CN106951446B - 金融信息推送方法和装置 - Google Patents

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CN106951446B CN201710087354.8A CN201710087354A CN106951446B CN 106951446 B CN106951446 B CN 106951446B CN 201710087354 A CN201710087354 A CN 201710087354A CN 106951446 B CN106951446 B CN 106951446B
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Abstract

本发明涉及一种金融信息推送方法，具体包括如下步骤：收集用户行为数据，用户行为数据包括局域网标识，其中，局域网标识是指触发用户行为数据的用户标识连接的局域网标识；将包括同一个局域网标识的用户行为数据统计为一个用户群体组；根据用户群体组中的用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度；根据群体偏好度确定推送的金融产品，将确定的金融产品对应的金融信息推送至通过对应的局域网标识登录服务器的用户终端。上述方法能够兼顾新注册用户或者历史数据量较小的用户的精准推送。

Description

金融信息推送方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种金融信息推送方法和装置。
背景技术
在当前金融服务的软件中，当用户开启软件后可看到后台推送的显示在前端页面的金融产品信息。
传统的后台推送的金融信息为预先设置好的所有用户固定化的信息，或者是根据收集用户的历史行为大数据推送与用户意愿相符合的金融信息。上述的第一种方式为粗放推送，该推送方式推送数据的转化率一般较低，推送效果差。上述的第二种方式为通过大数据分析进行满足每个用户的个性化投资意愿的精准推送，该推送方式会占用后台较大的计算资源，且仅限于有较大历史数据量的部分用户，对历史数据较少或者没有历史数据的新注册用户则不能进行精准推送。
发明内容
基于此，有必要针对上述的问题，提供一种能够兼顾新注册用户或者历史数据量较小的用户实现精准推送的金融信息推送方法和装置。
一种金融信息推送方法，所述方法包括：
收集用户行为数据，所述用户行为数据包括局域网标识，其中，所述局域网标识是指触发所述用户行为数据的用户标识连接的局域网标识；
将包括同一个所述局域网标识的用户行为数据统计为一个用户群体组；
根据所述用户群体组中的所述用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度；
根据所述群体偏好度确定推送的所述金融产品，并将确定的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的用户终端。
在一个实施例中，所述根据所述群体偏好度确定推送的金融产品，将确定的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的用户终端，包括：
接收终端的登录请求，所述登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识；
查找与连接的所述局域网标识对应的用户群体组的所述群体偏好度；
将根据查找的所述群体偏好度确定的金融信息推送至所述用户标识所在的终端。
在一个实施例中，在所述接收终端的登录请求，所述登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识的步骤之后还包括：
判断请求登录的所述用户标识是否为VIP用户标识，若是，获取根据所述VIP用户标识的历史行为数据计算的所述VIP用户对对服务器中预存的金融产品的个体偏好度，根据所述个体偏好度向所述VIP用户标识对应的终端推送相应的金融信息；若否，则执行查找与连接的所述局域网标识对应的用户群体组的所述群体偏好度步骤。
在一个实施例中，所述局域网标识为公交车无线局域网标识；
所述根据所述用户群体组中的所述用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度的步骤为：根据所述用户群体组中的不同时间区间的所述用户行为数据计算相应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的不同时间区间的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度；
