[發明專利]基于大數據的產品數據的推送方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202010037731.9
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN111209484A
• 公開（公告）日: 2020-05-29
• 發明（設計）人: 徐陽
• 申請（專利權）人: 未鯤（上海）科技服務有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9537;G06Q40/06
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種基于大數據的產品數據的推送方法，其特征在于，所述基于大數據的產品數據的推送方法應用于基于大數據的產品數據的推送系統，所述推送系統包括存儲模塊、緩存模塊、終端以及服務器，所述基于大數據的產品數據的推送方法包括以下步驟：

獲取基于大數據分析得到的用戶的產品喜好標簽，根據所述喜好標簽和通用產品認知題目按照預設題目生成規則生成預設題目，并將所述題目保存至所述存儲模塊；

通過所述終端顯示所述存儲模塊中的題目，以便用戶基于所述題目輸入相關結果信息；

所述服務器在接收到所述相關結果信息時，對所述相關結果信息進行解析，獲取所述相關結果信息中的產品關鍵字，并基于預設映射規則以及所述產品關鍵字，生成所述用戶對應的產品認知信息；

所述服務器基于所述產品認知信息生成對應的產品認知地圖，并將所述產品認知地圖推送至所述終端，以便用戶基于所述產品認知地圖進行產品認知信息的確認；

所述服務器在接收到確認指令時，將所述產品認知信息存儲至所述緩存模塊，基于所述產品認知信息以及標準產品認知信息，計算所述用戶對應的產品認知準確度，并判斷所述產品認知準確度是否達到預設認知閾值；

若所述服務器判定所述產品認知準確度達到所述預設認知閾值，則根據所述產品認知信息和產品喜好標簽確定所述用戶對應的待推薦產品數據，并將所述待推薦產品數據推送至所述用戶。

2.如權利要求1所述的基于大數據的產品數據的推送方法，其特征在于，所述若所述服務器判定所述產品認知準確度達到所述預設認知閾值，則根據所述產品認知信息和產品喜好標簽確定所述用戶對應的待推薦產品數據，并將所述待推薦產品數據推送至所述用戶的步驟包括：

若所述服務器判定所述產品認知準確度達到所述預設認知閾值，則根據所述產品認知信息中的第一認知信息以及所述產品認知地圖中的第二認知信息，計算所述用戶的決策匹配度；

所述服務器判斷所述決策匹配度是否達到預設匹配度閾值；

若所述服務器判定決策匹配度達到所述匹配度閾值，則根據所述緩存模塊中的產品認知信息和所述產品喜好標簽確定所述用戶對應的待推薦產品數據，并將所述待推薦產品數據推送至所述用戶。

3.如權利要求2所述的基于大數據的產品數據的推送方法，其特征在于，所述決策匹配度的計算公式如下：

其中，產品總數為產品認知地圖中的產品總數量，P_i為第i個產品在第一認知信息中的排名，R_i為第i個在產品認知地圖中的第二認知信息中的排名。

4.如權利要求2所述的基于大數據的產品數據的推送方法，其特征在于，所述服務器判斷所述決策匹配度是否達到預設匹配度閾值的步驟之后，還包括：

若所述服務器判定所述決策匹配度未達到所述匹配度閾值，則獲取所述存儲模塊中存儲的預設投資配置介紹數據，將所述投資配置介紹數據推送至所述用戶，并通過終端顯示同類認知用戶對應的持倉產品及比例數據。

5.如權利要求1所述的基于大數據的產品數據的推送方法，其特征在于，所述所述服務器在接收到確認指令時，將所述產品認知信息存儲至所述緩存模塊，基于所述產品認知信息以及標準產品認知信息，計算所述用戶對應的產品認知準確度，并判斷所述產品認知準確度是否達到預設認知閾值的步驟之后，還包括：

若所述服務器判定所述產品認知準確度未達到所述預設認知閾值，則通過終端顯示所述產品認知地圖中各類理財產品對應的相關收益信息與相關風險信息，以便所述用戶基于所述相關收益信息與相關風險信息提升產品認知準確度。