【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息推送管理，尤其涉及一种基于大数据的科技信息推送服务系统。
技术介绍
1、在当今数字化时代，科技信息的快速发展和大量积累带来了信息过载的问题。传统的科技信息推送服务通常依赖于基本的算法，如简单的关键词匹配或静态的用户兴趣模型，这些方法在处理用户个性化需求、实时性和准确性方面存在明显不足。此外，传统服务往往忽视了用户情境、情绪状态以及多模态交互的重要性，导致推送内容与用户的实际需求和环境适应性差异较大，同时，由于缺乏有效的机制来验证信息的真实性和可靠性，用户往往难以从大量信息中筛选出高质量的内容。这些局限性在一定程度上抑制了科技信息推送服务的效果和用户体验。
2、因此，针对现有技术的这些不足，迫切需要一种新的科技信息推送服务系统，该系统能够通过先进的数据处理和分析技术，提供更加个性化、准确和多元的信息推送服务，同时增强用户体验和推送内容的时效性与可靠性。这种系统应该能够灵活适应用户的变化需求，准确预测和反映用户的兴趣，并通过多模态交互方式，智能调整推送策略，以更好地满足现代用户的需求。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种基于大数据的科技信息推送服务系统。
2、一种基于大数据的科技信息推送服务系统，包括以下模块：
3、综合数据处理模块：所述综合数据处理模块利用数据分析算法，综合处理来自不同来源的大数据，处理完毕后将数据存储于预设的服务器数据存储区；
4、个性化推送算法模块：基于用户的历史行为、偏好设置以及
5、实时数据更新模块：所述实时数据更新模块保证实时捕捉并处理最新的科技信息，确保用户能够及时获取最新进展，及时更新数据存储区；
6、多模态交互推送模块：所述多模态交互推送模块将科技信息通过多种感官渠道传递给用户，包括视觉、听觉、触觉。
7、进一步的，所述不同来源的大数据。
8、进一步的，所述综合数据处理模块还包括：
9、使用数据清洗技术去除重复、不完整或无关的数据，同时对数据进行标准化处理，使来自不同来源的数据格式一致；
10、应用自然语言处理技术，从数据中提取关键特征，包括关键词、作者信息、发布时间，并根据内容、领域和紧急性对数据进行分类；
11、将数据处理结果集成，形成一个综合性的数据模型，为后续的个性化推送算法模块提供支持。
12、进一步的，所述个性化推送算法模块具体包括：
13、动态偏好分析：使用基于强化学习算法，实时调整和优化对用户偏好的理解，动态地适应用户偏好的变化；
14、情境感知推送：结合用户当前的环境因素与情绪状态分析，调整推送内容；
15、交互式学习反馈机制：开发基于用户交互的实时学习单元，该实时学习单元通过用户对推送内容的响应来微调推送策略；
16、预测性内容发现：利用基于图神经网络的推荐技术，预测并识别用户感兴趣的新兴科技领域或尚未广泛关注的研究主题；
17、协同过滤与个性化结合：融合协同过滤技术和个性化推荐算法，创建一个综合模型，既能反映用户个人的独特兴趣，又能从类似用户的行为中学习和发现新趋势。
18、进一步的，所述强化学习算法采用多臂老虎机模型，具体包括：
19、初始化：为每个用户定义一个多臂老虎机模型，其中每个“臂”代表一个推送内容的类别；
20、探索与利用：在推送过程中，多臂老虎机模型根据“探索与利用”的原则进行操作，探索是指尝试新的或不经常推送的内容类别，而利用是指推送已知用户偏好的内容类别；
21、奖励反馈：用户对每次推送的响应被视为奖励，设ri,t为第t次尝试中第i个臂获得的奖励，奖励为1表示用户响应，为0表示无响应；
22、奖励更新：多臂老虎机模型根据用户的反馈更新每个臂的奖励估计，设为第t次尝试后第i个臂的奖励估计，计算公式为：
23、
24、其中，是指示函数，当在第n次尝试中选择了臂i时为1，否则为0；
25、在每次推送时，多臂老虎机模型根据奖励结合贪心算法选择臂，即选择具有最高估计奖励的臂。
26、进一步的，所述情境感知推送具体包括：
27、环境因素数据收集：收集用户当前的环境数据，包括时间(t)、地点(l)、设备使用模式(d)，以上数据可以通过用户的设备和应用程序接口(api)获得；
28、情绪状态分析：分析用户的情绪状态(e)，通过分析用户的交互行为和设备使用模式来推断，设e的取值范围为[0,1]，其中0代表负面情绪，1代表正面情绪；
29、内容适应度计算：对于每种推送内容c，计算其与用户环境和情绪状态的适应度a(c,t,l,d,e)，该适应度通过以下加权公式计算：
30、a(c,t,l,d,e)＝wt·ft(c,t)+wl·fl(c,l)+wd·fd(c,d)+we·
31、fe(c,e)；其中，ft，fl，fd，和fe分别是内容c关于时间t，地点l，设备使用模式d，和情绪状态e的适应度函数；wt，wl，wd，和we是相应的权重系数，用于调整不同因素的影响力。
32、进一步的，所述交互式学习反馈机制具体包括：
33、收集用户对每次推送内容的响应数据，包括点击click i、阅读时长time i和分享share i，对于每种推送内容i,定义一个反馈向量：fi＝(click i,time i,share i)；
34、计算每种内容类型、主题或格式在预定时间内的总体反馈分数，对于内容类型j，其总体反馈分数sj计算为:
35、sj＝∑i∈j wclick·clicki+wtime·timei+wshare·sharei；其中，wclick，
36、wtime，和wshare是不同反馈类型的权重系数，主题或格式计算相同；
37、根据计算得到的总体反馈分数，调整推送策略参数，推送策略的微调包括：
38、内容类型调整：根据用户对不同内容类型的反应，调整推送的内容类型比例；更新用户的主题偏好模型；根据用户对不同内容格式的反应，调整推送内容的格式；根据用户的互动时间分布，优化内容推送的时间，以匹配用户的活跃时段。
39、进一步的，所述图神经网络具体包括：
40、构建一个包含广泛科技领域、研究主题、相关论文、专家和机构的知识图谱，图谱中的节点代表实体，边代表实体间的关系，关系包括论文引用、领域关联；
41、将用户的历史行为与知识图谱中的实体关联起来，形成用户行为嵌入，使用图神经网络学习知识图谱中的实体和关系，以及用户行为嵌入，训练得到图神经网络模型，通过这种训练，gnn能够捕捉到复杂的实体间关系和用户的偏好；
42、预测和推荐：基于训练好的图神经网络模型，预测用户感兴趣的新兴科技领域或本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述不同来源的大数据包括科技新闻、论文、专利信息，确保信息的全面性与准确性。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述综合数据处理模块还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述个性化推送算法模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述强化学习算法采用多臂老虎机模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述情境感知推送具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述交互式学习反馈机制具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述图神经网络具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述多模态交互推送模块具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述不同来源的大数据包括科技新闻、论文、专利信息，确保信息的全面性与准确性。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述综合数据处理模块还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述个性化推送算法模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的科技信息推送服务系统，其特征在于，所述强化学习算法采用多臂老虎机模型，具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏宜刚，王勇，
申请(专利权)人：惠民县黄河先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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