CN111443849A - 交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备 - Google Patents

交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111443849A
CN111443849A CN202010293083.3A CN202010293083A CN111443849A CN 111443849 A CN111443849 A CN 111443849A CN 202010293083 A CN202010293083 A CN 202010293083A CN 111443849 A CN111443849 A CN 111443849A
Authority
CN
China
Prior art keywords
transaction function
classified
function item
transaction
common
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010293083.3A
Other languages
English (en)
Inventor
黄文强
季蕴青
胡路苹
胡玮
黄雅楠
胡传杰
浮晨琪
李蚌蚌
申亚坤
徐晨敏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bank of China Ltd
Original Assignee
Bank of China Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bank of China Ltd filed Critical Bank of China Ltd
Priority to CN202010293083.3A priority Critical patent/CN111443849A/zh
Publication of CN111443849A publication Critical patent/CN111443849A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
    • G06F3/0482—Interaction with lists of selectable items, e.g. menus
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备，该方法通过针对每一个柜机，获取柜机所提供的多个待分类交易功能项；针对每一个柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项；其中，待分类交易功能项对应的特征集，包括：待分类交易功能项的交易类特征；针对每一个柜机，利用所述柜机中的所有的常用交易功能项，生成柜机对应的常用交易菜单。本申请中根据待分类交易功能项的交易类特征，从柜机提供的所有的交易功能项中，选出了属于常用交易功能项的交易功能项，满足了大多数用户通过常用交易项菜单，可快速找到常用的交易功能项的需求。

Description

交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备。
背景技术
随着银行开展的业务越来越多，银行网点中的柜机为用户所提供的交易功能也越来越多。现有的柜机中显示有交易菜单，用户通过选择交易菜单中自己所需的交易功能项，来办理相应的交易。由于交易功能项较多，通常会将多个交易功能项按照业务性质进行分类，构成多级交易菜单，在柜机中显示。
然而，许多用户对于交易功能的具体业务性质并不了解，很难从多级交易菜单中快速找到自身所需的交易功能项，不能满足用户想通过柜机迅速办理交易的需求。因此，需要在交易菜单中增加显示一个常用交易菜单，并从柜机提供的所有的交易功能项中，选出大部分用户较常用到的交易功能项，置于常用交易菜单中，以实现让大多数用户通过常用交易项菜单，快速找到常用的交易功能项。
发明内容
基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备，以实现生成柜机对应的常用交易菜单。
为了实现上述目的，现提出的方案如下：
本申请第一方面公开了一种交易菜单的生成方法，包括：
针对每一个柜机，获取所述柜机所提供的多个待分类交易功能项；
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项；其中，所述待分类交易功能项对应的特征集，包括：所述待分类交易功能项的交易类特征；
针对每一个所述柜机，利用所述柜机中的所有的常用交易功能项，生成所述柜机对应的常用交易菜单。
可选地，在上述交易菜单的生成方法中，所述待分类交易功能项对应的特征集，还包括：所述待分类交易功能项对应的柜机的所在网点的网点类特征。
可选地，在上述交易菜单的生成方法中，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项，包括：
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率；
针对每一个所述柜机中的每一个所述待分类交易功能项，若所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率大于预设概率值，则将所述待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
可选地，在上述交易菜单的生成方法中，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率，包括：
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，将所述待分类交易功能项对应的特征集中的所有特征，代入至第一公式中，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率；
其中，所述第一公式为：
Figure BDA0002451141160000021
X表示所述待分类交易功能项对应的特征集，Ai表示所述待分类交易功能项对应的特征集X中的第i个特征；n为所述特征集X中的特征的数目；P(Y1|X)为在所述待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，所述待分类交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率值，Y1表示常用交易功能项；P(Y1)为任意一个交易功能项属于常用交易功能项的概率；P(Ai|Y1)为交易功能项为常用交易功能项Y1的条件下，所对应的特征为Ai的概率值；P(X)为在所有的交易功能项中会出现所述待分类交易功能项的概率；P(Ai)为任意一个交易功能项具有特征Ai的概率；P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)分别通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。
