一种基于AI体系下的运营管理方法与流程

一种基于ai体系下的运营管理方法
技术领域
1.本发明涉及优质数据运营管理技术领域，尤其涉及一种基于ai体系下的运营管理方法。


背景技术：

2.人工智能指的是利用计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用，在科技日益创新的现在，人们处于的是信息化社会，需要对各类信息进行筛选和处理，从中选取有利于自己的数据。
3.在大数据时代下，在人们生活的方方面面都离不开信息推送，此时就需要推送平台能够根据用户的需求推送优质数据，减少无关信息的推送，降低用户体验感，目前市场上的智能推送平台推送信息采用的模式是先初始化信息推送库，向用户端推送热门信息，然后根据用户的检索记录和用户需求喜好建立信息推送库，将符合用户检索记录和用户需求喜好的信息推送优质信息，但这样的信息推送运营管理方式存在推送信息范围固定的问题，不能根据用户的实时需求推送优质信息，如：用户检索信息后，下一次进入app等智能端时，可能需要得不仅是相同信息还有可能是其余相关信息和不相关信息。
4.因此，我们提出一种基于ai体系下的运营管理方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的是为了解决现有技术中智能推送平台存在推送信息范围固定的问题，而提出的一种基于ai体系下的运营管理方法。
6.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
7.一种基于ai体系下的运营管理方法，包括以下具体信息推送运营管理步骤：
8.s1：初始化推送，向用户端推送热门的信息，并建立信息推送库；
9.s2：建立需求模型，通过登录信息、已公开的信息和用户检索信息，对用户需求信息建立模型，优化信息推送库；
10.s3：信息分类，将推送到用户端的信息进行分类，编号；
11.s4：喜好反馈，在推送信息到用户端后，通过用户端对信息的需求和喜好程度反馈到推送智能端，确立用户端信息需求，进一步优化信息推送库；
12.s5：推送库调节，根据用户端检索需求信息对推送库内需求范围进行调节；
13.s6：有序推送，向用户端输送小占比筛选后无序信息和大占比需求和喜好信息。
14.优选地，步骤s1中，信息推送库为热门信息推送库，热门信息包含检索率高信息、点击率高信息和喜好率高信息。
15.优选地，步骤s2中，用户的登录信息包含性别、年龄、学历和职业的基本信息，已公开信息包括注册智能推送端时兴趣和爱好的喜好需求信息，优化信息推送库指的是通过检索大数据库检索与用户基本信息和喜好需求信息重合度高的信息。
16.优选地，步骤s3中，推送信息按照用户需求和喜好程度进行分类，需求信息指的是
检索需求信息，将需求的信息划分为一类推送信息，将认可的推送信息划分为二类推送信息，将不认可的推送信息划分为三类推送信息。
17.优选地，推送信息按照信息内容分类时，根据信息内容具体展示内容对一类推送信息、二类推送信息和三类推送信息进行细化。
18.优选地，步骤s4中，在用户端实际使用智能推送平台时，对用户检索时和对推送信息是否接受的数据进行记录，建立按照用户需求和喜好程度的信息分类库。
19.优选地，步骤s5中，用户端检索需求信息在三类推送信息内时，对三类推送信息范围进行缩减。
20.优选地，步骤s6中，无序信息是建立在信息推送库中一类推送信息、二类推送信息和三类推送信息以外的信息，大占比需求和喜好信息为信息推送库中的一类推送信息和二类推送信息。
21.相比现有技术，本发明的有益效果为：
22.1、在按照用户需求和喜好程度划分后，按照用户检索需求可对三个分类信息下的信息进行调节，在检索需求信息处于二类推送信息中时，将其上升至一类推送信息，在检索需求信息处于三类推送信息中时，将其上升至二类推送信息，在检索需求信息处于无序信息中时，将无序信息中关于检索需求信息的信息划分至一类推送信息，从而可以自由调节信息推送库，避免造成智能推送平台推送信息范围固定，进而解决了上述背景技术中提到的现有技术中智能推送平台存在推送信息范围固定的问题。
23.2、按照用户需求和喜好程度进行分类后，将各类信息划分为一类推送信息、二类推送信息、三类推送信息和无序信息，在后续智能推送端推送信息依据分类按照不同比例推送给用户端，达到智能推送信息的效果，从而在推送时不会只推送符合用户需求和喜好的信息数据。
附图说明
24.图1为本发明提出的一种基于ai体系下的运营管理方法的信息推送运营管理步骤流程图；
具体实施方式
25.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
26.参照图1，一种基于ai体系下的运营管理方法，包括以下具体信息推送运营管理步骤：
27.s1：初始化推送，向用户端推送热门的信息，并建立信息推送库；
28.s2：建立需求模型，通过登录信息、已公开的信息和用户检索信息，对用户需求信息建立模型，优化信息推送库；
29.s3：信息分类，将推送到用户端的信息进行分类，编号；
30.s4：喜好反馈，在推送信息到用户端后，通过用户端对信息的需求和喜好程度反馈
到推送智能端，确立用户端信息需求，进一步优化信息推送库；
31.s5：推送库调节，根据用户端检索需求信息对推送库内需求范围进行调节；
32.s6：有序推送，向用户端输送小占比筛选后无序信息和大占比需求和喜好信息。
33.通过上述技术方案，步骤s3中，推送信息按照用户需求和喜好程度进行分类，需求信息指的是检索需求信息，将需求的信息划分为一类推送信息，将认可的推送信息划分为二类推送信息，将不认可的推送信息划分为三类推送信息，推送信息按照信息内容分类时，根据信息内容具体展示内容对一类推送信息、二类推送信息和三类推送信息进行细化；
