CN109656903A

CN109656903A - 一种智能推送管控中心模块的方法

Info

Publication number: CN109656903A
Application number: CN201811276288.XA
Authority: CN
Inventors: 黎小华; 马克; 李汶; 李汶一
Original assignee: Chengdu Aircraft Industrial Group Co Ltd
Current assignee: Chengdu Aircraft Industrial Group Co Ltd
Priority date: 2018-10-30
Filing date: 2018-10-30
Publication date: 2019-04-19

Abstract

本发明公开了一种智能推送管控中心模块的方法，包括管控中心模块，包括：步骤S100：获取用户在管控中心模块的用户行为数据；步骤S200：将所述用户行为数据存储至数据库；步骤S300：对所述用户行为数据进行分析和统计；步骤S400：在管控中心模块向用户推送推荐的信息。本发明在管控中心模块的首页即个性化页面对用户进行智能推送所推荐的内容，因此，当用户每次登陆管控中心模块时，都会能够直接在个性化页面浏览管控中心模块智能推送的内容，得到自己最关注的内容，节省了用户一个个去点击菜单，搜寻自己想要的内容的时间。因此提高了浏览效率，避免因为时间问题，导致用户漏掉任何关心的信息。

Description

一种智能推送管控中心模块的方法

技术领域

本发明涉及信息技术应用领域，具体的说，是一种智能推送管控中心模块的方法。

背景技术

飞机生成制造过程中需要用到生产管控中心来进行零件生产、物料管理、人力管理、飞机部件组装、装配进度、质量保证等等各个方面的资源管理和生产管理，通常工人需要通过各自的账号登录生产管控中心，去查看自己关注的内容，比如生产计划，装配进度，试飞情况。但是这种查看是基于用户主动查看模式，无法根据用户的喜好，自动匹配并推送用户关注的内容，无法使用户在登录生产管控中心后的第一时间即得到自己想要浏览和查看的最新内容，因此，用户无法及时得到自己关注的内容。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能推送管控中心模块的方法，用于解决现有技术中用户无法在登录管控中心的第一时间得到自己查看自己关注的内容的问题。

为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案实现：

一种智能推送管控中心模块的方法，包括管控中心模块，包括：

步骤S100：获取用户在管控中心模块的用户行为数据；

步骤S200：将所述用户行为数据存储至数据库；

步骤S300：对所述用户行为数据进行分析和统计；

步骤S400：在管控中心模块向用户推送推荐的信息。

工作原理：

在用户采用账号和密码登录管控中心模块时，管控中心模块收集用户的用户行为数据，包括用户的登录账号、登录时间，以及浏览记录和浏览时长等信息，并实时存储至数据库，对数据库中存储的用户行为数据采用概率统计方法，统计出用户的使用习惯和关注模块，如用户关注的主题是生产、生产计划、质量、进度、生产过程中的问题中的哪一个，用户关心的专业厂是装配厂，零件生产厂还是试飞厂，以及根据用户的搜索深度、点击频次、页面停留时间等，分析和判断出用户所关注的模块和内容，并对这些分析结果进行汇总和整理，得到针对每一个用户的个性化推荐内容，在管控中心模块的首页即个性化页面对用户进行智能推送所推荐的内容，因此，当用户每次登陆管控中心模块时，都会能够直接在个性化页面浏览管控中心模块智能推送的内容，得到自己最关注的内容，节省了用户一个个去点击菜单，搜寻自己想要的内容的时间。因此提高了浏览效率，避免因为时间问题，导致用户漏掉任何关心的信息。

进一步地，所述用户行为数据包括登录信息和行为信息，所述登录信息包括登录时间和登录账号，所述行为信息包括关注主题、专业厂类别、搜索深度、点击页面行为、页面停留时间、浏览时段、浏览频次和单次浏览时间占比。

工作原理：

管控中心收集用户的登录时间、登录账号，得到用户的访问权限和浏览时间段信息，从用户的点击行为收集用户的点击模块，点击的模块属于生产计划、质量管理还是生产进度，点击的是该模块中的专业厂是零件厂、装配厂还是试飞厂，在该模块中用户点击了哪些页面以及在该页面停留的时间，并分析出浏览该页面的时间与此次浏览总时间的占比。因此，从多维度收集用户的浏览习惯，以便更好的进行个性化推荐。

进一步地，所述步骤S100具体包括：

步骤S110：判断所述登录账号的访问权限，根据访问权限对用户进行分类，访问权限相同的用户类别相同；

步骤S120：对相同类别用户的用户行为数据分别进行汇总。

工作原理：

管控中心的账号和密码都保存在数据中，对于不同权限的用户，账号分类不同，因此，对于登录的用户，由账号可判断出用户的级别、专业厂、部门和工种，以判断用户的访问权限，以便推送内容。对于访问权限相同的用户，根据其所在部门，工种的不同，进行分类，将具有相同业务范围的用户归为同一用户类别，用户类别相同的用户行为数据进行汇总、分析用户的浏览习惯，向同一用户类别的用户推送相同的内容。

