一种基于用户画像的精准推送方法及系统

本发明提供一种基于用户画像的精准推送方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取库中数据中各个数据内容的类别标签；获取用户对各类别标签对应数据内容的行为数据；结合行为数据和隐马尔可夫模型，生成状态转移概率以及用户偏好标签；生成具有推送时间段的用户画像；获取用户当前访问数据内容的类别标签；计算各个类别标签与用户当前访问数据内容的类别标签之间的相似值；结合用户画像和相似值生成下一时刻的推送数据内容；记录用户在推送数据内容下的停留时长；设置修正因子对用户当前访问数据内容的类别标签相对应的状态转移概率进行修正；将修正后的状态转移概率作为新的状态转移概率，重复执行推送。提升推送准确性，增加用户粘性。