本發明涉及通信領域，特別涉及一種基于行為分析的內容推送系統及方法。
背景技術：
互聯網的出現人人加速了現代社會信息化的進程，已經和正在深刻地改變著人們的工作、生活的方式，互聯網上豐富的資源也讓每個人心動。然而，要在如此浩瀚的資源中找到自己所需的信息是一件費時費力的事情。當用戶需要某方面的信息時，通常有兩種方式：通過搜索引擎查詢或逐個訪問專業網站。
搜索引擎的出現和不斷完善使得人們在互聯網上搜索資源變得容易多了，對于一個搜索主題，可以在很短的時間內得到返回結果。像雅虎、谷歌這些著名的搜索引擎無疑是大多數用戶的首選，因為它速度快，準確率高，并且將查找結果按相關程度排序。
但是通過現有的搜索引擎查詢信息存在不少缺點：
1、針對性弱，不能就用戶查詢的信息提供更適合用戶興趣點的信息，導致用戶還需要進行篩選信息。
2、時效性弱，網上的信息往往都已經發布很久，存在時間很久，而用戶不能第一時間進行查閱，導致時效性較弱。
對一個企業或組織來說，無法通過統一途徑對信息進行實時采集，仍然保持剪報、個體上網、信息羅列的低效方法，這種多部門重復收集信息的情況，更加劇了資源浪費和管理上的凌亂。而企業對這種搜集來的良莠不齊又雜亂無章的信息難以進行有效的管理和充分的利用。因此，用戶期望出現一些能夠協助其理解、檢索所需信息的系統。一些信息服務機構也希望能夠為它們的川戶提供貼切的個性化服務，從而在激烈的競爭中擊敗對手。
由以上分析可知，無論是通過搜索引擎或逐個訪問專業網站查詢信息都存在同樣的問題：現在絕大多數的網站都只能被動地接受訪問。而現在的用戶希望能夠開發一個系統自動搜集用戶定制的某方面的信息，并根據用戶的興趣對獲得的信息進行篩選后分類并推薦給用戶。為不同用戶提供切合其需求的個性化服務是當前最迫切的任務。。
技術實現要素：
鑒于此，本發明提供了一種基于行為分析的內容推送系統及方法，本發明具有個性化、智能化、運行效率高和檢索結果優質等優點。
本發明采用的技術方案如下：
一種基于行為分析的內容推送系統及方法，其特征在于，所述系統包括：用戶端；所述用戶端信號連接于服務器；所述服務器信號連接于用于保存數據信息的數據庫端；所述用戶端包括：用戶登錄單元和用戶信息采集單元；所述用戶登錄單元信號連接于用戶信息采集單元；所述用戶信息采集單元信號連接于服務器；所述數據庫端包括：存儲定制的個人數據信息的個人數據庫端和存儲公共數據信息的云端數據庫端。
所述個人數據庫端包括：用于在個人數據庫中檢索數據信息的個人信息檢索系統；所述個人信息信息檢索系統信號連接于個人數據庫；所述云端數據庫端包括：用于在云端數據庫中檢索數據信息的云端信息檢索系統；所述云端檢索系統信號連接于云端數據庫。
所述個人信息檢索系統包括：檢索單元和數據傳輸單元；所述數據傳輸單元分別信號連接于服務器和個人數據庫；所述檢索單元信號連接于數據傳輸單元。
所述云端信息檢索系統包括：云端檢索單元和云端數據傳輸單元；所述數據傳輸單元分別信號連接于云端數據庫和服務器；所述云端檢索單元信號連接于云端數據傳輸單元。
所述服務器包括：用于對采集到的用戶行為進行分析的用戶行為分析單元；所述用戶行為分析單元信號連接于用于根據用戶行為分析結果制定推送策略的策略控制單元；所述策略控制單元信號連接于用于對來往于服務器的數據信息進行中轉的數據中轉單元。
一種基于行為分析的內容推送系統的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：系統啟動，系統初始化；
步驟2：用戶在用戶端進行登錄，登陸后，用戶信息采集單元將實時采集用戶的行為習慣數據，將采集到的行為習慣數據信息發送至服務器；
