CN103413215A - 一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法 - Google Patents

一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，包括以下步骤：用户输入支付信息；根据省份与地市获取对应的地区码；根据银行代码及地区码，模糊搜索电子联行号列表；根据用户输入的支付信息中的银行名称获取关键字；将获取的关键字与模糊搜索出来的电子联行号列表的关键字进行匹配；匹配成功则返回。根据输入的信息能较为准确的匹配到电子联行号，使得跨行支付更为便捷、且更为人性化。

Description

一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法
 
技术领域
本发明涉及电子联行号匹配领域，更具体地，涉及一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法。
 
背景技术
同行交易：指代收付系统与某银行有接口交互，并可以通过接口进行支付交易，如HTTP接口，SOCKET接口，FTP接口等。
跨行交易：指代收付系统与某银行没有直接的接口，但可以通过其它银行进行此银行账号的支付交易。
在全国由于存在大大小小的各种城乡银行，而这些城乡银行又并未进行联网，如农村商业银行，其在每个省都是独立的银行系统，如果代收付要做全国的农村商业银行的业务，那么如果跟每个省份的农村商业直联又不大现实，在这种情况下可以通过跨行进行处理，比如目前代收付现在使用的跨行代付交易，就是通过连接建行，再由建行连接人行大小额系统进行代付。
虽然可以通过建行实现跨行的代付交易，但是通过建行进行跨行代付存在一个较大的问题，那就是走建行的跨行交易，必须提供付款账号的发卡行电子联行号，例如：中国工商银行股份有限公司广州天河支行，它所对应的电子联行号为：102581000208，代收付必须将此电子联行号与账号信息一起提供到建行方可进行跨行付款，由于商户上送的开户行名称可能不完整，如只提供，广州工行天河支行，那么如果系统要正确找到完整的名称及电子联行号，必须有一个匹配识别系统。
 
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提出一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，能够更好的服务商户。
本发明的技术方案为：
一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，包括以下步骤：
S1.用户输入支付信息；
S2.根据省份与地市获取对应的地区码；
S3.根据银行代码及地区码，模糊搜索电子联行号列表；
S4.根据用户输入的支付信息中的银行名称获取关键字；
S5.将获取的关键字与模糊搜索出来的电子联行号列表的关键字进行匹配；
S6.匹配成功则返回。
优选的，所述步骤S4中获取关键字的具体方式为：
S41.用户输入银行名称；
S42.去掉所有银行名称常用字；
S43.去掉对应银行名称常用字；
S44.去掉银行名称中地址名，获取关键字。
优选的，所述步骤S44还包括对获取的关键字进行修正。
优选的，所述步骤S5的匹配方式采用矩阵相似度算法进行匹配，相似度最高的匹配值为用户输入的信息对于的电子联行号。
优选的，所述矩阵相似度算法具体为：
令字符串s1的长度大于s2的长度，即n1>n2，记S=n1-n2。
S51.将字符串s1的字符依次写成一行，将字符串s2的字符依次写成一列，然后依次比对，字符相同的就记为1，不同的就记为0，生成矩阵R，矩阵元素R[i，j]表示s2的第i个元素与s1的第j个元素是否相同；
S52.生成矩阵R1，R1的行数等于S+1，列数等于n2，R1[i，j]=R[j，j+i-1]；
S53.将矩阵R1的非零元素换成所在行的数字，生成矩阵R2；
S54.从矩阵R2倒数第二行反向递推到第一行，则第一行含有下面所有行的最大信息量，即找到了最优路径；
S541.先在R2的倒数第二行取一个元素，再在倒数第一行取n2-1个元素，计算这n2个元素的信息量；
