CN105225150A - 基于计算机的数据智能匹配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
公开了一种基于计算机的数据智能匹配方法及系统，用于将用户份额与第一对象集合和第二对象集合匹配，所述第一对象集合中的每个第一对象具有对应的增长率和额度，所述第二对象集合中的每个第二对象具有对应的增长率和额度。本发明提供的基于计算机的数据智能匹配方法及系统可以使数据智能匹配，实现用户份额与具有一定额度的对象的匹配以达到预定的目标。
Description
技术领域
本发明属于计算机领域，具体地涉及基于计算机的数据智能匹配方法及系统。
背景技术
随着计算机技术的进步，利用计算机自动进行大量的数据智能匹配成为可能，在每个用户具有不同的用户份额的前提下，如何实现用户份额与具有一定额度的对象的匹配以实现预定的目标是亟需解决的问题。
例如，在投资过程中，一方面有多个用户的投资份额，另一方面是待投资项目，不同的项目具有不同的风险、额度和期限，在用户数量较大的情况下难以实现用户份额与项目的匹配以及额度的分配。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于计算机的数据智能匹配方法及系统。
根据本发明的一方面，提供一种基于计算机的数据智能匹配方法，用于将用户份额与第一对象集合和第二对象集合匹配，所述第一对象集合中的每个第一对象具有对应的增长率和额度，所述第二对象集合中的每个第二对象具有对应的增长率和额度，所述方法包括：
获取每个用户的用户份额，并计算得到所有用户的用户总份额；
根据分配比例以及所述用户总份额获取第一份额以及第二份额；
基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配，获取所述第一份额对应的第一对象子集合以及所述子集合中每个第一对象对应的用户份额；
基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配，获取所述第二份额对应的第二子对象集合以及所述子集合中每个第二子对象对应的用户份额；
基于每个用户的用户份额与所述用户总份额的比例将所述第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户和所述第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。
优选地，所述分配比例为1:9-10:0。
优选地，基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配包括：
获取每个第一对象的风险参数；
根据每个第一对象的风险参数将所述第一份额与第一对象集合进行匹配以使得增长额度最大化或风险最小化。
优选地，通过收集每个第一对象的预定风险评级信息获取每个第一对象的风险参数。
优选地，基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配包括：
获取每个第二对象的风险参数；
根据每个第二对象的风险参数将所述第二份额与第二对象集合进行匹配以使得增长额度最大化。
优选地，上述基于计算机的数据智能匹配方法还包括：
基于每个用户的用户额度分配情况，自动生成每个用户与匹配的第一对象之间的契约，所述契约包括该用户的与该第一对象匹配的用户份额。
根据本发明的另一方面，提供一种基于计算机的数据智能匹配系统，用于将用户份额与第一对象集合和第二对象集合匹配，所述第一对象集合中的每个第一对象具有对应的增长率和额度，所述第二对象集合中的每个第二对象具有对应的增长率和额度，所述系统包括：
数据获取模块，用于获取每个用户的用户份额，并计算得到所有用户的用户总份额；
数据分配模块，用于根据分配比例以及所述用户总份额获取第一份额以及第二份额；
第一数据匹配模块，用于基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配，获取所述第一份额对应的第一对象子集合以及所述子集合中每个第一对象对应的用户份额；
第二数据匹配模块，用于基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配，获取所述第二份额对应的第二子对象集合以及所述子集合中每个第二子对象对应的用户份额；
第三数据匹配模块，用于基于每个用户的用户份额与所述用户总份额的比例将所述第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户和所述第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。
优选地，所述分配比例为1:9-10:0。
优选地，所述第一数据匹配模块包括：第一风险参数获取单元，用于获取每个第一对象的风险参数；第一数据匹配单元，用于根据每个第一对象的风险参数将所述第一份额与第一对象集合进行匹配以使得增长额度最大化或风险最小化。
优选地，所述第一风险参数获取单元通过收集每个第一对象的预定风险评级信息获取每个第一对象的风险参数。
优选地，所述第二数据匹配模块包括：第二风险参数获取单元，用于获取每个第二对象的风险参数；第二数据匹配单元，用于根据每个第二对象的风险参数将所述第二份额与第二对象集合进行匹配以使得增长额度最大化。
优选地，上述基于计算机的数据智能匹配系统还包括：契约生成模块，基于每个用户的用户额度分配情况，自动生成每个用户与匹配的第一对象之间的契约，所述契约包括该用户的与该第一对象匹配的用户份额。
根据本发明的基于计算机的数据智能匹配方法及系统，可以使数据智能匹配，实现用户份额与具有一定额度的对象的匹配以达到预定的目标。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的基于计算机的数据智能匹配方法的流程图；