步驟3：服務器將采集到的該用戶的行為習慣數據信息保存保存在本地，當采集到的用戶的行為習慣數據量超過設定的閾值，則開始進行用戶行為分析，得出分析結果；
步驟4：策略控制單元根據分析結果指定推送策略，根據推送策略發送控制命令到云端數據庫端；
步驟5：云端數據庫端根據發送過來的控制命令在數據庫中搜索數據信息，將獲取的數據信息發送至用戶端；
步驟6：用戶端將接收到的數據信息推送給用戶進行顯示；若用戶對此次推送結果不滿意，用戶行為分析單元將采集相關數據信息發送到服務器；
步驟7：服務器將接收到的數據信息存儲到本地，這些數據信息會影響下一次的用戶分析結果；
步驟8：若用戶對此次推送結果滿意，用戶行為分析單元將采集相關數據信息發送到服務器；服務器將本次推送的內容發送到個人數據庫端；
步驟9：個人數據庫端將接收到的數據信息存儲到個人數據庫，服務器定期檢測個人數據庫中的數據量級，若量級超過了設定的閾值，則下一次推送，服務器先發送控制命令到個人數據庫端；
步驟10：若用戶對個人數據庫端發送的數據信息檢索到的數據信息不滿意，則服務器發送控制命令到云端數據庫端，進行重新檢索和推送，并將此次推送的結果保存到個人數據庫端。
所述個人信息檢索系統和云端信息檢索系統對檢索結果進行排序的方法包括以下步驟：
步驟1：取檢索系統中的數據結構為G，G的規模為N，設定網站集合為：
，其中， ；每個網站站點為G中的一個結點。
步驟2：對于G中的每一個節點n，設W(n)是權重值，而向量 為G對應的W(n)結果向量。
步驟:3：設定 ,即：對G中每一個節點n，設定其
初始值W()均為 。
步驟4：當k=1,2,3……n;對G中的每一個節點，均有：
步驟5：其中， 為預先設定的參數， 為頁面的出度值；
步驟6：按照出度值對每個采集到的信息進行排序。
采用以上技術方案，本發明產生了以下有益效果：
1、智能化：本發明的內容推送系統服務器，用戶端負責用戶信息的搜集，將搜集的用戶行為數據信息發送到服務器，服務器根據搜集的信息進行用戶行為分析，再通過云端數據庫和個人數據庫的檢索得出最終的推送結果，整個過程，用戶無須參與，智能完成內容推送。
2、個性化：本發明除了針對用戶的行為分析進行內容推送以外，還針對每次推送的結果，構建了每個用戶獨特的數據庫，針對該用戶的搜索，可以從獨特的數據庫中進行檢索和推送，運行效率更高，隨著推送次數的增加，推送結果更加準確。
采用以上技術方案，本發明產生了以下有益效果：
1、智能化：本發明的內容推送系統服務器，用戶端負責用戶信息的搜集，將搜集的用戶行為數據信息發送到服務器，服務器根據搜集的信息進行用戶行為分析，再通過云端數據庫和個人數據庫的檢索得出最終的推送結果，整個過程，用戶無須參與，智能完成內容推送。
2、個性化：本發明除了針對用戶的行為分析進行內容推送以外，還針對每次推送的結果，構建了每個用戶獨特的數據庫，針對該用戶的搜索，可以從獨特的數據庫中進行檢索和推送，運行效率更高，隨著推送次數的增加，推送結果更加準確。
3、檢索結果優質：本發明的內容推送系統及方法，除了采用了用戶行為分析保證推送結果的準確性以外，還采用獨特的內容排序算法，對推送結果進行排序，使得推送結果更加符合用戶的要求。
附圖說明
圖1是本發明的一種基于行為分析的內容推送系統及方法的系統結構示意圖。
具體實施方式
本說明書中公開的所有特征，或公開的所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。
本說明書（包括任何附加權利要求、摘要）中公開的任一特征，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換。即，除非特別敘述，每個特征只是一系列等效或類似特征中的一個例子而已。
