均消费额度时,匹配引擎模块(2)具体用于将历史平均消费额度与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件为主套餐;或者,
当所述使用数据为所述当月消费额度和所述历史平均消费额度时,匹配引擎模块(2)具体用于将当月消费额度和所述历史平均消费额度与预存的用户意向事件进行匹配,得到匹配的用户意向事件为附加资费。
9.根据权利要求6所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐装置,其特征在于:所述前端推荐模块(3)具体通过JavaScript弹出窗口主动展示匹配的用户意向事件对应的信息,所述窗口上设置有一键订购按钮。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的基于移动终端使用轨迹的用户意向事件推荐装置,其特征在于:所述使用数据的数据模型包括用户ID、开户时间、当月消费额度、历史平均消费额度和DCN上网轨迹,所述用户意向事件的数据模型包括日期、用户ID、用户号码、用户意向事件ID、用户意向事件名称、用户意向事件描述、订购顺序和用户意向事件推荐有效期。
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