34.基于上述更进一步的，在按照信息内容进行分类编号时，可根据智能推送平台推送内容进行细化，如在推送新闻时，可将推送的新闻信息划分为：政治新闻、经济新闻、法律新闻、军事新闻、科技新闻、文教新闻、体育新闻、社会新闻等，并按照英文字母对具体推送内容进行编号，在按照用户需求和喜好程度进行分类时，此时一类推送信息编为“6”，二类推送信息编为“3”，三类推送信息编为“0”，其中不在三个大类下的无序信息编为“1”。
35.具体的，步骤s1中，信息推送库为热门信息推送库，热门信息包含检索率高信息、点击率高信息和喜好率高信息，步骤s2中，用户的登录信息包含性别、年龄、学历和职业的基本信息，已公开信息包括注册智能推送端时兴趣和爱好的喜好需求信息，优化信息推送库指的是通过检索大数据库检索与用户基本信息和喜好需求信息重合度高的信息。
36.通过上述技术方案，热门信息推送库建立于智能推送端运营的中后期，初期以用户登录的基本信息、兴趣和爱好的喜好需求信息为框架，进行推送符合用户基本信息和喜好需求信息的信息，如：通过年龄信息推送符合用户年龄段的信息，此推送运营管理方法常见于视频推送app中。
37.具体的，步骤s4中，在用户端实际使用智能推送平台时，对用户检索时和对推送信息是否接受的数据进行记录，建立按照用户需求和喜好程度的信息分类库。
38.通过上述技术方案，在步骤s3中分类后，接着按照用户端用户具体的检索内容和对推送信息的态度，建立符合用户需求和喜好程度的信息分类编号。
39.具体的，步骤s5中，用户端检索需求信息在三类推送信息内时，对三类推送信息范围进行缩减，步骤s6中，无序信息是建立在信息推送库中一类推送信息、二类推送信息和三类推送信息以外的信息，大占比需求和喜好信息为信息推送库中的一类推送信息和二类推送信息。
40.通过上述技术方案，步骤s6中各类信息推送占比可通过按照用户需求和喜好程度进行分类时，各类推送信息的编号乘以0.1得到各分类推送信息，在智能推送端推送给用户端的推送比例；
41.基于上述更进一步的，在步骤s5中，此类情形常见于用户端检索工作需求内容，在休闲状态下，工作需求内容即为三类推送信息，但在再次工作时，检索工作需求的内容为处于三类推送信息分类下的信息，通过用户端主动检索，将工作需求内容从三类推送信息上升到二类推送信息中，避免直接上升到一类推送信息中，使得在休闲阶段大量检索到工作需求内容。
42.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，包括以下具体信息推送运营管理步骤：s1：初始化推送，向用户端推送热门的信息，并建立信息推送库；s2：建立需求模型，通过登录信息、已公开的信息和用户检索信息，对用户需求信息建立模型，优化信息推送库；s3：信息分类，将推送到用户端的信息进行分类，编号；s4：喜好反馈，在推送信息到用户端后，通过用户端对信息的需求和喜好程度反馈到推送智能端，确立用户端信息需求，进一步优化信息推送库；s5：推送库调节，根据用户端检索需求信息对推送库内需求范围进行调节；s6：有序推送，向用户端输送小占比筛选后无序信息和大占比需求和喜好信息。2.根据权利要求1所述的一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，步骤s1中，信息推送库为热门信息推送库，热门信息包含检索率高信息、点击率高信息和喜好率高信息。3.根据权利要求1所述的一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，步骤s2中，用户的登录信息包含性别、年龄、学历和职业的基本信息，已公开信息包括注册智能推送端时兴趣和爱好的喜好需求信息，优化信息推送库指的是通过检索大数据库检索与用户基本信息和喜好需求信息重合度高的信息。4.根据权利要求1所述的一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，步骤s3中，推送信息按照用户需求和喜好程度进行分类，需求信息指的是检索需求信息，将需求的信息划分为一类推送信息，将认可的推送信息划分为二类推送信息，将不认可的推送信息划分为三类推送信息。5.根据权利要求4所述的一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，推送信息按照信息内容分类时，根据信息内容具体展示内容对一类推送信息、二类推送信息和三类推送信息进行细化。6.根据权利要求4所述的一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，步骤s4中，在用户端实际使用智能推送平台时，对用户检索时和对推送信息是否接受的数据进行记录，建立按照用户需求和喜好程度的信息分类库。7.根据权利要求4所述的一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，步骤s5中，用户端检索需求信息在三类推送信息内时，对三类推送信息范围进行缩减。8.根据权利要求4所述的一种基于ai体系下的运营管理方法，其特征在于，步骤s6中，无序信息是建立在信息推送库中一类推送信息、二类推送信息和三类推送信息以外的信息，大占比需求和喜好信息为信息推送库中的一类推送信息和二类推送信息。

技术总结
本发明公开了一种基于AI体系下的运营管理方法，属于优质数据运营管理领域，包括：初始化推送、建立需求模型、信息分类、喜好反馈、推送库调节以及有序推送的信息推送运营管理步骤。本发明在按照用户需求和喜好程度划分后，通过按照用户检索需求可对三个分类信息下的信息进行调节，在检索需求信息处于二类推送信息中时，将其上升至一类推送信息，在检索需求信息处于三类推送信息中时，将其上升至二类推送信息，在检索需求信息处于无序信息中时，将无序信息中关于检索需求信息的信息划分至一类推送信息，从而可以自由调节信息推送库，避免造成智能推送平台推送信息范围固定。免造成智能推送平台推送信息范围固定。免造成智能推送平台推送信息范围固定。


技术研发人员：易宇香 范霞 乐涛
受保护的技术使用者：深圳市朗玥科技有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/9/9