摘要：为提高互联网信息资源用户的服务满意度，对互联网信息资源用户获取进行优化推送。进行用户获取推送时，应依据用户浏览行为将其兴趣度的作用划分为正、逆两种方向，分析互联网用户兴趣度属性之间的依赖关系对信息推送问题建模．但是传统方法通过分析移动互联网通知消息和用户历史行为，筛选过滤对所推送互联网信息感兴趣的用户群完成推送．但是不能对用户兴趣度进行有效划分，无法准确分析用户兴趣度属性之间的依赖关系．导致推送结果不可靠．推送形式和推送信息类型较为单一的问题，提出一种基于MQTTProxy的互联网信息资源用户获取优化推送方法。首先获取MQTTProxy下移动互联网用户的历史浏览行为，计算出用户的不同历史浏览行为特征权重，融合于熵权理论。依据用户浏览行为将其兴趣度的作用划分为正、逆两种方向，计算出移动互联网用户各种浏览行为的信息熵值．以此为依据组建基于MQTTProxy的互联网用户兴趣度模型。其次结合朴素贝叶斯理论。通过分析MQTTProxy的互联网用户兴趣度属性之间的依赖关系对信息推送问题建模，从中度量互联网共邻用户兴趣偏好之间关系对推送用户对之间的贡献和影响，计算其近似度并进行排序，由此完成互联网信息资源用户获取优化推送。仿真结果表明，所提方法能够有效提升互联网信息资源用户获取推送准确性，获得更好的信息推送效果。