所述根据所述群体偏好度确定推送的所述金融产品，将确定的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的用户终端的步骤为：根据所述群体偏好度确定的在不同时间区间推送的所述金融产品，将确定的不同时间区间的所述金融产品对应的金融信息推送至在相应的时间区间通过所述无线局域网标识登录所述服务器的用户终端。
在一个实施例中，所述根据所述用户群体组中的所述用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度，包括：
抓取通过所述局域网标识进行划分的所述用户群体在至少一个第三方平台中的用户行为数据；
根据本平台中所述用户群体组的用户行为数据和自所述第三方平台中对应的用户群体的用户行为数据计算所述用户群体对服务器预存的多个金融产品的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
一种金融信息推送装置，所述装置包括：
数据收集模块，用于收集用户行为数据，所述用户行为数据包括局域网标识，其中，所述局域网标识是指触发所述用户行为数据的用户标识连接的局域网标识；
用户群体划分模块，用于将包括同一个所述局域网标识的用户行为数据统计为一个用户群体组；
群体偏好度计算模块，用于根据所述用户群体组中的所述用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度；
信息推送模块，用于根据所述群体偏好度确定推送的所述金融产品，并将确定的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的用户终端。
在一个实施例中，所述信息推送模块包括：
登录请求模块，用于接收终端的登录请求，所述登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识；
群体偏好度查找模块，用于查找与连接的所述局域网标识对应的用户群体组的所述群体偏好度；
登录推送模块，用于将根据查找的所述群体偏好度确定的金融信息推送至所述用户标识所在的终端。
在一个实施例中，所述装置还包括：
VIP用户判断模块，用于判断请求登录的所述用户标识是否为VIP用户标识，若是，进入VIP推送模块；若否，则进入所述群体偏好度查找模块；其中，所述VIP推送模块，用于获取根据所述VIP用户标识的历史行为数据计算的所述VIP用户对对服务器中预存的金融产品的个体偏好度，根据所述个体偏好度向所述VIP用户标识对应的终端推送相应的金融信息。
在一个实施例中，所述局域网标识为公交车无线局域网标识；
所述群体偏好度计算模块，还用于：根据所述用户群体组中的不同时间区间的所述用户行为数据计算相应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的不同时间区间的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度；
所述信息推送模块，还用于根据所述群体偏好度确定的在不同时间区间推送的所述金融产品，将确定的不同时间区间的所述金融产品对应的金融信息推送至在相应的时间区间通过所述无线局域网标识登录所述服务器的用户终端。
在一个实施例中，所述群体偏好度计算模块，还用于抓取通过所述局域网标识进行划分的所述用户群体在至少一个第三方平台中的用户行为数据；根据本平台中所述用户群体组的用户行为数据和自所述第三方平台中对应的用户群体的用户行为数据计算所述用户群体对服务器预存的多个金融产品的群体偏好度，其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
上述金融信息推送方法和装置，通过收集的用户行为数据中的每个用户行为数据携带的局域网标识，将同一个局域网标识对应的用户行为数据划分为一个用户群体组，根据该用户群体的用户行为数据得到该群体对服务器中的金融产品的群体偏好度，进而根据计算的群体偏好度向处于该局域网内的用户推送金融信息。上述的通过局域网标识形成的用户群体具有群体属性，该群体属性在一定程度上很好的表征了群体中个体的属性，通过群体偏好度进行金融信息的推送，可在实现精准推送信息的前提下兼顾新注册用户或者历史数据量较小的用户。
附图说明
图1为一个实施例中金融信息推送方法的应用环境图；
图2为一个实施例中服务器的内部结构示意图；
图3为一个实施例中金融信息推送方法的流程图；
