CN105930245A - 一种交易终端业务状态监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种交易终端业务状态监测方法及系统，用以实时监控并展示交易终端的交易频度，使得消费者感知交易终端的拥挤程度，提升消费者用户体验。该方法包括采集交易终端在当前时刻之前的设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据；针对每个时间片，获取与时间片对应的历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，并根据交易终端在时间片内的交易次数和交易失败次数以及历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，得到时间片内交易终端的拥挤度；根据每个时间片内交易终端的拥挤度，确定交易终端在设定时间长度内的平均拥挤度；根据交易终端在设定时间长度内的平均拥挤度，确定交易终端当前的忙闲程度。

Description

一种交易终端业务状态监测方法及系统

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种交易终端业务状态监测方法及系统。

背景技术

目前，为了解决终端设备分布不均和资源浪费的问题，现有技术已经研究出了能够提高系统负载均衡的方法及系统，可以实现根据实际需要适时对系统中终端设备分布不均的情况进行调整。比如，基于对终端业务的监控，获知各终端网点中业务繁忙的终端和业务较少的终端，对网点中发生业务较少的终端设备，自动实现前端关停，对发生业务量较多而终端设备分配不足的网点，增加终端设备，进而提高了系统的负载处理能力。

但是，即使能够进行系统中终端设备的负载均衡配置，在实际运营中，并不能实时的对终端设备，如ATM和POS机，的交易频度、忙闲状况、利用率等进行分析，因此，消费用户无法感知终端设备的拥挤程度。比如节假日消费用户的数量猛增，对于消费者来说，在前往商场购物、ATM办理业务，银行柜台办理业务之前，消费用户无法提前得知当前任何位置的终端设备的拥挤程度，也无法提前得知哪个时段的终端设备比较拥挤，在消费用户无法感知终端设备的拥挤程度的情况下，如果消费用户前往的终端设备刚好交易比较频繁，消费用户就要浪费大量的时间排队等待，使得消费者的用户体验较差。

综上，现有技术中存在着因无法实时监控并展示交易终端的交易频度，使得消费者无法感知交易终端的拥挤程度，导致消费者用户体验较差的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种交易终端业务状态监测方法及系统，用以解决现有技术中存在的因无法实时监控并展示交易终端的交易频度，使得消费者无法感知交易终端的拥挤程度，导致消费者用户体验较差的技术问题。

本发明实施例提供一种交易终端业务状态监测方法，包括：

采集交易终端在当前时刻之前的设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据，所述交易数据包括所述交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数；

针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，并根据所述交易终端在所述时间片内的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，得到所述时间片内所述交易终端的拥挤度；

根据每个时间片内所述交易终端的拥挤度，确定所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度；

根据所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度，确定所述交易终端当前的忙闲程度。

进一步地，所述针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，包括：

针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的的拥挤度，若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第一阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为1；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第二阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0.5；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第三阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0。

进一步地，针对每个时间片，根据所述时间片的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，得到所述时间片内所述交易终端的拥挤度，包括：

将所述时间片的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值代入公式1，得到所述时间片的拥挤度；

C_i＝(V_i+Δv_i*r)*α_i,i＝1,2,3,…,N---------------------------[公式1]

其中，C_i为第i个时间片内所述交易终端的拥挤度，V_i为所述交易终端第i个时间片内的总交易次数，Δv_i代表所述交易终端在第i个时间片内的交易失败次数，r为所述交易终端交易失败的平均重试次数的经验值；α_i为与第i个时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值。

进一步地，还包括：

根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，将所述交易终端当前的忙闲程度记录在所述交易终端的业务状态信息中；其中，所述交易终端的业务状态信息中还至少包括所述交易终端的终端标识和所述交易终端的地理位置信息。

进一步地，还包括：

接收业务状态查询请求；若所述业务状态查询请求中包括终端标识，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述终端标识对应的交易终端当前的忙闲程度信息，并根据查找到的信息生成查询结果；或

若所述业务状态查询请求中包括地理位置信息，根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述地理位置信息匹配的交易终端以及所述匹配的交易终端当前的忙闲程度，并根据查找到的信息生成查询结果。

