个性化职位推送系统
职业个性化推送系统
1、背景及意义
由于生活节奏的加快，以及追求效率的大数据时代的到来，人们的生活因此受到了巨大的影响。对网络信息服务而言，提高服务质量，为用户提供方便快捷的个性化信息服务已经成为其成败的关键。网络信息服务的竞争已使得信息服务方式从传统的“一对多”发展到“一对一”的个性化服务方式。
随着当今社会经济的高速发展，人才供求的多元化，使得各级高校都进入了大势扩招期，由于社会经济的高速发展和变化性导致高校所开设专业与社会的供求不完全匹配和教育质量的下滑性，进而引来了当今大学生就业压力，大学生在求职过程中就会遇到很多问题。
传统学生找实习、找工作，一般通过各种网站渠道，由学生自己去发现自己感兴趣的职位，往往很快淹没在存量的职位、企业信息海洋，不仅会因为个人发现职位能力限制错过适合自己的职位，也跟不上日益不断发布的新职位、新工作机会，浪费大量的时间和精力；更加困扰的是大量的投档信息不能及时得到回复。
学生需要的其实不是信息，而是需要个人实习就业服务，面对这种需求，我们提出了“以内容主动找人”的实习就业模式，这种模式可以更好地帮助学生去找实习找工作，去跟踪回复、去获得有价值的实习就业机会。
本系统的意义在于一方面，由系统帮助学生去发现适合他的职位，这种发现考虑到学生和企业双方的诉求因此投档获得认可的可能性更大；另一方面，通过兴趣、订阅、推荐系统将合适的企业/职位/活动信息输送到学生手上，在推送的内容上不仅有存量数据、而且也有即时新增的数据，这些数据包含学生感兴趣的求职职位机会、也有企业在现场的快速回复的校招活动信息等。同时，由系统去帮助学生追踪企业的回复，提醒企业及时作出回复，节省了学生大量的时间和精力。
2、项目目标
本项目的总目标是设计一个功能齐全，为求职者以及供职者提供职业个性化推送服务的数据库。本项目从学生、学校、企业、政府四个方面支持职业的个性化推送功能，采用独特的“以内容主动找人”的方式实现学生求职信息与企业招聘信息交互，学校推荐信息与企业招聘信息交互，企业招聘信息与政府调控信息交互。具体功能内容如下：
2.1系统功能
2.1.1企业信息管理
个体信息管理：系统对企业的基本信息进行管理。
招聘者信息审核：主要实现对企业信息的审核以及企业的职业招聘信息的审核，确认其发布信息的真实性。
企业评价管理：学生通过对企业的评价可以提高企业的知名度。在个性化推荐时，系统将优先推荐评价高的企业，学生将会获得更高的企业资源。
信息动态提醒：如果有用户对企业发送简历或者其他信息时，系统会及时提醒企业HR进行查看和相关处理。
2.1.2人才信息管理
个人信息管理：对个人信息进行保存、删除、修改、分析；分析个人信息，学校可以统一管理；学校和企业对人才的评价通过审核之后会成为个人信息的一部分，为企业寻找人才提供参考。
简历信息管理：对简历的增加、修改、删除，简历认证；
求职数据管理：包括求职次数、录用情况、浏览或投递简历的岗位等信息的数据处理和分析。
求职者信息审核：主要实现对学生用户或其他求职者的简历信息的审核，确认其填写内容的真实性。
恶意用户屏蔽：对于恶意攻击网站以及发布虚假信息的用户实现屏蔽功能。
恶意评价屏蔽：系统能够对恶意评价进行屏蔽，避免造成不公平现象的产生。
2.1.3高校管理
学校介绍：以表格形式，记录学校编号，学校名称，联系方式，地理位置，创立时间，专业分类，就业率，主要人才提供，256字以内的简介，附十张学校照片。
学校人才推荐：针对于学校对于优秀学生的推荐现象，系统提供从学校方代替学生向企业投递简历的功能，并提供学校对学生评价及推荐人姓名。方便学校对优秀学生的推荐。从另一方面，学校可以通过这个功能与企业进行信息交互，获取最新的职业信息以及市场需求。
2.1.4职位信息管理
职位信息的增删改：对职位信息的增加，修改，删除。
职位分类：系统将自动给所有的职业进行分类，方便求职者的查找。
职位技能分析：系统根据资料的收集以及数据的整合，对每一个职业的技能进行分析并反馈给求职者，方便求职者了解自己所求的职业信息。
2.1.5招聘管理
招聘信息发布：当企业需要发布招聘信息时，系统提供将招聘信息发布至平台上并同时传送至有同类职业需求的求职者手中，使求职者能够及时了解到，增大招聘的力度。另一方面，此功能还能实现招聘会信息的发布。
人才职位申请：针对于现在各大招聘网站都是单向，没有交互。我们这款WEB系统引入的交互式查询功能，学生和企业可以查询职位申请或用人招聘进度具体情况。
企业初审信息发布：企业发布初审结果并通知初审通过的用户进行复试。
企业复试信息发布：企业发布复试结果并通知通过的用户。
企业招聘结果发布：对于复试通过的用户发布录取通知及其他相关信息。
招聘进度追踪：当企业收到学生用户或者其他求职者投递的简历时，系统会自动对企业的招聘进度进行跟踪，并通过求职进度反馈功能反馈给学生用户以及其他求职者。
招聘信息数据化：系统将人才简历表格化，简历信息自动保存至数据库，在企业初审、企业复试、企业招聘结果的追踪起到关键性的作用，并能有效的将信息保存至数据库，利用招聘进度追踪功能及时快速的反馈至学生用户。
2.1.6个性化推送管理
人才推送：系统能够综合企业招聘信息的各项要求，分析学生用户或其他求职者的简历等相关信息，向企业推送适合其职位的求职者，使企业能够及时找到合适的人才，方便了企业的人才选择，使得挑选人才时不会变得盲目，减少了企业的工作量。
职位推送：根据用户填写相关资料，了解学生的实习、就业兴趣和需求，系统综合学生兴趣和需求，推荐给用户适合的职位，而不是像传统的招聘网让学生自己去寻找工作，这样更佳合理清晰，方便学生找到适合自己的工作。
优秀企业推送：通过评价管理功能，优秀的企业脱颖而出，再经过推送功能
推送给学生或其他求职者，提高企业的知名度，从而吸引人才。
招聘活动推送：系统会将各种招聘活动推送给学生或其他求职者，增加就业几率。
3、系统定义和用户视图分析
3.1本系统的主要功能模块
3.2主要用户视图（功能需求，信息需求，完整性约束）
3.2.1学生用户视图
功能需求：
以学生为主要目标人群的页面，实现学生职位推送的基本功能。个人信息注册；简历填写、更新（包括简历删除、增加，内容的修改）；职位信息的查询；简历的投递；职位信息的订阅；企业的评价；话题圈功能（包括话题发布、查看、回复、删除），就业创业相关政策查询，法律咨询。
信息需求：
个人信息：学生ID，学生姓名，性别，学校，专业，学号，身份证号，手机号，邮箱
简历：简历ID，姓名，住址，头像，手机号，邮箱，目标工作，教育经历，工作经历，个人技能，兴趣爱好，企业评价
职位：企业ID，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，
福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限话题圈：标签，主题，内容，评论，发布时间
政策：政策序号，主题，内容
企业：企业ID，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述
约束及规则：
根据个人的实际情况输入个人基本信息，可以按学生学校、专业进行学校统一管理和信息查询
根据个人的实际情况填写简历信息，分析简历内容，可以按目标工作、个人技能等推送相关职位信息和查询简历信息
更新包括增加简历，删除简历，修改简历信息(如目标工作改变) 。
根据话题标签对话题进行分类、搜索，根据发布时间对话题进行保存、删除等操作