图4为一个实施例中根据所述群体偏好度确定推送的所述金融产品，将确定的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的用户终端步骤所涉及的流程图；
图5为另一个实施例中根据所述群体偏好度确定推送的所述金融产品，将确定的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的用户终端步骤所涉及的流程图；
图6为另一个实施例中金融信息推送方法的流程图；
图7为一个实施例中金融信息推送装置的结构框图；
图8为一个实施例中信息推送模块的结构框图；
图9为另一个实施例中信息推送模块的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，在一个实施例中，提供了一种金融信息推送方法的应用环境图，该应用环境图包括终端110和服务器120，终端110通过网络与服务器120通信。终端110为多个，可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者台式计算机等，服务器120可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群。终端通过与服务器120对应的终端应用向服务器发送请求，并接收服务器返回的数据，服务器记录终端的行为数据以及对应的终端所处局域网标识，服务器通过局域网标识划分用户群体组，通过用户群体组的用户行为数据计算该群体对服务器中各金融产品的群体偏好度，进而根据计算的群体偏好度向该用户群体所对应的多个终端推送金融信息。
如图2所示，在一个实施例中，提供了一种服务器120，该服务器120包括通过系统总线连接的处理器、存储介质、内存和网络接口。其中，该服务器120的存储介质存储有操作系统、数据库和一种金融信息推送装置，该装置用于实现一种金融信息推送方法。数据库用于存储数据，如用户行为数据等。处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个服务器120的运行。内存为存储介质中的金融信息推送装置的运行提供环境。网络接口用于与终端110通过网络连接通信。
如图3所示，在一个实施例中，提供了一种金融信息推送方法，该包括具体包括如下步骤：
步骤S202：收集用户行为数据，用户行为数据包括局域网标识，其中，局域网标识是指触发用户行为数据的用户标识连接的局域网标识。
局域网标识指分布在一个有限地理范围内的网络系统标识，其可以是局域网地址，如无线/有线局域网IP地址或者无线/有线局域网MAC地址。如某一个公司的局域网、某一图书馆的局域网、公交车上的无线局域网、商场的无线局域网或者家庭局域网等。需要注意的是，同一个局域网的外网地址是一样的，也就是，终端通过同一个局域网与服务器进行通信，在服务器上生成的用户行为数据关联的局域网地址是一样的。
下述方案中的局域网标识使用局域网地址进行说明。
服务器建立用户行为数据库，统计各个用户终端的历史用户行为数据，并收集随着时间的推移，逐渐产生的用户行为数据。用户行为数据是指终端用户通过安装在终端上的应用软件与服务器进行交互产生的用户操作行为数据，如对某一金融产品的点击操作行为、支付操作行为、评论行为、收藏行为、广告页面浏览操作行为等。
服务器收集的行为数据中的还包括触发该用户行为数据时所依赖的局域网地址。如连接公司局域网的员工终端A点击理财产品的行为，在服务器端产生的用户行为数据为：该公司局域网地址信息+员工标识+点击操作+理财产品标识+时间戳信息。
步骤S204：将包括同一个局域网标识的用户行为数据统计为一个用户群体组。
具体的，根据用户行为数据中的局域网地址对用户行为数据进行分组，将关联同一个局域网地址的用户行为数据统计为一个用户群体组，该用户群体组可使用对应的局域网地址进行标识。
举例来说，某一公司部署了局域网B，公司所有员工可连接该局域网B且可通过该局域网B与金融产品服务器进行通信。该服务器将通过局域网B产生的用户行为数据统计为一个用户群体组，该用户群体组指向该公司员工集体。
又如，某一公交车上部署了无线局域网D，乘坐该公交车的乘客可连接无线局域网D，服务器将连接无线局域网D的乘客产生的用户行为统计为另一个用户群体组，该用户群体组指向该公交车乘客。
步骤S206：根据用户群体组中的用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
具体的，采用预设的偏好度计算模型，基于用户群体组对应的用户行为数据计算该用户群体组对应的群体偏好度，群体偏好度表征该用户群体组指向的用户群体对各个金融产品的偏好程度。如根据某一公司局域网组建的用户群体组的用户行为数据计算该公司中的员工群体对各个金融产品的偏好度。
