[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

本發明提供一種基于大數據的產品數據的推送方法、裝置、設備及存儲介質，即基于預設題庫獲取用戶的產品認知信息以及產品偏好信息，并根據所述產品認知信息生成所述用戶對應的產品認知地圖；基于所述產品認知地圖，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；若達到所述預設認知閾值，則根據所述產品認知地圖以及產品偏好信息確定所述用戶對應的待推薦產品數據，并推送至所述用戶。本發明通過更直觀的產品認知地圖確定用戶對金融產品的認知情況，基于用戶的產品認知地圖以及產品偏好信息(風險偏好和收益偏好)進行基于大數據的產品數據的推送，提升了產品推送的精確度，提升了用戶體驗。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種基于大數據的產品數據的推送方法、裝置、設備及介質。

背景技術

隨著人們生活水平的提高，人們的理財意識逐漸增強，越來越多的人將閑置資金來購買金融理財產品，而不局限于傳統的定期或活期儲蓄。傳統的產品推薦方法，是通過在互聯網網站上大量投放產品廣告信息，或是在某些產品平臺的首頁推薦位置推薦相同的當前主推產品信息，即向不同的用戶推薦相同信息。然而這種“廣撒網”式宣傳行為，由于針對對象不明確，且不同針對對象對同一產品的關注信息參數不同，現有信息推薦方法不僅推薦信息準確率低下，而且降低了用戶體驗。

因此，如何實現解決現有信息推薦方法的推薦準確率低下以及用戶體驗差的問題，是目前亟需解決的問題。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種基于大數據的產品數據的推送方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，旨在解決現有信息推薦方法的推薦準確率低下以及用戶體驗差的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種基于大數據的產品數據的推送方法，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。

此外，為實現上述目的，本發明還提供一種基于大數據的產品數據的推送裝置，所述基于大數據的產品數據的推送裝置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裝置包括：

相關題目生成模塊，用于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；

相關結果獲取模塊，用于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；