可选地，在上述交易菜单的生成方法中，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项之前，还包括：
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，判断所述待分类交易功能项应用于所述柜机中的时长是否大于预设值；
针对每一个所述柜机，从所有的判断出应用于所述柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项中，选取出在预设历史时间段内用户使用次数最多的n个待分类交易功能项，并将选取出的所述n个待分类交易功能项确定为常用交易功能项；
其中，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项，包括：
针对每一个所述柜机所提供的、每一个判断出应用于所述柜机中的时长不大于所述预设值的待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。
可选地，在上述交易菜单的生成方法中，所述针对每一个所述柜机，利用所述柜机中的所有的常用交易功能项，生成所述柜机对应的常用交易菜单，包括：
针对每一个所述柜机，生成所述柜机对应的常用交易菜单的一级菜单和二级菜单；其中，所述常用交易菜单的一级菜单，包括：所述柜机中的常用交易功能项的总标签；所述常用交易菜单的二级菜单，包括：所述柜机中的所有的常用交易功能项；所述常用交易菜单的一级菜单用于响应用户操作，跳转至所述常用交易菜单的二级菜单。
本申请第二方面公开了一种交易菜单的生成装置，包括：
获取单元，用于针对每一个柜机，获取所述柜机所提供的多个待分类交易功能项；
确定单元，用于针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项；其中，所述待分类交易功能项对应的特征集，包括：所述待分类交易功能项的交易类特征；
生成单元，用于针对每一个所述柜机，利用所述柜机中的所有的常用交易功能项，生成所述柜机对应的常用交易菜单。
可选地，在上述交易菜单的生成装置中，所述待分类交易功能项对应的特征集，还包括：所述待分类交易功能项对应的柜机的所在网点的网点类特征。
可选地，在上述交易菜单的生成装置中，所述确定单元，包括：
第一计算子单元，用于针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率；
第一确定子单元，用于针对每一个所述柜机中的每一个所述待分类交易功能项，若所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率大于预设概率值，则将所述待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
可选地，在上述交易菜单的生成装置中，所述第一计算子单元，包括：
第二计算子单元，用于针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，将所述待分类交易功能项对应的特征集中的所有特征，代入至第一公式中，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率；
其中，所述第一公式为：
Figure BDA0002451141160000041
X表示所述待分类交易功能项对应的特征集，Ai表示所述待分类交易功能项对应的特征集X中的第i个特征；n为所述特征集X中的特征的数目；P(Y1|X)为在所述待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，所述待分类交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率值，Y1表示常用交易功能项；P(Y1)为任意一个交易功能项属于常用交易功能项的概率；P(Ai|Y1)为交易功能项为常用交易功能项Y1的条件下，所对应的特征为Ai的概率值；P(X)为在所有的交易功能项中会出现所述待分类交易功能项的概率；P(Ai)为任意一个交易功能项具有特征Ai的概率；P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)分别通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。
可选地，在上述交易菜单的生成装置中，还包括：
判断单元，用于针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，判断所述待分类交易功能项应用于所述柜机中的时长是否大于预设值；
选取单元，用于针对每一个所述柜机，从所有的判断出应用于所述柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项中，选取出在预设历史时间段内用户使用次数最多的n个待分类交易功能项，并将选取出的所述n个待分类交易功能项确定为常用交易功能项；
其中，所述确定单元，包括：
第二确定子单元，用于针对每一个所述柜机所提供的、每一个判断出应用于所述柜机中的时长不大于所述预设值的待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。
可选地，在上述交易菜单的生成装置中，所述生成单元，包括：
生成子单元，用于针对每一个所述柜机，生成所述柜机对应的常用交易菜单的一级菜单和二级菜单；其中，所述常用交易菜单的一级菜单，包括：所述柜机中的常用交易功能项的总标签；所述常用交易菜单的二级菜单，包括：所述柜机中的所有的常用交易功能项；所述常用交易菜单的一级菜单用于响应用户操作，跳转至所述常用交易菜单的二级菜单。
本申请第三方面公开了一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一所述的方法。
本申请第四方面公开了一种设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述第一方面中任一所述的方法。
从上述技术方案可以看出，本申请实施例提出的交易菜单的生成方法中，通过针对每一个柜机，获取柜机所提供的多个待分类交易功能项。然后针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项的概率。其中，待分类交易功能项对应的特征集，包括：待分类交易功能项的交易类特征。最后针对每一个柜机，利用柜机中的所有的常用交易功能项，生成柜机对应的常用交易菜单。本申请实施例中根据待分类交易功能项的交易类特征，从柜机提供的所有的交易功能项中，选出了属于常用交易功能项的交易功能项，满足了大多数用户通过常用交易项菜单，可快速找到常用的交易功能项的需求。
