摘要
本发明涉及一种基于用户行为的AI智能短信推送方法及系统,方法包括:从历史行为数据中获取短信推送目标群体成员的社交关系和互动频率,得到初始短信推送目标群体的分类结果;对群体成员行为数据整合;通过分析群体间成员社交关系和互动频率确定邻近群体,得到群体特征集合;根据群体特征集合识别首次使用用户;从实时交互数据中获取短信推送目标用户的动态行为变化趋势;若实时行为偏好分布与群体特征集合的匹配度低于预设匹配度阈值,则分析用户与新群体成员社交关系;根据映射关系和实时偏好分布确定推送信息条目的优先级及相关性。本申请通过多层级特征建模、动态数据更新与跨群体协同机制,实现用户行为的精准刻画与推送策略的自适应优化。
技术关键词
短信推送方法
社交
层次聚类算法
数据
动态更新
划分用户群组
短信推送系统
生成用户
密度聚类算法
多层级特征
滑动时间窗口
矩阵
日志
映射关系表
频率
偏好特征
模式
系统为您推荐了相关专利信息
训练样本数据
初始误差
误差补偿模型
参数优化算法
矩阵
静力水准仪
温度传感网络
主动热流控制
主动式
数字温度传感器
电感耦合等离子体
机器学习模型
X射线荧光光谱法
成分含量
多元素
年龄识别模型
年龄识别方法
文本
预训练模型
人脸图像数据