本發明實施例1中提供了一種基于行為分析的內容推送系統，系統結構如圖1所示：
一種基于行為分析的內容推送系統及方法，其特征在于，所述系統包括：用戶端；所述用戶端信號連接于服務器；所述服務器信號連接于用于保存數據信息的數據庫端；所述用戶端包括：用戶登錄單元和用戶信息采集單元；所述用戶登錄單元信號連接于用戶信息采集單元；所述用戶信息采集單元信號連接于服務器；所述數據庫端包括：存儲定制的個人數據信息的個人數據庫端和存儲公共數據信息的云端數據庫端。
所述個人數據庫端包括：用于在個人數據庫中檢索數據信息的個人信息檢索系統；所述個人信息信息檢索系統信號連接于個人數據庫；所述云端數據庫端包括：用于在云端數據庫中檢索數據信息的云端信息檢索系統；所述云端檢索系統信號連接于云端數據庫。
所述個人信息檢索系統包括：檢索單元和數據傳輸單元；所述數據傳輸單元分別信號連接于服務器和個人數據庫；所述檢索單元信號連接于數據傳輸單元。
所述云端信息檢索系統包括：云端檢索單元和云端數據傳輸單元；所述數據傳輸單元分別信號連接于云端數據庫和服務器；所述云端檢索單元信號連接于云端數據傳輸單元。
所述服務器包括：用于對采集到的用戶行為進行分析的用戶行為分析單元；所述用戶行為分析單元信號連接于用于根據用戶行為分析結果制定推送策略的策略控制單元；所述策略控制單元信號連接于用于對來往于服務器的數據信息進行中轉的數據中轉單元。。
本發明實施例2中提供了一種基于行為分析的內容推送系統的方法，
一種基于行為分析的內容推送系統的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：系統啟動，系統初始化；
步驟2：用戶在用戶端進行登錄，登陸后，用戶信息采集單元將實時采集用戶的行為習慣數據，將采集到的行為習慣數據信息發送至服務器；
步驟3：服務器將采集到的該用戶的行為習慣數據信息保存保存在本地，當采集到的用戶的行為習慣數據量超過設定的閾值，則開始進行用戶行為分析，得出分析結果；
步驟4：策略控制單元根據分析結果指定推送策略，根據推送策略發送控制命令到云端數據庫端；
步驟5：云端數據庫端根據發送過來的控制命令在數據庫中搜索數據信息，將獲取的數據信息發送至用戶端；
步驟6：用戶端將接收到的數據信息推送給用戶進行顯示；若用戶對此次推送結果不滿意，用戶行為分析單元將采集相關數據信息發送到服務器；
步驟7：服務器將接收到的數據信息存儲到本地，這些數據信息會影響下一次的用戶分析結果；
步驟8：若用戶對此次推送結果滿意，用戶行為分析單元將采集相關數據信息發送到服務器；服務器將本次推送的內容發送到個人數據庫端；
步驟9：個人數據庫端將接收到的數據信息存儲到個人數據庫，服務器定期檢測個人數據庫中的數據量級，若量級超過了設定的閾值，則下一次推送，服務器先發送控制命令到個人數據庫端；
步驟10：若用戶對個人數據庫端發送的數據信息檢索到的數據信息不滿意，則服務器發送控制命令到云端數據庫端，進行重新檢索和推送，并將此次推送的結果保存到個人數據庫端。
所述個人信息檢索系統和云端信息檢索系統對檢索結果進行排序的方法包括以下步驟：
步驟1：取檢索系統中的數據結構為G，G的規模為N，設定網站集合為：
，其中 ， ；每個網站站點為G中的一個結點。
步驟2：對于G中的每一個節點n，設W(n)是權重值，而向量 為G對應的W(n)結果向量。
步驟:3：設定 ,即：對G中每一個節點n，設定其
初始值W()均為 。
步驟4：當k=1,2,3……n;對G中的每一個節點，均有：
步驟5：其中， 為預先設定的參數， 為頁面的出度值；
步驟6：按照出度值對每個采集到的信息進行排序。
本發明實施例3中提供了一種基于行為分析的內容推送系統及方法，系統結構如圖1所示：