根据关键字查询职位信息，且查询到的职位均是企业发布的当前有效的职位信息
订阅的职位在有效时间内会一直保存，超出有效期则自动删除
3.2.2企业用户视图
功能需求：
企业能随时发布相关招聘信息，能进行人才招聘，能看到系统推送的人才，能主动去寻找合适的人才,能关注人才进行人才储备，企业能进行人才评价,企业能看到系统发来的提醒信息，企业能查看用户发过来的简历或者其他信息，企业能查看政府提供的政策。
信息需求:
企业信息：包括企业ID，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述人才信息：包括人才ID，人才姓名，人才学历，年龄，性别，电话，email，简介，职业方向，待遇期望
职位：企业ID，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限评价信息：人才ID，人才姓名，企业ID，企业名称，评价内容，评价日期，招聘阶段
提醒信息：信息编号，信息内容，时间，有效期
约束及规则：
企业可以发布相关招聘信息，招聘符合该职位的人才，企业可以根据人才的信息和简历，来招聘人才。企业可以根据需要招聘的人员条件进行人才的查找搜索，然后主动联系人才。企业如果发现相当适合企业的人才，但是企业此时又不需要招聘人员时，企业可以对该人才进行关注，等企业需要招聘人员时就可以优先考
虑，为企业提供一定的人才储备。企业可以对参加过面试或者录用的人才进行评价，评价内容将作为学生介绍的一部分，企业可以查看政府提供的政策。
系统通过一定的算法分析企业信息介绍和企业发布的招聘信息，从而为企业推送具备相关能力的人才信息，当有用户对企业发送简历或者其他信息时，系统会及时提醒企业进行查看和相关处理。
3.2.3学校用户视图
功能需求：
学校可以查询到企业的招聘信息，为校企合作和推荐学生提供便利，学校可以推荐优秀且符合企业要求的学生给企业，学校可以组织网络校园招聘会
信息需求：
学校信息：学校ID，学校名称，学校介绍，学校地址，学校电话，学校邮编
企业信息：包括企业ID，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述
职位：企业ID，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限
学生信息：学生ID，学生姓名，学历，年龄，性别，电话，email，简介，职业方向，待遇期望
招聘会信息：招聘会ID，学校ID，招聘会名称，招聘会时间，招聘会要求，招聘会介绍
约束及规则：
企业招聘信息查询功能：学校的就业部门管理人员可以查询到企业的招聘信息，企业介绍等相关内容。可以在线联系企业，为校企合作提供方便快捷的途径。组织网络校园招聘会：学校可以在该平台上组织网络校园招聘会，在线招聘不会受到时间地点天气等外界因素影响，节约成本的同时更是大大的方便了学校，企业和学生。
推荐学生功能：学校可以把本校出色的学生简历推荐给合适的企业，提高学生的就业成功率。
3.2.4政府用户视图
功能需求：
为政府提供就业管理的页面。功能有就业创业相关政策的通知，企业的审核、监督。
信息需求：
政策：政策序号，主题，内容
企业：企业ID，企业名称，企业执照，企业电话
约束及规则：
4、需求分析
4.1功能需求
（1）学生
a.按行业类别对职位进行模糊搜索
b.个人信息查询及更新
c.简历的更新（增加，删除，修改)
d.参与话题圈(发布，回复，删除)
e.查询已就职过的职位
f.兴趣职位订阅
g.查询已就职企业对个人的评价
h.查询政府政策
（2）企业
a.发布相关招聘信息，进行人才招聘
b.招聘适合人才
c.查看系统推送人才
d.按条件模糊搜寻人才
e.关注优秀人才求职状况
f.评价已录用人才
g.查看系统提醒
h.查看政府已发布政策
（3）学校
a.查询企业招聘信息
b.组织校园网络招聘会
c.推荐优秀学生
（4）政府
a.政策的查询
b.企业审核
4.2信息需求
1)个人信息：学生ID，学生姓名，性别，学校，专业，学号，身份证号，
手机号，邮箱
2) 简历：简历ID ，姓名，住址，头像，手机号，邮箱，目标工作，教育经
历，工作经历，个人技能，兴趣爱好，企业评价
3) 职位：企业ID ，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，
福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限
4) 话题圈：标签，主题，内容，评论，发布时间 5) 政策：政策序号，主题，内容
6) 企业：企业ID ，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述
7) 企业信息：包括企业ID ，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述 8) 人才信息：包括人才ID ，人才姓名，人才学历，年龄，性别，电话，email ，
简介，职业方向，待遇期望
9) 职位：企业ID ，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，
福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限
10)评价信息：人才ID ，人才姓名，企业ID ，企业名称，评价内容，评价日
期 ，招聘阶段
11)提醒信息：信息编号，信息内容，时间，有效期
12)学校信息：学校ID ，学校名称，学校介绍，学校地址，学校电话，学校
邮编
13)企业信息：包括企业ID ，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述 14)职位：企业ID ，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，
福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限
15)学生信息：学生ID ，学生姓名，学历，年龄，性别，电话，email ，简
介，职业方向，待遇期望
16)招聘会信息：招聘会ID ，学校ID ，招聘会名称，招聘会时间，招聘会要
求，招聘会介绍
17)政策：政策序号，主题，内容
18)企业：企业ID ，企业名称，企业执照，企业电话
5、 数据库设计
5.1 概念结构设计
Entities ：
标签
标签主题
主题评论
评论发布时间
发布时间学生ID 学生ID 简历
出生年月出生年月性别
性别民族
民族政治面貌
政治面貌学校
学校头像
头像手机号
手机号邮箱
邮箱
学校
学校ID
学校名称
学校地址
学校介绍学校电话
学校邮编
招聘会
学校ID
学校ID 招聘会ID
招聘会ID 招聘会名称
招聘会名称招聘会时间
招聘会时间招聘会要求
招聘会要求招聘会介绍
招聘会介绍
政策
政策序号
政策序号主题
主题内容
内容
13
5.2数据库表及功能实现
5.2.1表实现
个人信息(User)：学生ID[UserID]，学生姓名[Name]，年龄[Age] ，性别[Sex] ，身份证号[PID] ，手机号[Phone] ，邮箱[Email]，住址[Address]，学历[Eucation]，学校[School]，专业[Major]