步骤S208：根据群体偏好度确定推送的金融产品，将确定的金融产品对应的金融信息推送至通过对应的局域网标识登录服务器的用户终端。
在一个实施例中，根据计算的群体偏好度，确定最大的群体偏好度数值对应的金融产品标识，获取金融产品标识对应的金融信息，将获取的金融信息作为推送信息推送至当前通过该用户群体组对应的局域网地址登录服务器的用户终端。
具体的，当确定好推送信息后，服务器获取当前在线用户所连接的局域网地址，将推送信息推送至与对应的用户群体组的局域网地址相同的在线用户。进一步的，可通过在线用户的登录信息或者最近的用户行为信息确定当前在线用户所连接的局域网地址。
举例来说，服务器根据某一公司的局域网地址对应的用户群体组的用户行为数据确定该公司群体最偏好的金融产品，确定好最偏好的金融产品后，服务器查找基于该公司局域网登录服务器的在线用户，将确定好的金融产品推送至这些查找的在线用户。上述的在线用户属于该公司群体，在很大程度上具有该公司群组的共性特征。
在另一个实施例中，还可以通过群体偏好度确定多个待推送的金融产品，如根据群体偏好度的大小对金融产品进行排序，将排序靠前的金融产品进行推送。在又一个实施例中，还可以将金融产品中偏好度大于设定阈值的金融产品对应的金融信息进行推送。上述两个实施例给出了根据群体偏好度进行信息推送的多种方式，可以是单一金融产品信息的推送，也可以推送多个金融产品信息，信息的推送更加灵活。
本实施例中，通过局域网地址标识用户群体，基于用户群体的用户行为数据计算该群体对金融产品的群体偏好度，根据群体偏好度确定精准推送的数据，将确定的精准推送数据推送至同处于该群体的用户，即推送至连接同一个局域网地址的用户。接收推送数据的用户可以是游客(未注册用户)，也可以是新注册用户(注册时间小于设定时间或者用户行为数据量小于设定数据量的用户)，还可以是老用户(注册时间较长或者用户行为数据量较大的用户)，只要连接用户群体组所对应的局域网即可。
用局域网信息所标识的用户群体具有群体属性，该群体属性在一定程度上很好的表征了群体中个体的属性，通过群体偏好度进行金融信息的推送，可在实现精准推送信息的前提下兼顾新注册用户或者历史数据量较小的用户。
在一个实施例中，步骤S206：根据用户群体组中的用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度，包括：
抓取通过局域网标识进行划分的用户群体在至少一个第三方平台中的用户行为数据；根据本平台中用户群体组的用户行为数据和自第三方平台中对应的用户群体的用户行为数据计算用户群体对服务器预存的多个金融产品的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
具体的，第三方平台可以是各大购物平台、如购车平台、购房平台或者火车票和机票订购平台等。服务器根据第三方平台分析群体用户的群体特征(如是否为高消费人群)和需求特征(是否有购车、购房需求、是否购买有机票或者车票)。
在一个实施例中，对与第三方平台的群体特征和需求特征具有关联关系的金融产品分配大于1的偏好度贡献权重，根据偏好度贡献权重调整根据本平台的用户行为计算得到的群体偏好度，得到结合本平台和第三方平台的用户行为计算得到的最终的群体偏好度。
举例来说，通过分析第三方平台数据得到用户群体具有买房需求，则为与买房需求匹配的房贷金融产品分配数值为1.5的偏好度权重，匹配的房贷金融产品根据本平台内的用户行为数据计算的偏好度为45，结合基于第三方平台数据得到的偏好度权重，可得到最终偏好度为67.5。
又如，通过分析第三方平台数据，春运期间用户群体购买有机票，则为与之匹配的意外保险类金融产品分配数值为1.8的偏好度权重，匹配的意外保险类金融产品根据本平台内的用户行为计算的偏好度为50，结合后得到的最终偏好度为90。
本实施例中，通过无线局域网地址抓取第三方平台中该用户群体的用户行为数据，将抓取的第三方平台的用户行为数据与本平台该用户群体的用户行为数据进行结合，可得到更加符合该群体用户的真实需求和偏好的群体偏好度。
在一个实施例中，如图4所示，步骤S208：根据群体偏好度确定推送的金融产品，将确定的金融产品对应的金融信息推送至通过对应的局域网标识登录服务器的用户终端，包括如下步骤：
步骤S302：接收终端的登录请求，登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识。
步骤S304：查找与连接的局域网标识对应的用户群体组的群体偏好度。
步骤S306：将根据查找的群体偏好度确定的金融信息推送至用户标识所在的终端。