图2是根据本发明另一实施例的基于计算机的数据智能匹配方法的流程图；
图3是根据本发明另一实施例的基于计算机的数据智能匹配系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的基于计算机的数据智能匹配方法的流程图。该方法用于将用户份额与第一对象集合和第二对象集合匹配，所述第一对象集合中的每个第一对象具有对应的增长率和额度，所述第二对象集合中的每个第二对象具有对应的增长率和额度，该方法包括以下步骤。
步骤S01、获取每个用户的用户份额，并计算得到所有用户的用户总份额。
在本实施例中，首先获取每个用户的份额，并将其叠加计算得到所有用户的用户总份额。在此之前还需要对每个用户进行风险投资评级，每个用户可根据自己的风险投资等级投入相应的份额。
步骤S02、根据分配比例以及所述用户总份额获取第一份额以及第二份额。
在本实施例中，按照一定的分配比例将用户投入总份额分成第一份额和第二份额，该分配比例可以为1:9-10:0。优选地分配比例为6:4。如用户投入总份额为10000元，若分配比例为6:4，则第一份额为6000元，第二份额为4000元。若分配比例为10:0，则第一份额为10000元，第二份额为0元。
步骤S03、基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配，获取所述第一份额对应的第一对象子集合以及所述子集合中每个第一对象对应的用户份额。
在本实施例中，第一对象集合为借款项目，比如小额借款等。也就是说，第一份额用于借款项目。每个借款项目都会获得一定的利息即具有第一预定增长率，借款项目可以每个月还本付息，也可以每月付息、到期还本。若采用每月还本付息，则本息复投，即每月返还的本金和每月产生的利息加入到新的借款项目中。
基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配具体包括：
步骤S031、获取每个第一对象的风险参数；步骤S032、根据每个第一对象的风险参数将所述第一份额与第一对象集合进行匹配以使得增长额度最大化或风险最小化。
在本实施例中，通过收集每个第一对象的预定风险评级信息获取每个第一对象的风险参数。比如收集借款人资产及征信信息、工作信息、借款记录、FICO评分、黑名单管理等，充分、有效地分散风险。
步骤S04、基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配，获取所述第二份额对应的第二子对象集合以及所述子集合中每个第二子对象对应的用户份额。
在本实施例中，第二对象集合可选择为基金、股票、期货、外汇、债券、选择权、期权以及认股权证等金融商品和衍生品的其中之一或多个。每个第二对象都有一定的增长率，比如8％-10％。
基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配具体包括：
步骤S041、获取每个第二对象的风险参数；
步骤S042、根据每个第二对象的风险参数将所述第二份额与第二对象集合进行匹配以使得增长额度最大化。
步骤S05、基于每个用户的用户份额与所述用户总份额的比例将所述第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户和所述第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。
在本实施例中，与第一份额匹配的每个第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户，同样地，与第二份额匹配的每个第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。分配的时候可以平均分配到每个用户，也可以按一定的比例分配给每个用户。根据本发明的基于计算机的数据智能匹配方法可以使数据智能匹配，实现用户份额与具有一定额度的对象的匹配以达到预定的目标。
图2示出了根据本发明实施例的基于计算机的数据智能匹配方法的流程图。在上述实施例的基础上，本发明第二实施例增加了契约生成的过程，其中，前面的步骤与上述实施例里的步骤一致，在此不在赘述。所述方法包括以下步骤：
步骤S01、获取每个用户的用户份额，并计算得到所有用户的用户总份额；
步骤S02、根据分配比例以及所述用户总份额获取第一份额以及第二份额；
步骤S03、基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配，获取所述第一份额对应的第一对象子集合以及所述子集合中每个第一对象对应的用户份额；
步骤S04、基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配，获取所述第二份额对应的第二子对象集合以及所述子集合中每个第二子对象对应的用户份额；
步骤S05、基于每个用户的用户份额与所述用户总份额的比例将所述第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户和所述第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。
步骤S06、基于每个用户的用户额度分配情况，自动生成每个用户与匹配的第一对象之间的契约，所述契约包括该用户的与该第一对象匹配的用户份额。
在本实施例中，将第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配到每个用户，则生成每个用户与匹配的第一对象之间的契约。该契约包括该用户的与第一对象匹配的用户份额。该契约还可以包括还款期限、结息方式以及收益率。还款期限可以为1-36个月，如3个月，6个月。12个月等。结息方式可以每月还本付息，每月付息到期还本等。收益率的大小一般为8％-12％。
