[發(fā)明專利]基于用戶行為的業(yè)務(wù)宣傳方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111002334.9
• 申請(qǐng)日: 2021-08-30
• 公開（公告）號(hào): CN113724004A
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 杜亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06Q30/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市沃德知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

1.一種基于用戶行為的業(yè)務(wù)宣傳方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取在目標(biāo)網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)辦理業(yè)務(wù)的客戶的凈推薦分?jǐn)?shù)；

利用預(yù)設(shè)埋點(diǎn)，獲取所述客戶在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)對(duì)所述業(yè)務(wù)的鏈接轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)及評(píng)價(jià)，并利用預(yù)訓(xùn)練的評(píng)價(jià)識(shí)別模型分析各個(gè)所述評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重系數(shù)，對(duì)所述凈推薦值、所述轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)以及所述每次轉(zhuǎn)發(fā)的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，得到所述客戶對(duì)所述業(yè)務(wù)的宣傳能力值；

判斷所述宣傳能力值是否小于預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)閾值；

當(dāng)所述客戶對(duì)應(yīng)的宣傳能力系數(shù)小于所述標(biāo)準(zhǔn)閾值時(shí)，將所述客戶標(biāo)記為普通客戶；

當(dāng)所述客戶對(duì)應(yīng)的宣傳能力系數(shù)大于或等于所述標(biāo)準(zhǔn)閾值時(shí)，將所述客戶標(biāo)記為優(yōu)質(zhì)客戶；

根據(jù)預(yù)設(shè)的宣傳策略，向所述優(yōu)質(zhì)客戶推送預(yù)構(gòu)建的網(wǎng)點(diǎn)產(chǎn)品展業(yè)信息。

2.如權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的業(yè)務(wù)宣傳方法，其特征在于，所述獲取在目標(biāo)網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)辦理業(yè)務(wù)的客戶的凈推薦分?jǐn)?shù)，包括：

當(dāng)預(yù)構(gòu)建的業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)檢測(cè)到客戶成功辦理業(yè)務(wù)后，利用預(yù)設(shè)的協(xié)同程序，向所述客戶的IP地址發(fā)送體驗(yàn)評(píng)分請(qǐng)求；

接收所述客戶返回的問答信息，并根據(jù)預(yù)設(shè)的選項(xiàng)分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)表，對(duì)所述問答信息進(jìn)行配置，得到所述客戶的用戶體驗(yàn)評(píng)分表；

根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重配置信息，對(duì)所述用戶體驗(yàn)評(píng)分表中的各個(gè)分?jǐn)?shù)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，得到所述客戶的凈推薦分?jǐn)?shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的業(yè)務(wù)宣傳方法，其特征在于，所述利用預(yù)設(shè)埋點(diǎn)，獲取所述客戶在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)對(duì)所述業(yè)務(wù)的鏈接轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)及評(píng)價(jià)，包括：

利用所述業(yè)務(wù)的后臺(tái)服務(wù)器中的預(yù)設(shè)埋點(diǎn)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)所述業(yè)務(wù)的鏈接的被轉(zhuǎn)發(fā)情況；

當(dāng)所述業(yè)務(wù)的鏈接被所述客戶進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)，獲取所述業(yè)務(wù)的鏈接的轉(zhuǎn)發(fā)路徑；

當(dāng)所述轉(zhuǎn)發(fā)路徑為非朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)，對(duì)所述客戶預(yù)標(biāo)記的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)進(jìn)行加一處理；以及

當(dāng)所述轉(zhuǎn)發(fā)路徑為朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)，對(duì)所述客戶預(yù)標(biāo)記的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)進(jìn)行加一處理，并利用所述客戶預(yù)授予的朋友圈查看權(quán)限，獲取所述客戶在轉(zhuǎn)發(fā)所述業(yè)務(wù)的鏈接時(shí)附帶的評(píng)價(jià)。

4.如權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的業(yè)務(wù)宣傳方法，其特征在于，所述利用預(yù)訓(xùn)練的評(píng)價(jià)識(shí)別模型分析各個(gè)所述評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)之前，所述方法還包括：

步驟A、獲取包含的語言識(shí)別網(wǎng)絡(luò)及分類輸出網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)識(shí)別模型，以及文本評(píng)價(jià)樣本集；

步驟B、將所述文本評(píng)價(jià)樣本集導(dǎo)入所述評(píng)價(jià)識(shí)別模型中，利用所述語言識(shí)別網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述文本評(píng)價(jià)集進(jìn)行情緒特征識(shí)別操作，得到特征識(shí)別結(jié)果集合；

步驟C、利用所述分類輸出網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述特征識(shí)別結(jié)果集合進(jìn)行預(yù)設(shè)種類的分類操作，得到所述文本評(píng)價(jià)樣本集對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果集合；

步驟D、利用預(yù)設(shè)的損失函數(shù)，將所述分類結(jié)果集合與所述文本評(píng)價(jià)樣本集對(duì)應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽集合進(jìn)行對(duì)比，得到所述評(píng)價(jià)識(shí)別模型的損失值；

步驟E、當(dāng)所述損失值大于預(yù)設(shè)的合格值時(shí)，利用預(yù)設(shè)的softmax層對(duì)所述評(píng)價(jià)識(shí)別模型進(jìn)行參數(shù)更新，并返回上述步驟B；

步驟F、當(dāng)所述損失值小于或等于所述合格值時(shí)，得到訓(xùn)練完成的評(píng)價(jià)識(shí)別模型。

5.如權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的業(yè)務(wù)宣傳方法，其特征在于，所述利用預(yù)訓(xùn)練的評(píng)價(jià)識(shí)別模型分析各個(gè)所述評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，包括：

利用所述評(píng)價(jià)識(shí)別模型的數(shù)據(jù)嵌入層，對(duì)所述每次轉(zhuǎn)發(fā)的評(píng)價(jià)進(jìn)行分詞處理，得到詞集合；

對(duì)所述詞集合進(jìn)行量化操作，并利用預(yù)設(shè)的位置編碼對(duì)量化結(jié)果進(jìn)行配置，得到詞向量集合；

利用預(yù)設(shè)的BERT算法對(duì)所述詞向量集合中各個(gè)詞向量進(jìn)行注意力權(quán)重配置，得到增強(qiáng)詞向量集合；

利用所述評(píng)價(jià)識(shí)別模型的數(shù)據(jù)處理層對(duì)所述增強(qiáng)詞向量集合進(jìn)行特征分類識(shí)別，得到所述每次轉(zhuǎn)發(fā)的評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。