具体的，服务器监控终端发送的登录请求，并根据登录请求中携带的局域网地址查找对应的用户群体组，进而查找根据用户群体组的用户行为数据预先计算的群体偏好度，根据该群体偏好度向发送请求的用户标识所在的终端精准推送金融信息，以使用户在登录时即可查看到根据同一局域网的群体用户的偏好进行精准推送的金融信息。
在一个实施例中，随着时间的推送，根据局域网地址确定的用户群体组的用户行为数据也随时间有所更新，服务器每隔设定时间将结合更新的用户行为数据对历史计算的群体偏好度进行更新。
在本实施例中，步骤S304：查找与连接的局域网标识对应的用户群体组的群体偏好度为：查找与局域网标识对应的用户群体组的最新的群体偏好度。以实现根据最新的群体偏好度进行金融信息的精准推送。
在一个实施例中，在步骤S302：接收终端的登录请求，登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识之后，还包括如下步骤，如图5所示：
步骤S303：判断请求登录的用户标识是否为VIP用户标识，若是，则执行步骤S305，若否，则执行步骤S304。
步骤S305：获取根据VIP用户标识的历史行为数据计算的VIP用户对对服务器中预存的金融产品的个体偏好度，根据个体偏好度向VIP用户标识对应的终端推送相应的金融信息。
具体的，服务器维护有VIP用户列表，VIP用户列表中包括所有被判定为VIP用户的用户标识。服务器根据预设的VIP用户判定算法判定用户是否为VIP用户，如VIP用户判断算法可以是判定用户是否有金融产品购买行为或者判定用户的购买金融产品的货币值是否超过设定阈值。
服务器预先根据VIP用户的历史行为数据计算VIP用户对服务器中的各个金融产品的个体偏好度，并随着VIP用户的历史行为数据的不断增加，定期更新计算的个体偏好度。当监控到VIP用户登录服务器时，根据该VIP用户的个体偏好度选定精准推送的金融产品，并推送选定的金融产品对应的金融信息。
另外，除了在VIP用户登录时精准推送选定的金融产品信息外，当个体偏好度更新时，即时推送更新的个体偏好度确定的更新的金融产品信息。
若监控到非VIP用户的登录服务器，则执行步骤S304：查找与连接的局域网标识对应的用户群体组的群体偏好度，进而执行步骤S305：将根据查找的群体偏好度确定的金融信息推送至用户标识所在的终端。也就是，对于非VIP用户根据群体偏好度进行金融信息的推送。
本实施例中，对于自身行为数据能够较好地体现个体偏好特征的VIP用户，相比于基于群体特征的推送，分析自身行为大数据得到的推送信息能够更加贴近VIP用户的真实偏好，信息推送的精准度更高。
在一个实施例中，局域网标识为公交车无线局域网标识，如图6所示，本实施例提供一种基于公交车无线局域网的金融信息推送方法，具体包括如下步骤：
步骤S402：收集用户行为数据，用户行为数据包括局域网标识，其中，局域网标识是指触发用户行为数据的用户标识连接的局域网标识。
步骤S404：将公交车无线局域网地址对应的用户行为数据统计为公交车用户群体组。
步骤S406：根据公交车群体组中的不同时间区间的用户行为数据计算公交车用户群体对服务器预存的各个金融产品的不同时间区间的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
具体的，对公交车无线局域网地址对应的用户行为数据按照预设的时间区间进行分组，分别根据每组用户行为数据计算不同时间区间的群体偏好度。
时间区间可以包括早晚高峰时间区间(7:00-10:00和17:00-20:00)和非早晚高峰时间区间(除早晚高峰时间区间外的其他时间)。时间区间还可以是上午时间区间(7:00-11:00)、中午时间区间(11:00-15:00)、下午时间区间(15:00-19:00)、傍晚时间区间(19:00-22:00)和其他时间区间。需要说明的是，时间区间可以根据需求进行划分，不做具体的限定，只要划分成至少两个时间段即可。
根据划分的时间区间将用户行为数据进行分组，经计算，每个时间区间对应一组群体偏好度。
步骤S408：根据群体偏好度确定的在不同时间区间推送的金融产品，将确定的不同时间区间的金融产品对应的金融信息推送至在相应的时间区间通过无线局域网标识登录服务器的用户终端。
不同时间区间的群体偏好度计算好后，判断当前时间所处的时间区间，根据当前时间所处的时间区间对应的群体偏好度确定推送的金融产品信息，将确定的金融产品信息推送至通过公交车无线局域网地址登录服务器的用户终端。
接收通过公交车无线局域网地址发送的登录请求，根据登录请求中携带的时间戳查找相应时间区间的群体偏好度，根据群体偏好度进行金融产品信息的推送。