企业（Company）：企业ID[CompanyID]，企业名称[CompanyName]，企业地[Address] ，企业领导[CEO]，企业电话[Phone] ，企业描述[Introduce]，企业执照[License]
学校信息（School）：学校ID[SchoolID]，学校名称[SchoolName]，学校介绍[Introduce]，学校地址[Address]，学校电话[Phone]
职位(Job)：职位编号[JobID]，企业ID[CompanyID]，职位名称[Jobname],类别[Class]，薪资待遇[Pay]，学历要求[BaseEdu]，职位描述[Introduce]，招聘要求[Require]，联系方式[Phone]，有效期限[KeepTime]
简历(Reume)：简历ID[RID]，学生ID[UserID]，头像[PhotoID],目标工作[Fjob]，工作经历[Experience]，期望待遇[Pay]，简介[Introduce] 。
话题圈（Talkabout）：话题ID[TopicID]，学生ID[UserID]，主题[Topic]，内容[Content]，评论[Comment]，发布时间[Time]
政策（Policy）：政策ID[PolicyID]，标题[PolicyName] ，内容[Content]
评价信息（Commend）：评价ID[ComID]，人才ID[UserID]，企业ID[CompanyID]，职位ID[JobID]，企业评价[CComment]，人才评价[UComment]，企业评价日期[Ctime] ，人才评价日期[Utime]。
提醒信息（Remind）：信息编号[RemindID]，信息主题[Topic],信息内容[Content]，时间[Time]，有效期[Keeptime]
招聘会信息（Jobfair）：招聘会ID[JobfairID]，招聘会主题[Topic]，招聘会
时间[Time] ，招聘会介绍[Intorduce] ，招聘会地址[Address]
Create database forJob
Use job
Create table User
(
[UserID] nvarchar(10) primary key not null,
[Name] nvarchar(6) not null,
[Age] int ,
[Sex] nvarchar(2),
[PID] nvarchar(18) not null,
[Email] nvarchar(20),
[Address] nvarchar(40),
[Eucation] nvarchar(10),
[School] nvarchar(20),
[Major] nvarchar(20),
[Phone] nvarchar(11),
)
Use forjob
Creat table Reume
(
[RID] nvarchar(10) primary key not null,
[UserID] nvarchar(10) foreign key references Worker(UID), [PhotoID] nvarchar(20),
[Fjob] nvarchar(20),
[Experience] nvarchar(500),
[Pay] nvarchar(200),
[Introduce] nvarchar(500),
)
Use forjob
Create table Job
(
[JobID] nvarchar(10) primary key not null,,
[CompanyID] nvarchar(10) foreign key referencescompany(ConpanyID) not null,
[Jobname] nvarchar(20) not null,
[Class] nvarchar(50),
[Pay] nvarchar(200),
[BaseEdu] nvarchar(10),
[Introduce] nvarchar(500),
[Require] nvarchar(500),
[Phone] nvarchar(11),
[KeepTime] datetime,
)
Use forjob
Create table School
(
[SchoolID] nvarchar(10) primary key not null,
[SchoolName] nvarchar(50) not null,
[Address] nvarchar(50),
[Phone] nvarchar(11),
[Introduce] nvarchar(500),
)
Use forjob
Create table Company
(
[CompanyID] nvarchar(10) primary key not null, [CompanyName] nvarchar(50) not null,
[CEO] nvarchar(10),
[Phone] nvarchar(11),
[Address] nvarchar(50),
[License] nvarchar(50) not null,
[Introduce] nvarchar(500),
)
Use forjob
Create table Talkabout
(
[TopicID] nvarchar(10) primary key not null,
[Topic] nvarchar(50) not null,
[UserID] nvarchar(10) foreign key references User(UserID) not nul [Content] nvarchar(500),
[Comment] nvarchar(500),
[Time] datetime,
)
Use forjob
Create table Policy
(
[PolicyID] nvarchar(10) primary key not null,
[PolicyName] nvarchar(50) not null,
[Content] nvarchar(500) not null,
)
Use forjob
Create table Comment
(
[ComID] nvarchar(10) primary key not null,
[UserID] nvarchar(10) foreign key references User(UserID) not null, [CompanyID] nvarchar(10) foreign key referencescompany(CompanyID) not null,
[JobID] nvarchar(10) foreign key references Job(JobID) not null, [CComment] nvarchar(500),
[UComment] nvarchar(500),
[Ctime] datetime,
[Utime] datetime,
)
Use forjob
Create table Remind
(
[RemindID] nvarchar(10) primary key not null,
[Topic]nvarchar(50),
[Content] nvarchar(500),
[Time] datetime,