本发明实施例提供一种交易终端业务状态监测系统，包括：

采集子模块，用于采集交易终端在当前时刻之前的设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据，所述交易数据包括所述交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数；

计算子模块，用于针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，并根据所述交易终端在所述时间片内的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，得到所述时间片内所述交易终端的拥挤度；根据每个时间片内所述交易终端的拥挤度，确定所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度；根据所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度，确定所述交易终端当前的忙闲程度。

进一步地，所述计算子模块，具体用于：

针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的的拥挤度，若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第一阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为1；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第二阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0.5；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第三阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0。

进一步地，所述计算子模块具体用于：

将所述时间片的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值代入公式1，得到所述时间片的拥挤度；

C_i＝(V_i+Δv_i*r)*α_i,i＝1,2,3,…,N---------------------------[公式1]

其中，C_i为第i个时间片内所述交易终端的拥挤度，V_i为所述交易终端第i个时间片内的总交易次数，Δv_i代表所述交易终端在第i个时间片内的交易失败次数，r为所述交易终端交易失败的平均重试次数的经验值；α_i为与第i个时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值。

进一步地，还包括存储子模块，所述存储子模块用于：

根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，将所述交易终端当前的忙闲程度记录在所述交易终端的业务状态信息中；其中，所述交易终端的业务状态信息中还至少包括所述交易终端的终端标识和所述交易终端的地理位置信息。

进一步地，还包括查询服务子模块，所述查询服务子模块用于：

接收业务状态查询请求；若所述业务状态查询请求中包括终端标识，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述终端标识对应的交易终端当前的忙闲程度信息，并根据查找到的信息生成查询结果；或

若所述业务状态查询请求中包括地理位置信息，根据所述地理位置信息，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述地理位置信息匹配的交易终端以及所述匹配的交易终端当前的忙闲程度，并根据查找到的信息生成查询结果。

上述实施例中，通过采集交易系统的前端交易终端上的交易数据，如ATM和POS终端上发生的交易数据，将采集的数据与终端拥挤分析模型对比得到交易终端上交易的拥挤度，根据交易终端上交易的拥挤度确定交易终端当前的忙闲程度，交易终端当前的忙闲程度反映出当前等待使用交易终端的客户排队拥挤状态。基于本发明实施例提出的交易终端业务状态监测方法流程，还可对系统内所有交易终端的业务状态信息进行分布式存储，方便对外展现或通过第三方应用接口向消费用户提供查询结果，比如，可以将存储的交易终端的业务状态信息提供给GPS地图软件供应商(例如百度地图)，GPS地图软件供应商可以根据用户的查询请求，将ATM网点、POS商户的排队拥挤状况提示给用户。基于本发明实施例提供的交易终端业务状态监测方法及系统，可实时监控并展示交易终端的忙闲状态，并为消费用户展现交易终端的拥挤程度，进而提升消费者用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种交易终端业务状态监测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种交易终端业务状态监控系统的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种交易终端业务状态监测系统的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种交易终端业务状态监测系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决现有技术中存在的因无法实时监控并展示交易终端的交易频度，使得消费者无法感知交易终端的拥挤程度，导致消费者用户体验较差的技术问题。本发明实施例提供一种交易终端业务状态监测方法及系统，利用交易系统中的大数据优势，(大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合)，通过采集交易系统的前端交易终端上的交易数据，如ATM和POS终端上发生的交易数据，将采集的数据与终端拥挤分析模型对比得到交易终端上交易的拥挤度，根据交易终端上交易的拥挤度确定交易终端当前的忙闲程度，交易终端当前的忙闲程度反映出当前等待使用交易终端的客户排队拥挤状态。基于本发明实施例提出的交易终端业务状态监测方法流程，还可对系统内所有交易终端的业务状态信息进行分布式存储，方便对外展现或通过第三方应用接口向消费用户提供查询结果，比如，可以将存储的交易终端的业务状态信息提供给GPS地图软件供应商(例如百度地图)，GPS地图软件供应商可以根据用户的查询请求，将ATM网点、POS商户的排队拥挤状况提示给用户。基于本发明实施例提供的交易终端业务状态监测方法及系统，可实时监控并展示交易终端的忙闲状态，并为消费用户展现交易终端的拥挤程度，进而提升消费者用户体验。

