[發明專利]海量金融支付數據的自動流程化處理技術有效
| 申請號: | 202010725542.0 | 申請日: | 2020-07-24 |
| 公開(公告)號: | CN111858716B | 公開(公告)日: | 2023-10-13 |
| 發明(設計)人: | 陳敏杰;黃文俊;李鋒;蓋璟琛;林濤 | 申請(專利權)人: | 廈門至恒融興信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/2458 | 分類號: | G06F16/2458;G06F16/28;G06Q40/06 |
| 代理公司: | 廈門荔信律和知識產權代理有限公司 35282 | 代理人: | 楊光 |
| 地址: | 361000 福建省廈門*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 海量 金融 支付 數據 自動 流程 處理 技術 | ||
1.一種海量金融支付數據的自動流程化處理方法,其特征在于:
所述方法包括如下步驟:
S1:獲取當前支付數據Di,所述當前支付數據Di是由用戶基于支付事件產生的;
S2:獲取當前支付數據Di的多個數據屬性,將所述多個屬性數據按照預設量化方法進行量化表示,得到當前支付數據Di的量化向量Div={di1,di2,…,din};其中,n為支付數據的數據屬性個數;
S3:獲取支付數據庫中當前已經保存的支付數據集D對應的量化向量集Dv;
S4:判斷所述量化向量集Dv是否為空;
如果是,則將當前支付數據Di的量化向量Div保存至所述支付數據庫中,返回步驟S1;
如果否,將當前支付數據Di的量化向量Div與所述量化向量集Dv中的每一個量化向量Dvk進行相似度計算;
S5:判斷是否所有相似度計算的結果均為相似度低于第一預定閾值;
如果是,則將當前支付數據Di及其量化向量Div保存至所述量化向量集Dv中;
如果否,則將所述量化向量集Dv中與當前支付數據Di的量化向量Div的相似度最高的量化向量刪除后,將當前支付數據Di及其量化向量Div保存至所述量化向量集Dv中;
其中,所述支付數據Di的多個數據屬性包括:支付終端屬性、支付方式屬性、支付發起時間、支付方ID、收款方ID、收款響應時間、支付金額以及支付成功標記。
2.如權利要求1所述的一種海量金融支付數據的自動流程化處理方法,其特征在于,
所述支付終端屬性還包括:支付終端的硬件環境參數、支付終端的軟件環境參數以及支付方法操作所述支付終端的編輯參數;
所述編輯參數包括在所述支付發起時間與所述收款響應時間之間所述支付方在所述支付終端上的操作參數,所述操作參數包括后退、刪除以及頁面停頓操作。
3.如權利要求1所述的一種海量金融支付數據的自動流程化處理方法,其特征在于:
在所述步驟S5之后,所述方法還包括:
S6:獲取所述支付數據庫中當前已經保存的支付數據集D對應的量化向量集Dv的個數m;
如果m=n,則判斷所述m個量化向量集Dv組成的量化矩陣是否穩定;
如果是,則提取所述m個量化向量集Dv進入自動化流程處理過程;
如果否,則將所述m個量化向量集Dv組成的量化矩陣另存為子矩陣塊保存至子矩陣塊數據庫中;
S7:從所述支付數據庫中刪除所述m個量化向量集Dv,返回步驟S1。
4.如權利要求3所述的一種海量金融支付數據的自動流程化處理方法,其特征在于:
所述判斷所述m個量化向量集Dv組成的量化矩陣是否穩定,具體包括:判斷所述m個量化向量集Dv組成的量化矩陣的所有特征根的絕對值是否小于預定閾值,如果是,則所述量化矩陣穩定。
5.如權利要求3所述的一種海量金融支付數據的自動流程化處理方法,其特征在于:
所述自動化流程處理包括:
基于所述量化矩陣對應的支付數據,建立用戶畫像。
6.如權利要求3所述的一種海量金融支付數據的自動流程化處理方法,其特征在于:
所述自動化流程處理包括:
判斷所述子矩陣塊數據庫中是否存在4q個所述子矩陣塊,其中q為大于1的正整數;
如果存在,則判斷所述4q個所述子矩陣塊組成的量化矩陣是否穩定;如果是,則提取所述m個量化向量集Dv進入自動化流程處理過程。
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