[Keeptime]datetime,
)
Use for job
Create table Jobfair
(
[JobfairID] nvarchar(10) primary key not null,
[Topic] nvarchar(50),
[Time] datetime,
[Address] nvarchar(50),
[Intorduce] nvarchar(500),
)
5.2.2功能实现
（1）学生用户
按行业类别对职位进行模糊搜索
Select
JobID,CompanyID,Jobname,Pay,BaseEdu,Introduce,Require,Phone,Keept ime
from job
where class like %@class%
个人信息查询及更新
select
Name,Age,Sex,PID,Phone,Email,Address,Education,School,Major
From User
Where UserID=@UserID
Updata User set
Name=@Name,Age=@age,Sex=@Sex,PID=@PID,Phone=@Phone,Email=@Email,A ddress=@Address,Education=@Education,School=@School,Major=@Major Where UserID=@UserID
简历的更新（增加，删除，修改)
Insert into reume
(UserID,PhotoID,Fjob,Experience,Pay,Introduce)
Values
(@UserID,@PhotoID,@Fjob,@Experience,@Pay,@Introduce)
UpdataReume set
PhotoID=@PhotoID,Fjob=@Fjob,Experience=@Experience,Pay=@pay,Intro duce=@Introduce
Where UserID=@UserID
Delete from Reume where UserID=@UserID
参与话题圈(发布，回复，删除)
Insert into Takeabout
(TopicID,UserID,Topic,Content,Comment,Time)
values
(@TopicID,@UserID,@Topic,@Content,@Comment,@Time)
Delete from Talkabout where TopicID=@TopicID
评价已就职过的企业
Updata Commend set
CCommend=@CCommend
Where
CommpanyID=@Commpany and UserID=@UserID
查询已就职过的职位
Select *
From Job
Where
JobID=(select JobID from Commend where UserID=@UserID)
兴趣职位订阅
Select Content
From remind
Where Topic like %@Topic%
查询已就职企业对个人的评价
Select Ucomment
From Commend
Where UserID=@UserID
查询政府政策
Selsct *
From Policy
Where PolicyID=@PolicyID
（2）企业
发布相关招聘信息，进行人才招聘
Insert into Job set
(JobID,CompanyID,Jobname,Class,Pay,BaseEdu,Introduce,Require,Phon e,KeepTime)
Values
(@JobID,@CompanyID,@Jobname,@Class,@Pay,@BaseEdu,@Introduce,@Requ ire,@Phone,@KeepTime)
招聘适合人才
Select *
From User left join Reume
On https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,erID=https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,erID
Where User.major=@major
查看系统推送人才
Select *
Form Remind
Where RemindID=@RemindID
按条件模糊搜寻人才
Select *
From User left join Reume
On https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,erID=https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,erID
Where User.major=@major or Reume.job like %@job% or Reume.Pay=@@pay or Reume.Experience like %@Experience% or User.School=@School
评价已录用人才
Updata Commend set
UCommend=@UCommend
Where
CommpanyID=@Commpany and UserID=@UserID
查看系统提醒
Select *
Form Remind
Where RemindID=@RemindID
查看政府已发布政策
Selsct *
From Policy
Where PolicyID=@PolicyID or PolicyName like %@PolicyName%
（3）学校
查询企业招聘信息
Select
JobID, Jobname,Pay,BaseEdu,Introduce,Require,Phone,Keeptime from job
where Commpany=@Commpany
组织校园网络招聘会
Insert into Jobfair set
(JobFairID,Topic,Time,Introduce,Address)
Values
(@JobFairID,@Topic,@Time,@Introduce,@Address)
推荐优秀学生
Insert into Remind set
(RemindID,Topic,Content,Time)
Values
(@RemindID,@Topic,@Content,@Time)
（4）政府
政策的查询
Selsct *
From Policy
Where PolicyID=@PolicyID or PolicyName like %@PolicyName%
企业审核
Select *
From Company
Where License=@ License
6、小组分工
姓名学号贡献值
徐耀辉130104400128 16%
张嘉瑜130104400131 18%
付静130104400106 22%
宣琳娜130104400129 24%
杨弯弯130104400130 20%
基于大数据的用户行为分析技术个性化推送服 务技术 This model paper was revised by LINDA on December 15, 2012.