本发明实施例提供了一种如图1所示的一种交易终端业务状态监测方法，具体流程包括：

步骤101，采集交易终端在当前时刻之前的设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据，交易数据包括交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数；N为大于1的正整数，可选的N至少为5；

步骤102，针对每个时间片，获取与时间片对应的历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，并根据交易终端在时间片内的交易次数和交易失败次数以及历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，得到时间片内交易终端的拥挤度；

步骤103，根据每个时间片内交易终端的拥挤度，确定交易终端在设定时间长度内的平均拥挤度；

步骤104，根据交易终端在设定时间长度内的平均拥挤度，确定交易终端当前的忙闲程度。

上述步骤101中，每个时间片的长度可以设定，例如将当前时刻往前10分钟的时间段划分为5个时间片，每个时间片的长度为2分钟。发生的交易可以是付款，存款，取款，办理某项业务等，交易数据除了包括交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数，还包括交易发生的起始时间和结束时间，用以计算这N个时间片内的交易总量。交易数据中还应当包括交易终端终端标识，如交易终端所在网点的终端编号、交易终端类型、POS商户编号或者ATM机构代码、POS商户名称/ATM所属机构名称、终端地址、交易终端的交易频度等。

本发明实施例中，ATM终端的拥挤度取决于持卡人操作平均熟练度、终端机具的易用性、成功交易频率、失败交易频率等因素，其中成功交易是正常的交易流，失败交易是会造成阻塞的交易流；POS终端的拥挤度取决于收银员操作平均熟练度、终端机具的易用性、商户性质、总交易频率、失败交易频率等因素。

其中，上述方法流程步骤102中，针对每个时间片，获取与时间片对应的历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，包括：

针对每个时间片，获取与时间片对应的历史时间片内交易终端的拥挤度，若历史时间片内交易终端的拥挤度满足第一阈值范围，则历史时间片内交易终端的拥挤度对照值为1；若历史时间片内交易终端的拥挤度满足第二阈值范围，则历史时间片内交易终端的拥挤度对照值为0.5；若历史时间片内交易终端的拥挤度满足第三阈值范围，则历史时间片内交易终端的拥挤度对照值为0。

其中，第一阈值范围、第二阈值范、第三阈值范围分别为交易终端设置的用于区别交易终端“拥挤”、“忙”、“闲”的拥挤度取值范围。因为不同的交易终端，按照公式1计算的拥挤度可能有所差异，因此，不同类型的交易终端可以设置各自的阈值范围。比如，ATM终端的C值大于1笔每分钟，则ATM终端的业务状态为“拥挤”，0.2<C<1(笔每分钟)，则ATM终端的业务状态为“忙”，C值小于0.2(笔每分钟)，ATM终端的业务状态为“闲”。每个时间片对应的历史时间片的含义可根据实际需要进行定义，例如，如果需要统计特殊时段交易终端的忙闲状态，例如每周的周六、周日，则当日周六的时间片(9:50-9:52)的历史时间片可以定义为前一周周六的同一时间段(9:50-9:52)作为历史时间片。每个时间片对应的历史时间片的拥挤度可以根据采集的历史时间片往前的历史交易数据代入公式1计算得到，也可以是存储的经验值。

步骤102中，针对每个时间片，根据时间片的交易次数和交易失败次数以及历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，得到时间片内交易终端的拥挤度，包括：

将时间片的交易次数和交易失败次数以及历史时间片内交易终端的拥挤度对照值代入公式1，得到时间片的拥挤度；

C_i＝(V_i+Δv_i*r)*α_i,i＝1,2,3,…,N---------------------------[公式1]

