[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)推送方法、系統(tǒng)及計算機設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910851471.6
• 申請日: 2019-09-06
• 公開（公告）號: CN110704730A
• 公開（公告）日: 2020-01-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 金婕
• 申請（專利權(quán)）人: 中國平安財產(chǎn)保險股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F17/18;G06K9/62;G06N20/00;G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q40/02;G06Q40/06;G06Q40/08;H04L29/08
• 代理公司: 11015 北京英特普羅知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 王勇

1.一種基于大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)對象的對象信息，所述對象信息動態(tài)交易信息，所述動態(tài)交易信息包括多個目標(biāo)產(chǎn)品的多個目標(biāo)產(chǎn)品信息，每個目標(biāo)產(chǎn)品信息包括對應(yīng)目標(biāo)產(chǎn)品的產(chǎn)品購置時間節(jié)點；

根據(jù)每個目標(biāo)產(chǎn)品信息中的產(chǎn)品購置時間節(jié)點，從映射表中獲取每個目標(biāo)產(chǎn)品信息關(guān)聯(lián)的歷史系數(shù)，所述映射表包括各個歷史年限所對應(yīng)的歷史系數(shù)；

將所述多個目標(biāo)產(chǎn)品信息以及每個目標(biāo)產(chǎn)品信息關(guān)聯(lián)的歷史系數(shù)輸入到畫像模型中，通過所述畫像模型得到所述目標(biāo)對象的預(yù)設(shè)標(biāo)簽的標(biāo)簽系數(shù)；

根據(jù)所述標(biāo)簽系數(shù)確定所述目標(biāo)對象的目標(biāo)對象類別，根據(jù)所述目標(biāo)對象類別向所述目標(biāo)對象推送產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，還包括預(yù)先獲取所述各個歷史年限對應(yīng)的歷史系數(shù)：

獲取樣本數(shù)據(jù)集，并根據(jù)獲取的樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建時間系列；

根據(jù)所述時間序列數(shù)據(jù)生成時間序列數(shù)據(jù)繪圖；

根所述時間序列數(shù)據(jù)繪圖判斷所述時間序列是否為平穩(wěn)時間序列，如果否，則對所述時間序列繪圖進行數(shù)據(jù)處理操作，以將所述時間系列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列；

根據(jù)所述平穩(wěn)時間序列計算相關(guān)系數(shù)ACF以及偏自相關(guān)系數(shù)PACF，通過相關(guān)系數(shù)ACF、偏自相關(guān)系數(shù)PACF進行自回歸移動平均模型ARIMA(p，d，q)的p、q參數(shù)估計，其中，d代表差分次數(shù)，p代表自回歸階數(shù)，q代表移動平均階數(shù)；

將所述平穩(wěn)時間序列的一階差分化作為輸入y_t＝Y(jié)_t-Y_t-1，輸出ACF圖和PACF圖，得到ACF第一次穿過上置信區(qū)間時的橫軸值，以及PACF第一次穿過上置信區(qū)間的橫軸值，分別對應(yīng)一階差分下的p、q的預(yù)估值，其中，y_t表示t時刻Y_t的差分；

根據(jù)得到參數(shù)估計值p、d、q生成ARIMA(p，d，q)，并通過調(diào)整不同的參數(shù)組合得到ARIMA模型，其中μ表示白噪聲序列，表示AR的系數(shù)，θ∈[-1,1]是一個斜率系數(shù)，y_t-1表示上一時刻預(yù)測值，e_t-1表示上一時刻差分值；

將樣本數(shù)據(jù)集輸入ARIMA模型，通過ARIMA模型輸出資產(chǎn)評估價值；

根據(jù)資產(chǎn)評估價值與資產(chǎn)購置價值之間的比值，得到相應(yīng)的歷史系數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的產(chǎn)品數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，所述預(yù)先獲取所述各個歷史年限對應(yīng)的歷史系數(shù)的步驟包括：

根據(jù)預(yù)先確定的第一產(chǎn)品類別，確定有效樣本數(shù)據(jù)集，所述有效樣本數(shù)據(jù)集為以當(dāng)前時間為節(jié)點的N年以內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)；

將所述有效樣本數(shù)據(jù)集中各個預(yù)測年份、年份當(dāng)前車輛價值和上年度車輛價值輸入到p階自回歸模型公式對所述p階自回歸模型進行訓(xùn)練以輸出各個年份對應(yīng)的車險系列資產(chǎn)價值y_{車險資產(chǎn)價值}；

其中，p為自回歸階數(shù)p、γ_i為自相關(guān)系數(shù)、μ為常數(shù)項和ε_t為誤差。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的產(chǎn)品數(shù)據(jù)推送方法，其特征在于，所述預(yù)先獲取所述各個歷史年限對應(yīng)的歷史系數(shù)的步驟包括：

根據(jù)預(yù)先確定的第二產(chǎn)品類別，確定有效樣本數(shù)據(jù)集，所述有效樣本數(shù)據(jù)集為以當(dāng)前時間為節(jié)點的N年以內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)；

將所述有效樣本數(shù)據(jù)集中各個預(yù)測年份、保費金額、產(chǎn)品名稱輸入到q階移動平均模型公式對所述q階移動平均模型進行訓(xùn)練以得輸出各個年份對應(yīng)的壽險資產(chǎn)價值y_{壽險資產(chǎn)價值}；

其中，q為移動平均階數(shù)、γ_i為自相關(guān)系數(shù)、μ常數(shù)項、θ_i為誤差項系數(shù)和ε_t為誤差。