基于大数据的用户行为分析技术、个性化推送 服务技术 天津大学机械工程学院机械工程专业2013级硕士 摘要：本文介绍了大数据的背景，概念，特点，产生的来源，通过对用户行为的分析等，基于用户产生的大量的数据进行个性化的推送服务技术等。最后通过分析对大数据的应用前景和展望进行了分析。 关键词：大数据用户行为分析个性化展望 1 大数据的产生背景 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。我们所了解的大数据的真实价值如冰山一角，所以有待我们去挖掘。 大数据概念 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的特点 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 大数据的产生来源 与传统数据的来源不同，大数据的来源不再仅仅局限于ERP、CRM 等业务数据，还包括机器生成数据和社交数据。机器生成数据包括电话呼叫数据、各类服务器日志、传感器数据等，随着物联网的不断发展和传感器设备的普及，可获取的传感器数据变得越来越多。社交数据则指在Web 网络中用户参与的微博、社交网络、用户反馈等数据。 根据IDC的研究报告，人类社会的信息量每两年就会翻一番，2011年新产生和复制的数据总量达到（万亿GB），其中75%的数据是个人产生的。人们日常生活中使用的网络、手机或其他电子设备，每天都在不停地产生大量新的数据，超出了以往系统所能分析的能力。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 由于大数据的来源和类型多样，分析大数据时必须能同时处理结构化和半结构化，甚至是原始格式的数据。因此这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 云计算为我们打开大数据的宝藏提供了钥匙，突破了数据处理的瓶颈。因此基于大数据的用户行为分析
个性化音乐推荐系统设计与实现 摘要 21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。对网络音乐服务来说，不管是音乐下载服务，或者是网络音乐电台服务，都需要用到优秀的内容推荐系统去辅助整个系统。个性化音乐推荐系统是目前最流行的应用方法之一。同时音乐成为重要的媒介与朋友交流文化，所以很多SNS应用当中将音乐服务添加到里面。 本系统采用SSH框架组合进行设计，基于Java Web技术，系统使用UML建模。本系统的功能模块主要包括：音乐上传、单曲管理、个人信息维护、收集歌曲信息、音乐检索以及系统推荐等。音乐上传利用JavaScript脚本定义了一个函数，单曲管理在action中定义一个方法，系统推荐是利用协同过滤算法来进行的。 整个系统主要实现了从用户注册和登录、检索音乐到收听音乐、评分音乐，个性化推荐的整个音乐系统，管理员可使用系统后台对音乐歌曲信息进行修改、会员信息修改、系统推荐等进行有效的管理。很大程度上提高了对音乐管理的效率，符合了广大用户们的基本需求。 关键词：SSH框架，音乐系统，协同过滤，MVC模式
DESIGN AND INPLEMENTATION OF PERSONALIZED MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM Abstract The 21st century is the era of information, with the development of information technology and network technology, it has penetrated into every aspect of daily life, with people in daily life has been inextricably linked to the the Internet music service, whether it is music download service, or network music radio service, all need to use the excellent content recommendation system to support the whole system. Personalized music recommendation system is one of the most popular applications. At the same time music has become an important medium of communication with friends culture, so many SNS applications when the music services added to the inside. The system uses a combination of SSH framework design, based on Java Web technology，system used UML modeling. Site function modules include: Music upload, music management,personal information maintenance, collecting music information, music search and system recommend. The entire site is simple, user-friendly, flexible and practical. The main achievement of the user registration and login, retrieve music to listen to music, the whole comment is called online music listening processes, and system administrators can use the background information on the goods, membership information, message information, and effective management. Greatly improving the efficiency of music management, in line with the needs of customers. Keywords: SSH Framework,Music System,Collaborative Filtering,MVC Pattern