举例来说，A用户使用公交车无线局域网在早晚高峰时间区间请求登录，服务器响应A用户的登录请求，根据早晚高峰期时间区间对应的群体偏好度向A用户推送金融产品信息。
本实施例中，对于群体特征会随时间变化的局域网(如上述的公交车局域网，还可以是商场局域网、KTV局域网、餐厅局域网等)，添加时间区间参数，对用户群体组中的用户行为数据进一步细化分组，得到不同时间区间的群体偏好度，推送时也根据时间区间进行推送。对于用户流量较大的局域，添加时间参数进行细化分组，能够进一步增加推送的精准性，且减少了分析的数据量，数据处理更快。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种金融信息推送装置，该装置包括：
数据收集模块510，用于收集用户行为数据，用户行为数据包括局域网标识，其中，局域网标识是指触发用户行为数据的用户标识连接的局域网标识。
用户群体划分模块520，用于将包括同一个局域网标识的用户行为数据统计为一个用户群体组。
群体偏好度计算模块530，用于根据用户群体组中的用户行为数据计算对应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
信息推送模块540，用于根据群体偏好度确定推送的金融产品，将确定的金融产品对应的金融信息推送至通过对应的局域网标识登录服务器的用户终端。
在一个实施例中，如图8所示，信息推送模块540包括：
登录请求模块610，用于接收终端的登录请求，登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识。
群体偏好度查找模块620，用于查找与连接的局域网标识对应的用户群体组的群体偏好度。
登录推送模块630，用于将根据查找的群体偏好度确定的金融信息推送至用户标识所在的终端。
在一个实施例中，如图9所示，金融推送装置还包括：
VIP用户判断模块710，用于判断请求登录的用户标识是否为VIP用户标识，若是，进入VIP推送模块720；若否，则进入群体偏好度查找模块620；其中，VIP推送模块720，用于获取根据VIP用户标识的历史行为数据计算的VIP用户对对服务器中预存的金融产品的个体偏好度，根据个体偏好度向VIP用户标识对应的终端推送相应的金融信息。
在一个实施例中，局域网标识为公交车无线局域网标识。
群体偏好度计算模块530，还根据用户群体组中的不同时间区间的用户行为数据计算相应的用户群体对服务器预存的各个金融产品的不同时间区间的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
信息推送模块540，还用于根据群体偏好度确定的在不同时间区间推送的金融产品，将确定的不同时间区间的金融产品对应的金融信息推送至在相应的时间区间通过无线局域网标识登录服务器的用户终端。
在一个实施例中，群体偏好度计算模块530，还用于抓取通过局域网标识进行划分的用户群体在至少一个第三方平台中的用户行为数据；根据本平台中用户群体组的用户行为数据和自第三方平台中对应的用户群体的用户行为数据计算用户群体对服务器预存的多个金融产品的群体偏好度，其中，群体偏好度反映了通过局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，如本发明实施例中，该程序可存储于计算机系统的存储介质中，并被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种金融信息推送方法，所述方法包括：
收集用户行为数据，所述用户行为数据包括局域网标识，其中，所述局域网标识是指触发所述用户行为数据的用户标识连接的局域网标识，所述局域网标识指分布在一个有限地理范围内的网络系统标识，所述局域网标识包括公交车无线局域网标识、商场局域网标识、KTV局域网标识、餐厅局域网标识中的至少一种；所述用户行为数据还包括用户终端与服务器进行交互产生的用户操作行为数据；
对所述用户行为数据按照局域网标识和预设时间区间进行分组，将包括同一个所述局域网标识和同一时间区间的用户行为数据统计为一个用户群体组；
抓取通过所述局域网标识进行划分的所述用户群体在至少一个第三方平台中的用户行为数据；
根据不同时间区间的本平台中所述用户群体组的用户行为数据和自所述第三方平台中对应的用户群体的用户行为数据，计算所述本平台中对应的用户群体对所述服务器预存的各个金融产品的不同时间区间的群体偏好度；