其中，C_i为第i个时间片内交易终端的拥挤度，V_i为交易终端第i个时间片内的总交易次数，Δv_i代表交易终端在第i个时间片内的交易失败次数，r为交易终端交易失败的平均重试次数的经验值；α_i为与第i个时间片对应的历史时间片内交易终端的拥挤度对照值。当i＝1时表示离当前时间最近的一个时间片，例如当前时间往前的2分钟内(假设时间片长度为2分钟)，a₁默认为1，r值默认为1，r值通常为交易终端在相当长时间内(通常为3个月以上)产生的失败交易导致的平均重试次数。

步骤103中，根据每个时间片内所述交易终端的拥挤度，确定所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度，可以按照公式2求N个时间片的平均值。

${\mathrm{\&mu;}}_C=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{C}_i$ --------------------------------------[公式2]

其中，公式2中，μ_C是交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度，n为设定时间长度内的时间片的数量，C_i为第i个时间片内交易终端的拥挤度。

步骤104中，根据步骤103计算得到的所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度，与设定的阈值范围比较，得到交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度。比如μ_C的值在0到0.5之间，交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度为“闲”；μ_C的值在0.5到1之间交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度为“忙”；μ_C的值大于1，交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度为“拥挤”。

后续在存储交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度的时候，可以存储交易终端在设定时间长度内的平均拥挤度对照值，例如交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度为“闲”，则存储的平均拥挤度对照值为0；交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度为“忙”，平均拥挤度对照值为0.5；交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度为“拥挤”，平均拥挤度对照值为1。

另外，在存储交易终端在所述设定时间长度内的忙闲程度以后，将这N个时间片的拥挤度保存，作为将来某些时间片对应的历史时间片的拥挤度。或者，将这N个时间片的拥挤度按照设置的三个阈值范围，转化为这N个时间片的拥挤度对照值，作为将来某些时间片对应的历史时间片的拥挤度对照值。

上述实施例基于为每一个交易终端创建的交易终端拥挤状态计算模型，对监测到的当前交易终端的交易数据进行分析，得到交易终端当前的忙闲状态。交易终端拥挤状态计算模型的创建包括：按时间片对交易终端的交易数据采样，获取时间片的总交易频率和失败交易频率，综合失败交易频率导致的平均支付重试次数，得到每个时间片的拥挤度值或拥挤度对照值，将其作为交易终端的经验值参数。当使用该交易终端的交易终端拥挤状态计算模型计算该交易终端当前时刻的忙闲程度时，将交易终端当前时间往前的设定时间长度内的交易数据输入该交易终端拥挤状态计算模型，根据采集的交易数据和该交易终端拥挤状态计算模型中的经验值参数，按照杉树步骤101至步骤104的方法流程，即可得到该交易终端当前时刻的忙闲程度。

为了能够方便消费用户查询交易终端当前的忙闲状态，将交易终端的忙闲状态进行存储和展现，具体的步骤104之后，还包括：根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，将交易终端当前的忙闲程度记录在交易终端的业务状态信息中；其中，交易终端的业务状态信息中还至少包括交易终端的终端标识和交易终端的地理位置信息。

为了实现消费用户通过第三方应用实时查询任一位置的交易终端的忙闲状态，进而使消费用户根据交易终端的拥挤程度进行行为决策，避免消费用户将大部分时间房费在排队等待上，提升消费用户的用户体验，本发明实施例提供一种查询方法，即将交易终端当前的忙闲程度记录在交易终端的业务状态信息中之后，还包括：

接收业务状态查询请求，该业务状态查询请求可以是交易系统内部发起的查询请求，也可以是通过第三方应用与交易系统之间建立的查询接口接收到的查询请求；

若业务状态查询请求中包括终端标识，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与终端标识对应的交易终端当前的忙闲程度信息，并根据查找到的信息生成查询结果；或

若业务状态查询请求中包括地理位置信息，根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与地理位置信息匹配的交易终端以及匹配的交易终端当前的忙闲程度，并根据查找到的信息生成查询结果。