S542.在倒数第二行取两个元素，再在倒数第一行取n2-2个元素，同样计算这n2个元素的信息量；
S543.依次穷举计算，得到信息量最大的划分；
S544.对倒数第二行元素和倒数第三行，重复步骤S541、S542、S543，直到第一行为止；
S545.将划分的右上角元素置零，将右下角元素替代右上角元素，保留左上角元素；
S546.取得整个划分，在数值增大的地方加入空格，空格的个数为前后变化的数值的差值，元素零除外。
优选的，所述步骤S1中用户输入支付信息后，还包括将该支付信息与知识库中的信息进行比对，当前输入信息已存储在知识库中，则匹配成功；否则跳转至步骤S2。
优选的，所述步骤S1中的支付信息包括：账号、户名、省份名、地市名、开户银行名称及银行代码。
 
附图说明
图1为本发明电子联行号匹配流程图。
图2为本发明获取关键字流程图。
 
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述，但本发明的实施方式并不限于此。
如图1，一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法的具体实现方式为：
（1）商户输入支付信息，其中支付信息包括账号、户名、省份名、地市名、开户银行名称和银行代码；
（2）从知识库中查找该信息是否做过交易，如已交易过，则匹配成功，否则跳转至步骤（3）；
（3）根据省份与地市获取对应的地区码；
（4）根据银行代码及地区码，模糊搜索电子联行号列表并根据地区码、银行名称调用关键字生成模块；
（5）生成支付卡号所对应的开户行支行名称关键字；
（6）从数据库中查找所在地区及所在银行的关键字列表，找到相似的关键字；
（7）判断其相似是否达到0.5，若大于0.5，则匹配成功，匹配结束；否则继续查找所在地区是否存在默认的可处理的支行名称，存在则匹配成功。
电子联行号匹配模块，根据商户上传的省份与地市通过系统地区表找到对应的地区码，根据银行代码以及找到的对应地区码，模糊搜索电子联行号列表，根据上传的银行名称获取关键字，对于关键字的获取是智能路由匹配过程的核心技术之一称之为电子联行号匹配过程。
获取关键字的流程如图2，
1）客户信息由商户在代收付系统录入的信息，默认为是正确的，如果出现失败的，需要商户把信息维护正确。
2）知识库的数据是保存了成功交易过的账户对应的联行号信息。
3）把商户送上来的开户行信息截取关键字与开户行所在市的银行名称的关键字匹配得最大的相似度的记录。采用算法关键字相似度算法。
具体流程：
（11）获取行名的关键字（包括系统库表的以及商户送过来的开户行数据），用同一个方法处理，保证统一性。
配置字典，定义4种子类
银行名称常用词，例如“股份有限公司”、“营业部”，“支行”
银行名称，例如“招商银行”，“招行”
省市信息，例如“广东省”，“广州市”
结果修正词，例如“广州市桥”
算法流程及例子（例如开户行“招商银行股份有限公司广州市桥支行营业部”）
剔除银行名称常用词。剔除“股份有限公司”、“营业部”，“支行”，结果为“招商银行广州市桥”；
剔除银行名称。剔除“招商银行”，结果为“广州市桥”；
剔除省市。剔除“广州市”，结果是“桥”，由于结果长度太小不利于相似度匹配，还原到上一层，结果仍为“广州市桥”；
结果修正，根据配置信息“广州市桥”应为“市桥”，结果为“市桥”
经过以上步骤，得到关键字为“市桥”，与人工判断得到的关键字无异。下表为招行广州市内各网点名称以及由系统抽取得到的关键字。
如表1中广州市部分银行的关键字：
表1
行名 关键字
招商银行广州分行 广州
招商银行广州分行天河支行 天河
招商银行广州分行人民中路支行 人民中路
招商银行广州分行五羊支行 五羊
招商银行广州分行白云路支行 白云路
招商银行广州分行环市东路支行 环市东路
招商银行广州分行海珠支行 海珠
招商银行广州分行流花支行 流花
招商银行广州分行营业部 广州
招商银行广州分行东风支行 东风
招商银行股份有限公司广州林和路支行 林和路
招商银行广州分行世贸大厦支行 世贸大厦
招商银行广州分行越秀支行 越秀
招商银行广州分行东山支行 东山
招商银行广州分行机场支行 机场
招商银行广州分行高新支行 高新