通过预设的偏好度计算模型计算所述第三方平台中对应的用户行为数据的群体特征和需求特征，根据所述群体特征和需求特征对关联金融产品分配偏好度贡献权重，根据所述偏好度贡献权重调整所述本平台用户行为数据的群体偏好度，得到最终的群体偏好度；其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度；
根据所述群体偏好度确定的在不同时间区间推送的所述金融产品，并将确定的不同时间区间的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的所述用户终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述群体偏好度确定推送的金融产品，将确定的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的用户终端，包括：
接收终端的登录请求，所述登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识；
查找与连接的所述局域网标识对应的用户群体组的所述群体偏好度；
将根据查找的所述群体偏好度确定的金融信息推送至所述用户标识所在的终端。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述接收终端的登录请求，所述登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识的步骤之后还包括：
判断请求登录的所述用户标识是否为VIP用户标识，若是，获取根据所述VIP用户标识的历史行为数据计算的所述VIP用户对服务器中预存的金融产品的个体偏好度，根据所述个体偏好度向所述VIP用户标识对应的终端推送相应的金融信息；若否，则执行查找与连接的所述局域网标识对应的用户群体组的所述群体偏好度步骤。
4.一种金融信息推送装置，其特征在于，所述装置包括：
数据收集模块，用于收集用户行为数据，所述用户行为数据包括局域网标识，其中，所述局域网标识是指触发所述用户行为数据的用户标识连接的局域网标识，所述局域网标识指分布在一个有限地理范围内的网络系统标识，所述局域网标识包括公交车无线局域网标识、商场局域网标识、KTV局域网标识、餐厅局域网标识中的至少一种；所述用户行为数据还包括用户终端与服务器进行交互产生的用户操作行为数据；
用户群体划分模块，用于对所述用户行为数据按照局域网标识和预设时间区间进行分组，将包括同一个所述局域网标识和同一时间区间的用户行为数据统计为一个用户群体组；
群体偏好度计算模块，用于抓取通过所述局域网标识进行划分的所述用户群体在至少一个第三方平台中的用户行为数据；根据不同时间区间的，本平台中所述用户群体组中的用户行为数据和自所述第三方平台中对应的用户群体的用户行为数据，计算所述本平台中对应的用户群体对所述服务器预存的各个金融产品的不同时间区间的群体偏好度；
通过预设的偏好度计算模型计算所述第三方平台中对应的用户行为数据的群体特征和需求特征，根据所述群体特征和需求特征对关联金融产品分配偏好度贡献权重，根据所述偏好度贡献权重调整所述本平台用户行为数据的群体偏好度，得到最终的群体偏好度；其中，所述群体偏好度反映了通过所述局域网标识划分的用户群体对各个预存金融产品的偏好程度；
信息推送模块，用于根据所述群体偏好度确定的在不同时间区间推送的所述金融产品，并将确定的不同时间区间的所述金融产品对应的金融信息推送至通过对应的所述局域网标识登录所述服务器的所述用户终端。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述信息推送模块包括：
登录请求模块，用于接收终端的登录请求，所述登录请求携带当前连接的局域网标识和请求登录的用户标识；
群体偏好度查找模块，用于查找与连接的所述局域网标识对应的用户群体组的所述群体偏好度；
登录推送模块，用于将根据查找的所述群体偏好度确定的金融信息推送至所述用户标识所在的终端。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
VIP用户判断模块，用于判断请求登录的所述用户标识是否为VIP用户标识，若是，进入VIP推送模块；若否，则进入所述群体偏好度查找模块；其中，所述VIP推送模块，用于获取根据所述VIP用户标识的历史行为数据计算的所述VIP用户对服务器中预存的金融产品的个体偏好度，根据所述个体偏好度向所述VIP用户标识对应的终端推送相应的金融信息。
7.一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述的方法的步骤。
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