[發明專利]基于互聯網金融的支付大數據分析方法及大數據分析系統

有效

• 申請號: 202011604964.9
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112765230B
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 陳非
• 申請（專利權）人: 深圳錢盒信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06Q40/02;G06Q40/04;G06Q40/08
• 代理公司: 成都明濤智創專利代理有限公司 51289
• 代理人: 杜夢

本發明實施例提供一種基于互聯網金融的支付大數據分析方法及系統，通過對支付用戶聚類和支付業務聚類進行數據分析挖掘，根據目標支付用戶對應的用戶畫像特征以及業務畫像特征分別在所述支付用戶聚類中獲取拓展支付用戶以拓展支付業務，然后計算所述目標支付用戶與所述目標支付業務序列中每個支付業務之間的匹配概率值，并根據所述匹配概率值在所述目標支付業務序列中選擇與所述目標支付用戶對應的推薦支付業務，以用于對所述目標支付用戶進行支付業務的推薦。如此，可利于對目標支付用戶進行支付業務的推薦，并改善推薦效果，可以提升用戶在使用互聯網金融平臺時的使用體驗。

技術領域

本發明涉及大數據分析技術領域，具體而言，涉及一種基于互聯網金融的支付大數據分析方法及大數據分析系統。

背景技術

隨著互聯網技術的飛速發展，互聯網金融平臺上與支付有關的數據量正以指數級而迅猛增長，相應的提供各種互聯網金融服務的供應商也如雨后春筍般不斷誕生。如此，現在以及不久的將來，在互聯網金融網絡中逐漸累積的數據將是巨量的、因此所以如何挖掘對這些海量的金融支付數據進行挖掘分析，以改善各供應商對用戶提供的金融服務質量，則顯得尤為重要。

發明內容

基于現有設計的不足，第一方面，本發明實施例提供一種基于互聯網金融的支付大數據分析方法，應用于大數據分析服務器，所述方法包括：

獲取通過對預先收集的支付用戶樣本集中每個支付用戶對應的用戶畫像特征進行聚類分析得到的支付用戶聚類和通過對預先收集的支付業務樣本集中每個支付業務對應的業務畫像特征進行聚類分析得到的支付業務聚類；

根據目標支付用戶對應的用戶畫像特征，在所述目標支付用戶對應的支付用戶聚類中獲取與所述目標支付用戶之間的匹配度滿足第一匹配條件的支付用戶，作為所述目標支付用戶對應的拓展支付用戶；

將所述目標支付用戶在預設時間周期內操作的支付業務和所述拓展支付用戶在預設時間周期內操作的支付業務作為目標支付業務加入目標支付業務序列中；

根據所述目標支付業務對應的業務畫像特征，在所述目標支付業務對應的支付業務聚類中獲取與所述目標支付業務之間的匹配度滿足第二匹配條件的支付業務，作為所述目標支付業務對應的拓展支付業務，添加到所述目標支付業務序列中；

計算所述目標支付用戶與所述目標支付業務序列中每個支付業務之間的匹配概率值，并根據所述匹配概率值在所述目標支付業務序列中選擇與所述目標支付用戶對應的推薦支付業務，以用于對所述目標支付用戶進行支付業務的推薦。

根據第一方面的一種實施方式，所述根據目標支付用戶對應的用戶畫像特征，在所述目標支付用戶對應的支付用戶聚類中獲取與所述目標支付用戶之間的匹配度滿足第一匹配條件的支付用戶，作為所述目標支付用戶對應的拓展支付用戶，包括：

將目標支付用戶對應的支付用戶聚類中所述目標支付用戶以外的支付用戶，確定為備選支付用戶，并獲取所述目標支付用戶與所述備選支付用戶分別對應的用戶畫像特征；

獲取所述目標支付用戶與所述備選支付用戶之間的交叉支付業務，并根據所述目標支付用戶與所述備選支付用戶分別對應的用戶畫像特征中與所述交叉支付業務匹配的業務標簽的第一平均操作熱度、所述目標支付用戶與所述備選支付用戶分別對應的用戶畫像特征中所有業務標簽的第二平均操作熱度，計算所述目標支付用戶與所述備選支付用戶之間的支付用戶匹配度；所述交叉支付業務是指所述目標支付用戶操作的支付業務與所述備選支付用戶操作的支付業務之間的交集；

根據所述支付用戶匹配度對所有所述備選支付用戶進行排序，并根據排序結果選擇預設數量個所述備選支付用戶確定為滿足第一匹配條件的支付用戶，作為所述目標支付用戶對應的拓展支付用戶。

根據第一方面的一種實施方式，所述根據所述目標支付業務對應的業務畫像特征，在所述目標支付業務對應的支付業務聚類中獲取與所述目標支付業務之間的匹配度滿足第二匹配條件的支付業務，作為所述目標支付業務對應的拓展支付業務，包括：