招商银行股份有限公司广州珠江新城支行 珠江新城
招商银行广州分行番禺支行 番禺
招商银行股份有限公司广州市桥支行 市桥
招商银行股份有限公司广州增城支行 增城
招商银行股份有限公司广州新塘支行 新塘
招商银行广州开发区支行 开发区
招商银行股份有限公司广州龙口支行 龙口
招商银行股份有限公司广州风神支行 风神
招商银行股份有限公司广州体育西路支行 体育西路
招商银行股份有限公司广州上下九支行 上下九
招商银行股份有限公司广州花城支行 花城
招商银行股份有限公司广州中山二路支行 二路
招商银行股份有限公司广州南沙支行 南沙
招商银行股份有限公司广州黄埔大道支行 黄埔大道
招商银行股份有限公司广州金穗支行 金穗
招商银行股份有限公司广州科技园支行 科技园
招商银行股份有限公司广州天安支行 天安
招商银行股份有限公司广州石牌支行 石牌
招商银行股份有限公司广州丰兴支行 丰兴
招商银行股份有限公司广州天润路支行 天润路
招商银行股份有限公司广州盈隆广场支行 盈隆广场
招商银行股份有限公司广州锦城大厦支行 锦城大厦
（12）使用矩阵相似度算法，把商户的送来的开户行交易的关键字与系统里该行该市的所有行的关键字进行相似度匹配运算，得到相似度最高的匹配值。商户上送的数据“招商银行股份有限公司广州市桥支行营业部”的关键字“市桥”与库表的数据“招商银行股份有限公司广州市桥支行”的关键字“市桥”相似度为1，完全匹配，系统自动匹配正确。
（13）关键字相似度算法结果分析
根据市场部第一次从商户提供的数据进行测试（已剔除建行后的不同的开户银行，测试数据共310条），通过计算，关键字的相似度在0.5-1区间的占85%（共259条），关键字完全匹配（相似度为1）有170条，占56%，准确率为100%；其中相似度在0.5-0.9区间的准确率为81% 。
总计：如果我们考虑将相似度大于0.5的匹配结果向建行提交，准确率达到93%，共240条记录。
测试数据说明： 数据仅有开户行名称，所在省市人工判别添加，有些记录不能准确分辨所属省市，故存在部分结果有问题，这部分记录占5%左右。
4）业务规则是由经验所得的，符合一定条件的话不管开户行是哪个只要送到业务规则的记录最终必会成功。
在本实施例中，相似度矩阵算法具体为：
令字符串s1的长度大于s2的长度，即n1>n2，记S=n1-n2。
S51.将字符串s1的字符依次写成一行，将字符串s2的字符依次写成一列，然后依次比对，字符相同的就记为1，不同的就记为0，生成矩阵R，矩阵元素R[i，j]表示s2的第i个元素与s1的第j个元素是否相同；
S52.生成矩阵R1，R1的行数等于S+1，列数等于n2，R1[i，j]=R[j，j+i-1]；
S53.将矩阵R1的非零元素换成所在行的数字，生成矩阵R2；
S54.从矩阵R2倒数第二行反向递推到第一行，则第一行含有下面所有行的最大信息量，即找到了最优路径；
S541.先在R2的倒数第二行取一个元素，再在倒数第一行取n2-1个元素，计算这n2个元素的信息量；
S542.在倒数第二行取两个元素，再在倒数第一行取n2-2个元素，同样计算这n2个元素的信息量；
S543.依次穷举计算，得到信息量最大的划分；
S544.对倒数第二行元素和倒数第三行，重复步骤S541、S542、S543，直到第一行为止；
S545.将划分的右上角元素置零，将右下角元素替代右上角元素，保留左上角元素；
S546.取得整个划分，在数值增大的地方加入空格，空格的个数为前后变化的数值的差值，元素零除外。
如表2，为存储在知识库中字典
表2
ITEM_NAME ITEM_VAL ITEM_VAL_DESC
BANKNAME 102 工商银行
BANKNAME 102 工商行
BANKNAME 102 工行
　 　 　
BANKNAME 103 农业银行
BANKNAME 103 农业行
BANKNAME 103 农行
　 　 　
BANKNAME 104 银行
BANKNAME 104 中行
　 　 　
　 　 　
BANKNAME 105 建设银行
BANKNAME 105 建行
　 　 　
BANKNAME 201 国家开发银行
　 　 　
BANKNAME 301 交通银行
BANKNAME 301 交通行