进一步地，所述步骤S200分为多个用户数据库，用于存储每个用户的用户行为数据。

工作原理：

数据库中设置用户数据库，用于分别收集每一位用户的用户行为数据，每个用户的数据进行分开存储，便于采用多种方式、多维度的进行数据分析。

进一步地，所述步骤S300具体包括：

步骤S310：对所述用户行为数据进行多维度的分析和统计，得到所述用户行为数据的统计结果；

步骤S320：根据所述统计结果，设定所述用户行为数据的权重和系数；

步骤S330：将所述权重和所述系数的相乘，计算得到所述用户行为数据的权重分值；

步骤S340：根据所述用户行为数据的权重分值，对所述用户行为数据进行排序。

工作原理：

多维度分析包括从度和深度进行挖掘用户的喜好和可能存在的喜好，广度包括用户访问管控中心的时间点分布、关注的主题、浏览的专业厂分布，深度包括用户搜索深度，停留页面时间，点击频次等，得到全面的统计数据，根据用户行为数据中的各项信息对用户喜好呈现出来的重要程度，分别设置权重为Ki和系数Qi，将每项的权重与系数相乘，得到该项的权重分值Ki*Qi，对用户行为数据进行排序，并对用户行为数据中的每一项的权重分值在相同用户类别的所有用户中的所处的水平，判断是否为用户的喜好或者可能的喜好，可以做相关页面的推荐。

进一步地，所述步骤S400具体包括：

步骤S410：根据所述排序后的用户行为数据，分别统计出每一个用户以及相同类别用户的访问习惯；

步骤S420：根据所述访问习惯选择推荐内容；

步骤S430：将所述推荐内容在管控中心模块上进行展示。

工作原理：

用户行为数据排序后，可以看出每个用户的访问习惯，根据用户或者同一类用户的访问习惯，为每一个用户定制个性化推荐内容进行推送，当用户登录管控中心时，可以在管控中心的页面上查看推送的内容，方便及时地查看信息。

进一步地，所述访问习惯包括关注内容和浏览时间段。

工作原理：

用户经常访问的页面，关注的主题等反映了用户关注的内容，结合用户登录的时间段，可以更进一步的用户在不同时间段关注内容的不同，因此，可以根据用户的喜好，进行分时段的推送信息。

进一步地，所述管控中心模块上植入微件，所述推荐内容通过微件展示。

工作原理：

将微件植入管控中心模块，可以在电脑桌面上独立执行，用户无需通过浏览器便连接到管控中心模块，推荐内容可以通过微件进行展示，方便用户及时浏览所关注的内容。

进一步地，所述步骤S410中如果某一用户的用户行为数据的统计样本较少，则参考同一类用户的关注模块和使用习惯进行统计。

工作原理：

对于登录管控中心次数较少的用户，可以采用相同用户类别的推荐内容，避免了某一个用户，由于登录管控中心次数少，其个人访问记录不足以实现完整的统计样本，导致无法生成推送内容或者推送内容不准确的问题。

本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

本发明在管控中心模块的首页即个性化页面对用户进行智能推送所推荐的内容，因此，当用户每次登陆管控中心模块时，都会能够直接在个性化页面浏览管控中心模块智能推送的内容，得到自己最关注的内容，节省了用户一个个去点击菜单，搜寻自己想要的内容的时间。因此提高了浏览效率，避免因为时间问题，导致用户漏掉任何关心的信息。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1：

步骤S100：获取用户在管控中心模块的用户行为数据；

步骤S200：将所述用户行为数据存储至数据库；

步骤S300：对所述用户行为数据进行分析和统计；

步骤S400：在管控中心模块向用户推送推荐的信息。

工作原理：

实施例2：

在实施例1的基础上，所述用户行为数据包括登录信息和行为信息，所述登录信息包括登录时间和登录账号，所述行为信息包括关注主题、专业厂类别、搜索深度、点击页面行为、页面停留时间、浏览时段、浏览频次和单次浏览时间占比。

工作原理：

实施例3：

在实施例2的基础上，所述步骤S100具体包括：

步骤S120：对相同类别用户的用户行为数据分别进行汇总。

工作原理：

实施例4：

在实施例3的基础上，所述步骤S300具体包括：

工作原理：

进一步地，所述步骤S400具体包括：

步骤S420：根据所述访问习惯选择推荐内容；

步骤S430：将所述推荐内容在管控中心模块上进行展示。

工作原理：

进一步地，所述访问习惯包括关注内容和浏览时间段。

工作原理：

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种智能推送管控中心模块的方法，包括管控中心模块，其特征在于，包括：

步骤S100：获取用户在管控中心模块的用户行为数据；

步骤S200：将所述用户行为数据存储至数据库；

步骤S300：对所述用户行为数据进行分析和统计；

步骤S400：在管控中心模块向用户推送推荐的信息。

2.根据权利要求1所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述用户行为数据包括登录信息和行为信息，所述登录信息包括登录时间和登录账号，所述行为信息包括关注主题、专业厂类别、搜索深度、点击页面行为、页面停留时间、浏览时段、浏览频次和单次浏览时间占比。

3.根据权利要求2所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：

步骤S120：对相同类别用户的用户行为数据分别进行汇总。

4.根据权利要求3所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述步骤S200分为多个用户数据库，用于存储每个用户的用户行为数据。

5.根据权利要求4所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述步骤S300具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述步骤S400具体包括：

步骤S420：根据所述访问习惯选择推荐内容；

步骤S430：将所述推荐内容在管控中心模块上进行展示。

7.根据权利要求6所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述访问习惯包括关注内容和浏览时间段。

8.根据权利要求6所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述管控中心模块上植入微件，所述推荐内容通过微件展示。

9.根据权利要求6所述的一种智能推送管控中心模块的方法，其特征在于，所述步骤S410中如果某一用户的用户行为数据的统计样本较少，则参考同一类用户的关注模块和使用习惯进行统计。