例如，为第三方应用提供的查询条件分为按终端编号查询终端客户排队拥挤状态或者按终端地址模糊查询终端列表和按LBS位置信息查询附近终端拥挤状态列表三种。

在接收查询请求时，还可以根据查询接入方的不同做查询结果的权限控制。

上述方法流程能够实时监控每个交易终端的交易频度，基于创建的交易终端拥挤状态计算模型，对监测到的当前交易终端的交易频度信息进行分析，得到交易终端当前的忙闲状态，这样只需将交易终端的忙闲状态进行存储和展现，便能使消费用户实时查询任一位置的交易终端的忙闲状态，进而使消费用户根据交易终端的拥挤程度进行行为决策，避免消费用户将大部分时间房费在排队等待上，有利于提升消费用户的用户体验。

基于上述方法流程，本发明实施例提供一种具体的应用实例，如图2所示的一种交易终端业务状态监控系统，包括：

N个交易终端的服务器201，用于记录交易终端的交易数据；

实时交易数据采集子模块202，用于实时采集交易系统各服务器的ATM或POS终端机具在设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据的交易数据，交易数据包括交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数，并实时将采集的交易数据转移到终端交易频度实时计算子模块做计算，交易数据转移延迟控制在1分钟以内；

终端交易频度实时计算子模块203，用于根据大数据平台的实时计算集群，根据事先设定的交易终端拥挤分析模型，以实时交易数据采集子模块转移过来的交易数据做为输入数据，计算出各个交易终端当前的忙闲程度，并把计算结果写入到大数据实时分布式存储子模块；

大数据实时分布式存储子模块204，用于根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，将交易系统内每个交易终端当前的忙闲程度记录在该交易终端的业务状态信息中；

可以为每一交易终端建立以交易终端的终端编号为索引，以交易终端的业务状态信息为内容的数据表项，交易终端的业务状态信息还包括交易终端的终端标识和交易终端的地理位置信息，终端标识如交易终端所在网点的终端编号、交易终端类型、POS商户编号或者ATM机构代码、POS商户名称或ATM所属机构名称、终端地址、交易终端的交易频度等，终端地理位置信息如交易终端的IP地址或者地理位置，该交易终端的业务状态信息还包括最后更新的时间信息，以及交易终端的业务状态信息的历史记录；

将交易系统内每个交易终端当前的忙闲程度记录在该交易终端的业务状态信息中，还可将每个交易终端历史的忙闲程度信息存储在大数据平台，供今后的存量数据查询使用；

监控结果查询服务子模块205，用于提供统一的监控结果查询接口，供第三方应用和本系统内的监控结果展现子模块调用，查询大数据实时分布式存储子模块中的交易终端当前的拥挤程度或者交易终端的历史拥挤程度；还用于根据查询接入方的不同做查询结果的权限控制；

具体的，查询接口接收的该业务状态查询请求可以是交易系统内部发起的查询请求，也可以是通过第三方应用与交易系统之间建立的查询接口接收到的查询请求；

查询大数据实时分布式存储子模块中的交易终端当前的拥挤程度或者交易终端的历史拥挤程度，包括：若业务状态查询请求中包括终端标识，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与终端标识对应的交易终端当前的忙闲程度信息，并根据查找到的信息生成查询结果；或若业务状态查询请求中包括地理位置信息，根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与地理位置信息匹配的交易终端以及匹配的交易终端当前的忙闲程度，并根据查找到的信息生成查询结果；

监控结果查询服务子模块205为第三方应用提供的查询条件分为：第一，按终端编号查询确定交易终端当前的拥挤程度；第二，按终端地址模糊查询与终端地址匹配的交易终端列表中每个交易终端当前的忙闲程度；第三，按LBS位置信息查询附近交易终端列表中每个交易终端当前的忙闲程度。