新闻个性化推荐系统(python) 关zhu并回复微信公众号：数据挖掘DW （ID：datadw ）可获取源代码和数据集。 最近参加了一个评测，是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录，预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统，可以一键推荐新闻，但是准确率比较不理想，所以发到这里希望大家给与一些建议。用到的分词部分的代码借用的jieba分词。数据集和代码在下面会给出。 1.数据集 一共五个字段，以tab隔开。分别是user编号，news编号，时间编号，新闻标题，对应当前月份的日（3就是3号） 2.代码部分
先来看下演示图 (1)算法说明 举个例子简单说明下算法，其实也比较简单，不妥的地方希望大家指正。我们有如下一条数据 [plain]view plaincopy 1.5738936 100649879 1394550848 MH370航班假护照乘客身份查明（更新） 11 5738936这名用户在11号看了“MH370航班假护照乘客...”这条新闻。我们通过jieba找出11号的热点词如下。
[plain]view plaincopy 1.失联 311 三周年马方偷渡客隐形护照吉隆坡航班护照者 我们发现“航班”、“护照”这两个keywords出现在新闻里。于是我们就推荐5738936这名用户，11号出现“航班”、“护照”的其它新闻。同时我们对推荐集做了处理，比如说5738936浏览过的新闻不会出现，热度非常低的新闻不会出现等。 （2）使用方法 整个系统采用一键式启动，使用起来非常方便。首先建立一个test 文件夹，然后在test里新建三个文件夹，注意命名要和图中的统一，因为新闻是有时效的，每一天要去分开来计算，要存储每一天的内容做成文档。test文档如下图，就可以自动生成。 使用的时候，要先在Global_param.py中设置好test文件夹的路径参数。一切设置完毕，只要找到wordSplite_test包下面的main()函数，运行程序即可。
个性化的新闻推送系统设计与实现 摘要 在网络发展的新时代，越来越多的信息在网上发布，新闻作为信息的一个重要的主题也不例外。为使用户轻松获得更新最好的新闻信息，每天的信息发布、更新都需要投入很大的人力和物力。 本文通过研究https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,技术+数据库SQL Server 2008结合的方式，以Microsoft公司Internet Information Server 7.0作为Web服务器，实现了一个基于浏览器/服务器（Browser/Server）模式的网络新闻发布系统，完成了用户浏览及管理员操作的各项功能，如：栏目菜单的显示、栏目内新闻的显示、新闻搜索、新闻评价、添加新闻、新闻的修改和删除、新闻栏目管理、用户管理等。系统设计严格遵循软件工程思想，完成了系统的可行性分析，需求分析，概要设计和详细设计等工作。 关键词：网络，信息，https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,，浏览器/服务器
Abstract Nowadays, along with Internet future development, more and more information are released by the Internet. The news is of them. For letting the customer to acquire some satisfied news information, everyday, the collection, release and renew of information need a great of energy and the material resources. This text passes a research https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html, technique and general method of the database SQL Server 2008 about write procedure, Carry out a Release system of the news on the network, it takes Browser/Server as work terrace. Completed various function of the customer about browse and the managing person in operation, such as：show of the column, the manifestation of the column, the news search, the commentary of the news, increase news, modify news, delete news, manage of the column, manage customer Etc. The design of the system follows the thought of the software engineering strictly, complete the analysis of possibility, the analytical about need, the concept design, detailed design Etc. Keyword：Internet, Information, https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,, Browser/Server.
职业个性化推送系统 1、背景及意义 由于生活节奏的加快，以及追求效率的大数据时代的到来，人们的生活因此受到了巨大的影响。对网络信息服务而言，提高服务质量，为用户提供方便快捷的个性化信息服务已经成为其成败的关键。网络信息服务的竞争已使得信息服务方式从传统的“一对多”发展到“一对一”的个性化服务方式。 随着当今社会经济的高速发展，人才供求的多元化，使得各级高校都进入了大势扩招期，由于社会经济的高速发展和变化性导致高校所开设专业与社会的供求不完全匹配和教育质量的下滑性，进而引来了当今大学生就业压力，大学生在求职过程中就会遇到很多问题。 传统学生找实习、找工作，一般通过各种网站渠道，由学生自己去发现自己感兴趣的职位，往往很快淹没在存量的职位、企业信息海洋，不仅会因为个人发现职位能力限制错过适合自己的职位，也跟不上日益不断发布的新职位、新工作机会，浪费大量的时间和精力；更加困扰的是大量的投档信息不能及时得到回复。 学生需要的其实不是信息，而是需要个人实习就业服务，面对这种需求，我们提出了“以内容主动找人”的实习就业模式，这种模式可以更好地帮助学生去找实习找工作，去跟踪回复、去获得有价值的实习就业机会。 本系统的意义在于一方面，由系统帮助学生去发现适合他的职位，这种发现考虑到学生和企业双方的诉求因此投档获得认可的可能性更大；另一方面，通过兴趣、订阅、推荐系统将合适的企业/职位/活动信息输送到学生手上，在推送的内容上不仅有存量数据、而且也有即时新增的数据，这些数据包含学生感兴趣的求职职位机会、也有企业在现场的快速回复的校招活动信息等。同时，由系统去帮助学生追踪企业的回复，提醒企业及时作出回复，节省了学生大量的时间和精力。 2、项目目标 本项目的总目标是设计一个功能齐全，为求职者以及供职者提供职业个性化推送服务的数据库。本项目从学生、学校、企业、政府四个方面支持职业的个性化推送功能，采用独特的“以内容主动找人”的方式实现学生求职信息与企业招聘信息交互，学校推荐信息与企业招聘信息交互，企业招聘信息与政府调控信息交互。具体功能内容如下：
