[發明專利]基于云計算的區塊鏈大數據金融用戶標簽估計方法及系統

有效

• 申請號: 202010184768.4
• 申請日: 2020-03-17
• 公開（公告）號: CN111415236B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 上海新致軟件股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/00
• 分類號: G06Q40/00;G06F16/27
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 郭智

本發明公開了一種基于云計算的區塊鏈大數據金融用戶標簽估計方法及系統，所述方法包括：云計算終端爬蟲得到用戶的多項消費數據，將多項所述消費數據發送至客戶端；其中，消費數據包括消費項目、消費時間、消費金額；客戶端獲得每兩個消費時間相鄰的消費項目之間的相關系數，根據所述相關系數和所述消費項目得到項目特征；根據項目特征和消費金額，獲得用戶的用戶標簽；客戶端將用戶標簽存儲到區塊鏈中。通過采用以上方案，依照消費項目、消費時間、消費金額輸入上述的標簽估計模型中，得到的用戶標簽可以準確反映用戶的消費情況。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體而言，涉及一種基于云計算的區塊鏈大數據金融用戶標簽估計方法及系統。

背景技術

用戶的維護對于運營商來說是一個重要指標。然而，用戶的流動性大，可控性差，銀行、證券公司等金融服務運營商需要對用戶進行維護，就需要了解用戶的消費習慣和動作。一般的，金融服務運營商通常對用戶進行標簽化，然后針對不同的標簽類別的用戶采用相對應的維護措施。

現有技術中，主要依靠用戶的消費動作來確定用戶的標簽，主要采用的方法有對用戶的消費動作數據進行清洗，挑選運營商認為有用的消費動作數據作為預測用戶標簽的依托。然而用戶的每一個動作都是有意義的，如果剔除掉用戶的一些消費動作數據，僅僅挑選部分消費動作數據作為預測用戶標簽的依托，每個用戶的消費動作數據項目是一樣的，得出的用戶標簽并不能準確反映出用戶的消費、理財情況。而且，每個用戶的消費動作數據是不一致的，每個用戶的消費事項是有區別的，因此，每個用戶都采用相同的消費動作數據項目作為用戶標簽的確定基準數據，確定出的用戶標簽并不能準確反映出用戶的消費、理財情況，在大數據時代，大數據用戶多，要對準確獲得每個用戶的用戶標簽也不容易。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種基于云計算的區塊鏈大數據金融用戶標簽估計方法及系統，用以至少解決現有技術中存在的上述問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于云計算的區塊鏈大數據金融用戶標簽估計方法，包括:

云計算終端爬蟲得到用戶的多項消費數據，將多項所述消費數據發送至客戶端；消費數據包括消費項目、消費時間、消費金額；

客戶端獲得每兩個消費時間相鄰的消費項目之間的相關系數，根據所述相關系數和所述消費項目得到項目特征；根據項目特征和消費金額，獲得用戶的用戶標簽；

客戶端將用戶標簽存儲到區塊鏈中。

可選的，客戶端獲得每兩個消費時間相鄰的消費項目之間的相關系數，根據所述相關系數和所述消費項目得到項目特征；根據項目特征和消費金額，獲得用戶的用戶標簽，具體為：

客戶端依次輸入標簽估計模型中，標簽估計模型包括特征分離估計網絡、相關系數網絡、特征預測網絡、金額權值網絡和標簽配置網絡；

客戶端依次輸入標簽估計模型中具體為：

按照消費時間的先后順序，依次將消費數據的消費項目和消費金額作為特征分離估計網絡，特征分離估計網絡根據消費項目得到項目初特征，根據消費金額和消費項目得到金額特征；相關系數網絡根據兩個相鄰的特征分離估計網絡輸出的項目初特征，獲得兩個消費時間相鄰的消費項目之間的相關系數，特征預測網絡根據相關系數和項目初特征獲得每個消費項目的項目終特征；

金額權值網絡根據金額特征獲得金額權值；

標簽配置網絡根據項目終特征和金額權值得到用戶的用戶標簽。

可選的，標簽估計模型包括多個特征分離估計網絡、多個相關系數網絡、多個特征預測網絡、多個金額權值網絡和一個標簽配置網絡；特征分離估計網絡的數量與消費數據的數量一致；多個特征分離估計網絡與多個相關系數網絡一一對應，多個相關系數網絡與多個特征預測網絡一一對應，多個金額權值網絡與多個特征預測網絡一一對應；