BANKNAME 301 交行
　 　 　
BANKNAME 302 中信银行
BANKNAME 302 中信
BANKNAME 302 中信行
　 　 　
BANKNAME 303 光大银行
BANKNAME 303 光大
BANKNAME 303 光大行
　 　 　
BANKNAME 304 华夏银行
BANKNAME 304 华夏
BANKNAME 304 华夏行
　 　 　
BANKNAME 305 民生银行
BANKNAME 305 民生行
BANKNAME 305 民生
　 　 　
BANKNAME 306 广东发展银行
BANKNAME 306 广发
BANKNAME 306 广发行
BANKNAME 306 广东发展
　 　 　
BANKNAME 307 深圳发展银行
BANKNAME 307 深发展
BANKNAME 307 深圳发展
BANKNAME 307 深发
BANKNAME 307 深发行
　 　 　
BANKNAME 308 招商银行
BANKNAME 308 招行
BANKNAME 308 招商
BANKNAME 308 招商行
　 　 　
BANKNAME 309 兴业银行
BANKNAME 309 兴业
BANKNAME 309 兴业行
　 　 　
BANKNAME 310 上海浦东发展银行
BANKNAME 310 浦东发展银行
BANKNAME 310 浦发
BANKNAME 310 上海浦发
BANKNAME 310 浦发银行
BANKNAME 310 浦发行
　 　 　
BANKNAME 313 城市商业银行
BANKNAME 313 市商
BANKNAME 313 城市商业
BANKNAME 313 商业银行
　 　 　
BANKNAME 314 农村商业银行（江苏）
　 　 　
BANKNAME 315 恒丰银行
BANKNAME 315 恒丰
　 　 　
BANKNAME 316 浙商银行
BANKNAME 316 浙商
　 　 　
BANKNAME 317 农村合作银行
BANKNAME 317 农村合作
　 　 　
BANKNAME 401 城市信用社
BANKNAME 401 信用社
　 　 　
BANKNAME 402 农村信用社
BANKNAME 402 农信社
BANKNAME 402 农信
BANKNAME 402 农村信用
BANKNAME 402 合作联社
　 　 　
BANKNAME 403 邮政储蓄银行
BANKNAME 403 邮政储蓄
BANKNAME 403 邮储
BANKNAME 403 邮政银行
　 　 　
ALWAYS 001 股份有限公司
ALWAYS 001 有限责任公司
ALWAYS 001 中国
ALWAYS 001 营业部
ALWAYS 001 分社
ALWAYS 001 合作社
ALWAYS 001 支行
ALWAYS 001 分行
ALWAYS 001 办事处
ALWAYS 001 分理处
ALWAYS 001 营业所
ALWAYS 001 营业室
ALWAYS 001 储蓄所
ALWAYS 001 营业中心
ALWAYS 001 信用社
　 　 　
ALWAYS 002 广州市桥|市桥
表3为广东省部分城市字典示例：
表3
AREA_NAME AREA_FULLNAME
广东 广东省
潮安 潮安县
潮州 潮州市
饶平 饶平县
东莞 东莞市
恩平 恩平市
封开 封开县
佛山 佛山市
高要 高要市
高州 高州市
广宁 广宁县
广州 广州市
海丰 海丰县
河源 河源市
东源 东源县
和平 和平县
连平 连平县
鹤山 鹤山市
化州 化州市
怀集 怀集县
惠来 惠来县
惠州 惠州市
惠州 惠州市
博罗 博罗县
惠东 惠东县
龙门 龙门县
江门 江门市
揭东 揭东县
揭西 揭西县
揭阳 揭阳市
开平 开平市
乐昌 乐昌市
雷州 雷州市
连州 连州市
廉江 廉江市
龙川 龙川县
陆丰 陆丰市
陆河 陆河县
罗定 罗定市
茂名 茂名市
电白 电白县
梅州 梅州市
大埔 大埔县
丰顺 丰顺县
蕉岭 蕉岭县
平远 平远县
五华 五华县
南雄 南雄市
普宁 普宁市
清远 清远市
佛冈 佛冈县
连南瑶族自治 连南瑶族自治县
连山 连山县