消息推送后台系统设计 一. 数据库表设计 1.设备表device id: 表的主键 device_id: 设备标识，主键 device_type: 设备类型iOS或Android，必须字段 device_token: 设备令牌，设备类型为iOS时必须字段 user_id: 用户标识，可以为空 badge_number: 未读消息数量，整型 timestamp: 设备令牌刷新时间，可选字段 preferences: 用户的一些设置，比如是否接受推送，推送时段等信息，可选字段 二. 接口设计 1.登记和更新设备register_device 请求参数: 同数据库表device_id, device_type, device_token, p references…… 返回结果: 成功或失败标识 业务逻辑: a.以device_id为条件，没有纪录则新增，有纪录则更新 https://www.360docs.net/doc/ea18085169.html,er_id刚开始为空，用户登录后加入，用户登出后清空 c.客户端在App每次启动时和用户登录时调用此接口，服务器此时将badge_number清0，即认为客户端已经打开后已经读过所有新消息了 2.注销设备令牌logout 请求参数: user_id, device_id 返回结果: 成功或失败标识
业务逻辑: 用户在注销的时候，要给此设备和用户解绑，此用户的消息不再发送给这个设备 三. 推送消息 1.不同的设备类型根据不同的 a)iOS根据deviceToken直接给苹果服务器发送； b)Android根据选择的第3方方案的不同，进行消息发送 2.用户相关的消息，根据user_id为过滤条件，为用户的设备发送消息。 3.发送消息时，badge_number加1
阅读下面的文字，完成4-6题。 材料一： 当前信息的困境由过去的匮乏转化为过剩。一方面，海量信息以其无序性挑战着人们的认知能力，无效信息、虚假信息充斥着人们的眼球；另一方面，人们应用媒体的能力和时间有限，如何快速高效获取所需信息成为迫切需求。诸如“今日头条”等资讯类 App，借助基于算法的个性化信息推送技术，根据用户的数据自动过滤掉部分信息，在短时间内呈现给用户更多的有效信息，提高了信息获取效率，在一定程度上缓解了用户信息过剩的困境。 信息化社会的加速发展激化了现代人追求个性化的心理需求。市场需求决定着供给，用户对于个性化信息的需求，刺激了个性化信息服务的产生。基于算法的个性化推送技术，通过信息呈现方式的不同实现有效的个性化服务。这种基于算法的个性化的信息推荐服务，较之传统的人工信息在内容的把关上更为精准，给用户带来直接的“私人定制”感，真正实现了用户对于信息的“选择性接触”，用户的个性化需求得到极大的满足。 （摘编自齐沛尧《浅析基于算法的个性化信息推送服务》）材料二： 算法主导的信息分配机制，高效地打造了一个“私人定制”的时代。然而换个角度看，技术、算法与其说是引领者，不如说是迎合者；与其说是提供思考的导师，不如说是强化偏见的囚徒。 技术为用户量身打造信息，开启了符合读者口味的一扇窗，却关上了多元化的一道门。我们或可名之为“孤岛效应”——在自我重复、自我肯定、自我强化中，公众的知识、思想逐渐固化，成为海面上的一座座孤岛。只看自己喜欢的、只读自己认同的，难免会带来固执己见、固步自封的危险。 （摘编自《算法时代，人民日报透过舆情看大势》）材料三： 如何在海量信息中获取更多关注，催生了“流量焦虑”；而智能推荐改变原有分发模式，又带来了“算法焦虑”。流量焦虑之下，各种“哭晕体”“震惊体”频现，偏激观点、浮夸文风令人不适；算法焦虑背后，则是所谓的“推荐阅读”助长了虚假信息、低俗内容的传播。 现实中，一些互联网信息平台确实在内容审核上下了大力气。某信息聚合类 APP 的员工中，内容审核团队几乎占去了一半。但“偏轨”问题一再发生，根本原因还是在于对技术的过度依赖。内容的生产靠“众包（一种新闻生产模式，新闻机构通过网络平台邀请用户为新闻报道贡献内容，用户可以根据自身的特性，承担包括消息源、文字记者、摄影师、评论员等多种角色）”、内容的分发靠算法，这些具有媒体属性的平台，既缺少“总编辑”，也缺少“把关人”，技术取代内容成了主角。生产和分发一旦“去编辑化”，审核团队人再多，也无法应付海量内容。而如果媒体平台变成了纯粹的流量平台，既难言质量，也难保导向。 技术承载着价值，决定了它可以也应该成为主流价值的载体。比如，在决定给用户推送哪些内容时，不但要考虑用户的个人兴趣和习惯，帮助他们“各取所需”；更需要对内容产品的质量做出全面评价，善于辨别真伪、敢于判断对错。技术不是号称中立、逃避责任的借口，而应该成为启发思考、启迪智慧、传播主流价值观的流量入口。 重视技术带来的问题，并不是要拒绝技术，而是更需要保持技术敏感，学会“驯服”算法、驾驭技术。算法的优势在于充分了解读者、不断回应诉求。这也启示主流媒体，不能再“埋着头”创作、“仰着头”传播，而必须发挥技术的“赋能”作用，让主流价值搭上新技术的快车。 （摘编自《用主流价值纾解算法焦虑》） 4. 下列不属于对基于算法的个性化信息推送服务产生的原因表述的一项是 A. 大量无序信息挑战着人们的认知能力，当今的人们已陷入无效信息、虚假信息泛滥