具体地，以产品无忧宝为例，该产品将获取每个用户的用户份额，比如100个用户，每个用户的用户份额均为1万元，则100个用户的用户总份额为100万元。以6:4的比例获取第一份额以及第二份额，则第一份额为60万元，第二份额为40万元，其中，第一份额用于借款项目，第二份额用于货币基金等金融产品。第一对象集合包括多个借款项目，根据每个借款项目的风险参数，获取与第一份额对应的第一子对象集合即与第一份额对应的借款项目，例如有10个借款项目与第一份额对应；将10个借款项目中的每个借款项目的额度分配给每个用户。第二对象集合包括多种基金，根据每个基金的风险参数，获取与第二份额对应的第二子对象集合即与第二份额对应的基金，例如有5个基金与第二份额对应；将5个基金中每个基金的投入额度分配给每个用户。
具体地，以产品定存宝为例，该产品将获取每个用户的用户份额，比如100个用户，每个用户的用户份额均为1万元，则100个用户的用户总份额为100万元。以10:0的比例获取第一份额以及第二份额，则第一份额为100万元，第二份额为0万元，其中，第一份额用于借款项目，第二份额用于基金等金融产品。即为无忧宝的特殊形式。第一对象集合包括多个借款项目，根据每个借款项目的风险参数，获取与第一份额对应的第一子对象集合即与第一份额对应的借款项目，例如有10个借款项目与第一份额对应；将10个借款项目中的每个借款项目的额度分配给每个用户。
图3示出了根据本发明实施例的基于计算机的数据智能匹配系统的结构示意图，所述系统包括：
数据获取模块301，用于获取每个用户的用户份额，并计算得到所有用户的用户总份额；
数据分配模块302，用于根据分配比例以及所述用户总份额获取第一份额以及第二份额；
第一数据匹配模块303，用于基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配，获取所述第一份额对应的第一对象子集合以及所述子集合中每个第一对象对应的用户份额；
其中，第一数据匹配模块303包括第一风险参数获取单元3031和第一数据匹配单元3032，其中，第一风险参数获取单元3031用于获取每个第一对象的风险参数；第一数据匹配单元3032用于根据每个第一对象的风险参数将所述第一份额与第一对象集合进行匹配以使得增长额度最大化或风险最小化。
第二数据匹配模块304，用于基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配，获取所述第二份额对应的第二子对象集合以及所述子集合中每个第二子对象对应的用户份额；
其中，第二数据匹配模块304包括第二风险参数获取单元3041和第二数据匹配单元3042，第二风险参数获取单元3041用于获取每个第二对象的风险参数；第二数据匹配单元3042用于根据每个第二对象的风险参数将所述第二份额与第二对象集合进行匹配以使得增长额度最大化。
第三数据匹配模块305，用于基于每个用户的用户份额与所述用户总份额的比例将所述第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户和所述第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。
上述实施例只是本发明的举例，尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例和附图所公开的内容。
Claims (12)
1.一种基于计算机的数据智能匹配方法，用于将用户份额与第一对象集合和第二对象集合匹配，所述第一对象集合中的每个第一对象具有对应的增长率和额度，所述第二对象集合中的每个第二对象具有对应的增长率和额度，所述方法包括：
获取每个用户的用户份额，并计算得到所有用户的用户总份额；
根据分配比例以及所述用户总份额获取第一份额以及第二份额；
基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配，获取所述第一份额对应的第一对象子集合以及所述子集合中每个第一对象对应的用户份额；
基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配，获取所述第二份额对应的第二子对象集合以及所述子集合中每个第二子对象对应的用户份额；
基于每个用户的用户份额与所述用户总份额的比例将所述第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户和所述第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。
2.根据权利要求1所述的基于计算机的数据智能匹配方法，其中，所述分配比例为1:9-10:0。
3.根据权利要求1所述的基于计算机的数据智能匹配方法，其中，基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配包括：
获取每个第一对象的风险参数；
根据每个第一对象的风险参数将所述第一份额与第一对象集合进行匹配以使得增长额度最大化或风险最小化。
4.根据权利要求3所述的基于计算机的数据智能匹配方法，其中，通过收集每个第一对象的预定风险评级信息获取每个第一对象的风险参数。
5.根据权利要求1所述的基于计算机的数据智能匹配方法，其中，基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配包括：
获取每个第二对象的风险参数；
根据每个第二对象的风险参数将所述第二份额与第二对象集合进行匹配以使得增长额度最大化。