清新 清新县
阳山 阳山县
汕头 汕头市
潮阳 潮阳区
澄海 澄海区
南澳 南澳县
汕尾 汕尾市
韶关 韶关市
曲江 曲江区
仁化 仁化县
乳源 乳源县
始兴 始兴县
翁源 翁源县
新丰 新丰县
深圳 深圳市
四会 四会市
遂溪 遂溪县
台山 台山市
吴川 吴川市
信宜 信宜市
兴宁 兴宁市
徐闻 徐闻县
阳春 阳春市
阳东 阳东县
阳江 阳江市
阳西 阳西县
英德 英德市
云浮 云浮市
新兴 新兴县
郁南 郁南县
湛江 湛江市
肇庆 肇庆市
德庆 德庆县
中山 中山市
珠海 珠海市
紫金 紫金县
以上所述的本发明的实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神原则之内所做出的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.用户输入支付信息；
S2.根据省份与地市获取对应的地区码；
S3.根据银行代码及地区码，模糊搜索电子联行号列表；
S4.根据用户输入的支付信息中的银行名称获取关键字；
S5.将获取的关键字与模糊搜索出来的电子联行号列表的关键字进行匹配；
S6.匹配成功则返回。
2.根据权利要求1所述的基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，其特征在于，步骤S4中获取关键字的具体方式为：
S41.用户输入银行名称；
S42.去掉所有银行名称常用字；
S43.去掉对应银行名称常用字；
S44.去掉银行名称中地址名，获取关键字。
3.根据权利要求2所述的基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，其特征在于，所述步骤S44还包括对获取的关键字进行修正。
4.根据权利要求1所述的基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，其特征在于，所述步骤S5的匹配方式采用矩阵相似度算法进行匹配，相似度最高的匹配值为用户输入的信息对于的电子联行号。
5.根据权利要求4所述的基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，其特征在于，所述矩阵相似度算法具体为：
令字符串s1的长度大于s2的长度，即n1>n2，记S=n1-n2。
6.S51.将字符串s1的字符依次写成一行，将字符串s2的字符依次写成一列，然后依次比对，字符相同的就记为1，不同的就记为0，生成矩阵R，矩阵元素R[i，j]表示s2的第i个元素与s1的第j个元素是否相同；
S52.生成矩阵R1，R1的行数等于S+1，列数等于n2，R1[i，j]=R[j，j+i-1]；
S53.将矩阵R1的非零元素换成所在行的数字，生成矩阵R2；
S54.从矩阵R2倒数第二行反向递推到第一行，则第一行含有下面所有行的最大信息量，即找到了最优路径；
S541.先在R2的倒数第二行取一个元素，再在倒数第一行取n2-1个元素，计算这n2个元素的信息量；
S542.在倒数第二行取两个元素，再在倒数第一行取n2-2个元素，同样计算这n2个元素的信息量；
S543.依次穷举计算，得到信息量最大的划分；
S544.对倒数第二行元素和倒数第三行，重复步骤S541、S542、S543，直到第一行为止；
S545.将划分的右上角元素置零，将右下角元素替代右上角元素，保留左上角元素；
S546.取得整个划分，在数值增大的地方加入空格，空格的个数为前后变化的数值的差值，元素零除外。
7.根据权利要求1至5任一项所述的基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，其特征在于，所述步骤S1中用户输入支付信息后，还包括将该支付信息与知识库中的信息进行比对，当前输入信息已存储在知识库中，则匹配成功；否则跳转至步骤S2。
8.根据权利要求1所述的基于矩阵相似度算法的电子联行号匹配方法，其特征在于，所述步骤S1中的支付信息包括：账号、户名、省份名、地市名、开户银行名称及银行代码。
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