根据新闻推送的特点发现其具有几点优势 1、新闻推送用户规模大，接触率高。一项针对互联网核心用户之一的大学生进行调查发现，有的会下意识的点击新闻查看，就算不点击，也会对新闻有一个感性认识。 2、新闻推送属于一种强制推送，为了不让用户产生反感，对于一些用户基数较大的软件平台，在推送消息数量和质量上都严格把控，在一定程度上契合了用户需求。比如旺旺，推送的消息都和买家或者卖家息息相关的，一般很少人对旺旺的推送消息产生反感情绪。 3、在突发新闻事件中，新闻推送有着不可比拟的优势。新闻报道一大特点就是快，这种快包括多重含义，包括第一时间报道，也包含在第一时间传播到受众，而新闻推送可以让正在使用具有新闻推送软件的用户最快知道发生的重大新闻。 以上是新闻推送的几个优势，但是，我们发现，现在很多软件都带有新闻推送功能，不同客户端会出现内容同质化严重，微信和今日头条的矛盾之一就是新闻同质化现象特别严重，二者之间都是以传播新闻而不是制造新闻为主要特点，发生撞车现象再正常不过了。其次，目前只有纯粹的新闻事件用户比较容易接受，而利用新闻推送进行营销，却差强人意，想要达到某种目的的推送，需要针对目标人群才能显示出效果。 现在很多企业开启互联网营销，他们通过网站或者通过第三方平台进行内容营销，对于新闻推送，如何有效的利用呢?利用QQ、旺旺这样拥有上亿用户资源的平台来说，推送费用惊人并且未必有效果，那么，最好在一些小众的服务器或者网站本身进行新闻推送，当然，一个企业网站的用户数量有限，进行新闻推送的时候，要注意一些策略和手段：这些手段包括在新闻写作上，力求标题吸引人，新闻凝练，简短，一语中的，同时，在网站内容推送的新闻中，能够引起用户的好奇心和点击的欲望，如果可能的话，网站用户达到一定的量的时
基于大数据的用户行为分析技术、个性化 推送服务技术 天津大学机械工程学院机械工程专业2013级硕士 摘要：本文介绍了大数据的背景，概念，特点，产生的来源，通过对用户行为的分析等，基于用户产生的大量的数据进行个性化的推送服务技术等。最后通过分析对大数据的应用前景和展望进行了分析。 关键词：大数据用户行为分析个性化展望 1 大数据的产生背景 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。我们所了解的大数据的真实价值如冰山一角，所以有待我们去挖掘。 1.1 大数据概念 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 1.2 大数据的特点 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 1.3 大数据的产生来源 与传统数据的来源不同，大数据的来源不再仅仅局限于ERP、CRM等业务数据，还包括机器生成数据和社交数据。机器生成数据包括电话呼叫数据、各类服务器日志、传感器数据等，随着物联网的不断发展和传感器设备的普及，可获取的传感器数据变得越来越多。社交数据则指在Web 2.0网络中用户参与的微博、社交网络、用户反馈等数据。 根据IDC的研究报告，人类社会的信息量每两年就会翻一番，2011年新产生和复制的数据总量达到1.8ZB（1.8万亿GB），其中75%的数据是个人产生的。人们日常生活中使用的网络、手机或其他电子设备，每天都在不停地产生大量新的数据，超出了以往系统所能分析的能力。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 由于大数据的来源和类型多样，分析大数据时必须能同时处理结构化和半结构化，甚至是原始格式的数据。因此这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 云计算为我们打开大数据的宝藏提供了钥匙，突破了数据处理的瓶颈。因此基于大数据的用户行为分析技术、个性化推送服务技术的研究将翻开崭新的一页。
个性化推荐系统的文献综述 个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，
为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。1995年3月，卡内基?梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统
图片简介: 本申请提供了个性化启动页推送方法、装置和系统，主要包括两个方面，第一方面对应方法包括：依据用户个性化数据确定用户感兴趣的对象类型；从预设启动页集中筛选与所述对象类型对应的个性化启动页；向前端设备推送所述个性化启动页。第二方面对应方法包括：确定包含目标对象的个性化启动页，以及，所述目标对象对应的筛选条件；从前端设备集中选择符合所述筛选条件的多个前端设备；向所述多个前端设备发送所述个性化启动页。本技术提出可以根据用户个体差异性推送个性化启动页，从而精准地向用户执行推广操作。 技术要求 1.一种个性化启动页推送方法，其特征在于，包括： 依据用户个性化数据确定用户感兴趣的对象类型； 从预设启动页集中筛选与所述对象类型对应的个性化启动页； 向前端设备推送所述个性化启动页。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据用户个性化数据确定用户感兴趣的对象类型包括： 获取所述用户个性化数据；其中，所述用户个性化数据包括：用户金融交易数据、客服咨询记录数据和用户个人信息； 将所述用户个性化数据涉及的对象类型，确定用户感兴趣的对象类型；
其中所述用户感兴趣的对象类型包括货币理财类型、债券理财类型、股票理财类型、定期理财类型、大额理财类型、小额理财类型中的一个或多个。 3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述用户个性化数据涉及的对象类型，确定用户感兴趣的对象类型，包括： 若用户个人信息中账户余额大于预设大额数值，则确定用户感兴趣的对象类型包括大额理财类型； 若用户个人信息中交易流水小于预设小额数值，则确定用户感兴趣的对象类型包括小额理财类型； 若用户个人信息中涉及定期理财类型，则确定用户感兴趣的对象类型包括定期理财类型； 若用户金融交易数据涉及货币理财类型、债券理财类型或股票理财类型，对应的确定用户感兴趣的对象类型包括货币理财类型、债券理财类型或股票理财类型。 4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设启动页集中包括多个启动页以及所述多个启动页一一对应的多个对象类型集； 则所述从预设启动页集中筛选与所述对象类型对应的个性化启动页包括： 将所述预设启动页集中各个启动页的对象类型集，与用户感兴趣的对象类型进行对比； 若所述预设启动页集中一个启动页对应的对象类型集与所述用户感兴趣的对象类型具有交集，则将该启动页确定为与所述对象类型对应的个性化启动页。 5.一种个性化启动页推送装置，其特征在于，包括： 确定单元，用于依据用户个性化数据确定用户感兴趣的对象类型； 筛选单元，用于从预设启动页集中筛选与所述对象类型对应的个性化启动页； 推送单元，用于向前端设备推送所述个性化启动页。 6.一种个性化启动页推送系统，其特征在于，包括： 前端设备集和后端设备； 所述后端设备，用于依据用户个性化数据确定用户感兴趣的对象类型；从预设启动页集中筛选与所述对象类型对应的个性化启动页；向所述前端设备集中前端设备推送所述个性化启动页。 7.一种个性化启动页推送方法，其特征在于，包括： 确定包含目标对象的个性化启动页，以及，所述目标对象对应的筛选条件； 从前端设备集中选择符合所述筛选条件的多个前端设备； 向所述多个前端设备发送所述个性化启动页。