6.根据权利要求1所述的数据匹配方法，其中，所述方法还包括：
基于每个用户的用户额度分配情况，自动生成每个用户与匹配的第一对象之间的契约，所述契约包括该用户的与该第一对象匹配的用户份额。
7.一种基于计算机的数据智能匹配系统，用于将用户份额与第一对象集合和第二对象集合匹配，所述第一对象集合中的每个第一对象具有对应的增长率和额度，所述第二对象集合中的每个第二对象具有对应的增长率和额度，所述系统包括：
数据获取模块，用于获取每个用户的用户份额，并计算得到所有用户的用户总份额；
数据分配模块，用于根据分配比例以及所述用户总份额获取第一份额以及第二份额；
第一数据匹配模块，用于基于预定优化目标将第一份额与第一对象集合匹配，获取所述第一份额对应的第一对象子集合以及所述子集合中每个第一对象对应的用户份额；
第二数据匹配模块，用于基于预定优化目标将第二份额与第二对象集合匹配，获取所述第二份额对应的第二子对象集合以及所述子集合中每个第二子对象对应的用户份额；
第三数据匹配模块，用于基于每个用户的用户份额与所述用户总份额的比例将所述第一对象子集合中的每个第一对象的额度分配给每个用户和所述第二对象子集合中的每个第二对象的额度分配给每个用户。
8.根据权利要求7所述的基于计算机的数据智能匹配系统，其中，所述分配比例为1:9-10:0。
9.根据权利要求7所述的基于计算机的数据智能匹配系统，其中，所述第一数据匹配模块包括：
第一风险参数获取单元，用于获取每个第一对象的风险参数；
第一数据匹配单元，用于根据每个第一对象的风险参数将所述第一份额与第一对象集合进行匹配以使得增长额度最大化或风险最小化。
10.根据权利要求7所述的基于计算机的数据智能匹配系统，其中，所述第一风险参数获取单元通过收集每个第一对象的预定风险评级信息获取每个第一对象的风险参数。
11.根据权利要求10所述的基于计算机的数据智能匹配系统，其中，所述第二数据匹配模块包括：
第二风险参数获取单元，用于获取每个第二对象的风险参数；
第二数据匹配单元，用于根据每个第二对象的风险参数将所述第二份额与第二对象集合进行匹配以使得增长额度最大化。
12.根据权利要求7所述的基于计算机的数据智能匹配系统，其中，所述系统还包括：
契约生成模块，基于每个用户的用户额度分配情况，自动生成每个用户与匹配的第一对象之间的契约，所述契约包括该用户的与该第一对象匹配的用户份额。
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Publications (1)
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|---|---|
| CN105225150A true CN105225150A (zh) | 2016-01-06 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106022925A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 上海宝朔科技有限公司 | 一种智能撮合匹配资产的方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101421755A (zh) * | 2006-09-01 | 2009-04-29 | 保险精算师控股有限公司 | 交易限幅合约金融产品的计算机系统和方法 |
| CN103632299A (zh) * | 2012-08-21 | 2014-03-12 | 深圳云富网络科技有限公司 | 一种单账户跨品种的金融交易方法及装置 |
| CN104537564A (zh) * | 2015-01-24 | 2015-04-22 | 宜信卓越财富投资管理（北京）有限公司 | 一种资产配置与投资组合管理系统及方法 |
| CN104616195A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-13 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种额度发生数据的处理方法及装置 |
-
2015
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101421755A (zh) * | 2006-09-01 | 2009-04-29 | 保险精算师控股有限公司 | 交易限幅合约金融产品的计算机系统和方法 |
| CN103632299A (zh) * | 2012-08-21 | 2014-03-12 | 深圳云富网络科技有限公司 | 一种单账户跨品种的金融交易方法及装置 |
| CN104537564A (zh) * | 2015-01-24 | 2015-04-22 | 宜信卓越财富投资管理（北京）有限公司 | 一种资产配置与投资组合管理系统及方法 |
| CN104616195A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-13 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种额度发生数据的处理方法及装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106022925A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 上海宝朔科技有限公司 | 一种智能撮合匹配资产的方法 |
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