一種基于行為分析的內容推送系統及方法，其特征在于，所述系統包括：用戶端；所述用戶端信號連接于服務器；所述服務器信號連接于用于保存數據信息的數據庫端；所述用戶端包括：用戶登錄單元和用戶信息采集單元；所述用戶登錄單元信號連接于用戶信息采集單元；所述用戶信息采集單元信號連接于服務器；所述數據庫端包括：存儲定制的個人數據信息的個人數據庫端和存儲公共數據信息的云端數據庫端。
所述個人數據庫端包括：用于在個人數據庫中檢索數據信息的個人信息檢索系統；所述個人信息信息檢索系統信號連接于個人數據庫；所述云端數據庫端包括：用于在云端數據庫中檢索數據信息的云端信息檢索系統；所述云端檢索系統信號連接于云端數據庫。
所述個人信息檢索系統包括：檢索單元和數據傳輸單元；所述數據傳輸單元分別信號連接于服務器和個人數據庫；所述檢索單元信號連接于數據傳輸單元。
所述云端信息檢索系統包括：云端檢索單元和云端數據傳輸單元；所述數據傳輸單元分別信號連接于云端數據庫和服務器；所述云端檢索單元信號連接于云端數據傳輸單元。
所述服務器包括：用于對采集到的用戶行為進行分析的用戶行為分析單元；所述用戶行為分析單元信號連接于用于根據用戶行為分析結果制定推送策略的策略控制單元；所述策略控制單元信號連接于用于對來往于服務器的數據信息進行中轉的數據中轉單元。
一種基于行為分析的內容推送系統的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：系統啟動，系統初始化；
步驟2：用戶在用戶端進行登錄，登陸后，用戶信息采集單元將實時采集用戶的行為習慣數據，將采集到的行為習慣數據信息發送至服務器；
步驟3：服務器將采集到的該用戶的行為習慣數據信息保存保存在本地，當采集到的用戶的行為習慣數據量超過設定的閾值，則開始進行用戶行為分析，得出分析結果；
步驟4：策略控制單元根據分析結果指定推送策略，根據推送策略發送控制命令到云端數據庫端；
步驟5：云端數據庫端根據發送過來的控制命令在數據庫中搜索數據信息，將獲取的數據信息發送至用戶端；
步驟6：用戶端將接收到的數據信息推送給用戶進行顯示；若用戶對此次推送結果不滿意，用戶行為分析單元將采集相關數據信息發送到服務器；
步驟7：服務器將接收到的數據信息存儲到本地，這些數據信息會影響下一次的用戶分析結果；
步驟8：若用戶對此次推送結果滿意，用戶行為分析單元將采集相關數據信息發送到服務器；服務器將本次推送的內容發送到個人數據庫端；
步驟9：個人數據庫端將接收到的數據信息存儲到個人數據庫，服務器定期檢測個人數據庫中的數據量級，若量級超過了設定的閾值，則下一次推送，服務器先發送控制命令到個人數據庫端；
步驟10：若用戶對個人數據庫端發送的數據信息檢索到的數據信息不滿意，則服務器發送控制命令到云端數據庫端，進行重新檢索和推送，并將此次推送的結果保存到個人數據庫端。
所述個人信息檢索系統和云端信息檢索系統對檢索結果進行排序的方法包括以下步驟：
步驟1：取檢索系統中的數據結構為G，G的規模為N，設定網站集合為：
，其中 ， ；每個網站站點為G中的一個結點。
步驟2：對于G中的每一個節點n，設W(n)是權重值，而向量 為G對應的W(n)結果向量。
步驟:3：設定 ,即：對G中每一個節點n，設定其
初始值W()均為 。
步驟4：當k=1,2,3……n;對G中的每一個節點，均有：
步驟5：其中， 為預先設定的參數， 為頁面的出度值；
步驟6：按照出度值對每個采集到的信息進行排序。
本發明并不局限于前述的具體實施方式。本發明擴展到任何在本說明書中披露的新特征或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過程的步驟或任何新的組合。