监控结果展现子模块206，用于为本系统内的用户提供查询界面，将用户的查询请求提交给监控结果查询服务子模块，并把返回的查询结果展现给用户；

第三方应用207，用于通过与交易系统之间的查询接口，向监控结果查询服务子模块提交用户的查询请求，并把返回的查询结果展现给用户。

其中，查询请求中的查询条件可以是按终端编号，终端地址，或LBS位置信息。

与现有技术相比，上述交易终端业务状态监控系统具有以下优点：

1、极大提升持卡人的体验：用户去网点之前可先查询附近终端的排队拥挤程度，再选择相对不拥挤的机具，减少不必要的排队时间。

2、实时性强：可实时显示银联所有ATM和POS的分钟级内的交易情况和排队拥挤程度。

3、开放的接口：除了系统本身提供结果展现平台，还为第三方应用(例如百度地图等)提供开发的接口，方便第三方接入。

4、可用于监控商户的人流量，提示人流拥挤预警。

上述实施例中，能够实时监控每个交易终端的交易频度，基于创建的交易终端拥挤状态计算模型，对监测到的当前交易终端的交易频度信息进行分析，得到交易终端当前的忙闲状态，这样只需将交易终端的忙闲状态进行存储和展现，便能使消费用户实时查询任一位置的交易终端的忙闲状态，进而使消费用户根据交易终端的拥挤程度进行行为决策，避免消费用户将大部分时间房费在排队等待上，有利于提升消费用户的用户体验。

针对上述方法流程，本发明实施例还提供一种交易终端业务状态监测装置，这些装置的具体内容可以参照上述方法实施，在此不再赘述。

如图3所示的一种交易终端业务状态监测装置，包括：

采集子模块301，用于采集交易终端在当前时刻之前的设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据，交易数据包括交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数；

计算子模块302，用于针对每个时间片，获取与时间片对应的历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，并根据交易终端在时间片内的交易次数和交易失败次数以及历史时间片内交易终端的拥挤度对照值，得到时间片内交易终端的拥挤度；根据每个时间片内交易终端的拥挤度，确定交易终端在设定时间长度内的平均拥挤度；根据交易终端在设定时间长度内的平均拥挤度，确定交易终端当前的忙闲程度。

进一步地，计算子模块302具体用于：

针对每个时间片，获取与时间片对应的历史时间片内交易终端的的拥挤度，若历史时间片内交易终端的拥挤度满足第一阈值范围，则历史时间片内交易终端的拥挤度对照值为1；

若历史时间片内交易终端的拥挤度满足第二阈值范围，则历史时间片内交易终端的拥挤度对照值为0.5；

若历史时间片内交易终端的拥挤度满足第三阈值范围，则历史时间片内交易终端的拥挤度对照值为0。

进一步地，计算子模块302具体用于：

将时间片的交易次数和交易失败次数以及历史时间片内交易终端的拥挤度对照值代入公式1，得到时间片的拥挤度；

C_i＝(V_i+Δv_i*r)*α_i,i＝1,2,3,…,N---------------------------[公式1]

其中，C_i为第i个时间片内交易终端的拥挤度，V_i为交易终端第i个时间片内的总交易次数，Δv_i代表交易终端在第i个时间片内的交易失败次数，r为交易终端交易失败的平均重试次数的经验值；α_i为与第i个时间片对应的历史时间片内交易终端的拥挤度对照值。

进一步地，还包括存储子模块303，如图4所示，存储子模块303用于：

根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，将交易终端当前的忙闲程度记录在交易终端的业务状态信息中；其中，交易终端的业务状态信息中还至少包括交易终端的终端标识和交易终端的地理位置信息。

进一步地，还包括查询服务子模块304，如图4所示，查询服务子模块304用于：

接收业务状态查询请求；若业务状态查询请求中包括终端标识，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与终端标识对应的交易终端当前的忙闲程度信息，并根据查找到的信息生成查询结果；或

若业务状态查询请求中包括地理位置信息，根据地理位置信息，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与地理位置信息匹配的交易终端以及匹配的交易终端当前的忙闲程度，并根据查找到的信息生成查询结果。

上述实施例中，能够实时监控每个交易终端的交易频度，基于创建的交易终端拥挤状态计算模型，对监测到的当前交易终端的交易频度信息进行分析，得到交易终端当前的忙闲状态，这样只需将交易终端的忙闲状态进行存储和展现，便能使消费用户实时查询任一位置的交易终端的忙闲状态，进而使消费用户根据交易终端的拥挤程度进行行为决策，避免消费用户将大部分时间房费在排队等待上，有利于提升消费用户的用户体验。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种交易终端业务状态监测方法，其特征在于，包括：

采集交易终端在当前时刻之前的设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据，所述交易数据包括所述交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数；

针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，并根据所述交易终端在所述时间片内的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，得到所述时间片内所述交易终端的拥挤度；

根据每个时间片内所述交易终端的拥挤度，确定所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度；

根据所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度，确定所述交易终端当前的忙闲程度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，包括：

针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的的拥挤度，若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第一阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为1；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第二阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0.5；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第三阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个时间片，根据所述时间片的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，得到所述时间片内所述交易终端的拥挤度，包括：

将所述时间片的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值代入公式1，得到所述时间片的拥挤度；

C_i＝(V_i+Δv_i*r)*α_i,i＝1,2,3,…,N---------------------------[公式1]

其中，C_i为第i个时间片内所述交易终端的拥挤度，V_i为所述交易终端第i个时间片内的总交易次数，Δv_i代表所述交易终端在第i个时间片内的交易失败次数，r为所述交易终端交易失败的平均重试次数的经验值；α_i为与第i个时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，将所述交易终端当前的忙闲程度记录在所述交易终端的业务状态信息中；其中，所述交易终端的业务状态信息中还至少包括所述交易终端的终端标识和所述交易终端的地理位置信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

接收业务状态查询请求；若所述业务状态查询请求中包括终端标识，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述终端标识对应的交易终端当前的忙闲程度信息，并根据查找到的信息生成查询结果；或

若所述业务状态查询请求中包括地理位置信息，根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述地理位置信息匹配的交易终端以及所述匹配的交易终端当前的忙闲程度，并根据查找到的信息生成查询结果。

6.一种交易终端业务状态监测系统，其特征在于，包括：

采集子模块，用于采集交易终端在当前时刻之前的设定时间长度内的N个时间片发生的交易数据，所述交易数据包括所述交易终端在每个时间片内的交易次数和交易失败次数；

计算子模块，用于针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，并根据所述交易终端在所述时间片内的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值，得到所述时间片内所述交易终端的拥挤度；根据每个时间片内所述交易终端的拥挤度，确定所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度；根据所述交易终端在所述设定时间长度内的平均拥挤度，确定所述交易终端当前的忙闲程度。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述计算子模块，具体用于：

针对每个时间片，获取与所述时间片对应的历史时间片内所述交易终端的的拥挤度，若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第一阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为1；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第二阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0.5；

若所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度满足第三阈值范围，则所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值为0。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述计算子模块，具体用于：

将所述时间片的交易次数和交易失败次数以及所述历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值代入公式1，得到所述时间片的拥挤度；

C_i＝(V_i+Δv_i*r)*α_i,i＝1,2,3,…,N---------------------------[公式1]

其中，C_i为第i个时间片内所述交易终端的拥挤度，V_i为所述交易终端第i个时间片内的总交易次数，Δv_i代表所述交易终端在第i个时间片内的交易失败次数，r为所述交易终端交易失败的平均重试次数的经验值；α_i为与第i个时间片对应的历史时间片内所述交易终端的拥挤度对照值。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括存储子模块，所述存储子模块用于：

根据交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，将所述交易终端当前的忙闲程度记录在所述交易终端的业务状态信息中；其中，所述交易终端的业务状态信息中还至少包括所述交易终端的终端标识和所述交易终端的地理位置信息。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括查询服务子模块，所述查询服务子模块用于：

接收业务状态查询请求；若所述业务状态查询请求中包括终端标识，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述终端标识对应的交易终端当前的忙闲程度信息，并根据查找到的信息生成查询结果；或

若所述业务状态查询请求中包括地理位置信息，根据所述地理位置信息，根据在交易终端与交易终端业务状态信息的映射关系，查找与所述地理位置信息匹配的交易终端以及所述匹配的交易终端当前的忙闲程度，并根据查找到的信息生成查询结果。