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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提出的一种交易菜单的生成方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提出了一种常用交易功能项的确定方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提出的另一种常用交易功能项的确定方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提出的一种交易菜单的生成装置的结构示意图。
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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，本申请实施例公开了一种交易菜单的生成方法，具体包括以下步骤：
S101、针对每一个柜机，获取柜机所提供的多个待分类交易功能项。
柜机是用于为用户提供业务办理功能的设备。在银行网点中，柜机通常为用户提供存款、取款、银行卡补办等交易类业务。柜机在菜单页面提供有多种交易功能项，用户选择自己需要办理的交易功能项之后，柜机会提供交易功能项所对应的交易功能给用户，用户通过柜机所提供的交易功能完成交易。
由于不同银行网点的网点性质可能是不同的(例如有的银行网点是对公银行网点、有的银行网点是对私银行网点等)，受银行网点的网点性质影响，不同银行网点内的柜机所提供的交易功能项也可能不相同。即使在同一个银行网点中，不同的柜机可提供的交易功能项也可能是不相同的，或者不完全相同的。
因此，本申请实施例为了针对提供不同交易功能的柜机来生成每一个柜机对应的常用交易菜单，需在执行步骤S101时，针对每一个柜机，获取柜机所提供的多个待分类交易功能项。其中，待分类交易功能项指的是需要确定是否为常用交易功能项的交易功能项。
需要说明的是，执行步骤S101时，可依据实际应用需求来选择获取的柜机中的待分类交易功能项，例如可以将柜机现阶段正在投入给用户使用的所有的交易功能项作为待分类交易功能项进行获取，即不获取柜机本身具有、但还没有投入给用户使用的交易功能项，也可以是将柜机所具有的所有的交易功能项作为待分类交易功能项进行获取，还可以是将柜机有提供的、但还未投入给用户使用的新开发的交易功能项作为待分类交易功能项获取。
S102、针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项，其中，待分类交易功能项对应的特征集，包括：待分类交易功能项的交易类特征。待分类交易功能项对应的特征集中有至少一个特征。
交易类特征是能够反映待分类交易功能项所对应的交易功能特点的性质，例如交易发起方特征、交易受众面特征等。具体地，交易发起方特征用于说明待分类交易功能项的交易功能中的交易发起方和交易接收方。例如，有从个人用户向个人用户发起交易的交易功能项，也有从个人用户向银行发起交易的交易功能项，也有从个人用户向公司发起交易的交易功能项，还有从公司向个人用户发起交易的交易功能项。而交易受众面特征主要用于说明某一项交易功能的受众面，具体可以用交易功能所面向的客户群体占总人数的比例来进行说明。例如，有的待分类交易功能项的交易功能只面向年龄在60岁以上的用户，那么该待分类交易功能项的交易受众面特征为60岁以上的人数与总人数的比例，又例如有的待分类交易项的交易功能只面向学生，那么该待分类交易功能项的交易受众面特征为学生人数占总人数的比例。
由上述本申请实施例中所举例的交易类特征可以看出，待分类交易项的交易类特征，往往会影响到使用待分类交易项的人数，例如，若待分类交易项的特征集中含有交易受众面特征，那么交易受众面特征如果反映出待分类交易项的受众面越广，显然这个待分类功能项是常用交易功能项的可能性就会越高。因此，通过待分类交易功能项对应的特征集，可确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。其中，常用交易功能项指的是较多用户使用的交易功能项。
可选地，在本申请一具体实施例中，待分类交易功能项对应的特征集，还包括：待分类交易功能项对应的柜机的所在网点的网点类特征。
待分类交易功能项对应的柜机的所在网点的网点类特征指的是能反映网点的特点的性质。例如，网点的营业面向方特征(有对公方向、对私方向、以及对外方向的银行等)、网点的用户年龄特征、网点的用户性别特征、网点的用户学历特征等。
网点类特征会影响到待分类交易功能项为常用交易功能项的概率。例如，如果网点的营业面方向特征为对私方向，那么若待分类交易功能项的交易类特征说明了该待分类交易功能项是一个对公的业务，那么显然在对私方向的网点中，这一待分类交易功能项是常用交易功能项的可能性就变低了。
因此，特征集中若还包括有网点类特征，那么确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项的准确性会提高。
需要说明的是，特征集中的特征数目越多，确定待分类交易功能项是否属于常用交易功能项的准确度也就会越高。
可选地，参阅图2，在本申请一具体实施例中，执行步骤S102的一种实施方式，包括：
S201、针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，计算得到待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率。
待分类交易功能项对应的特征集中的每一个特征，都是决定着待分类项是否是常用交易功能项的影响因素，因此能够通过待分类交易功能项对应的特征集，计算得到待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率。
执行步骤S201的方式有很多，例如，可以使用神经网络模型来训练得到一个交易功能项的分类模型，实现将待分类交易功能项的特征集输入到分类模型中输出分类结果，分类结果包括：常用交易功能项或非常用交易功能项。具体地，可以将之前许多柜机中已经被确定为常用交易功能项的交易功能项所对应的特征集、以及被确定为非常用交易功能项的交易功能项所对应的特征集输入至神经网络模型中，然后利用神经网络模型输出的分类结果与实际的分类结果之间的误差，来不断调整神经网络模型中的参数，直到神经网络模型输出的分类结果与实际的分类结果之间的误差满足预设的收敛条件，则将神经网络模型确定为分类模型。
可选地，在本申请一具体实施例中，执行步骤S201的一种实施方式，包括：
针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，将待分类交易功能项对应的特征集中的所有特征，代入至第一公式中，计算得到待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率。
其中，第一公式为：
Figure BDA0002451141160000091
X表示待分类交易功能项对应的特征集，Ai表示待分类交易功能项对应的特征集X中的第i个特征，n为特征集X中的特征的数目，P(Y1|X)为在待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，待分类交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率值，Y1表示常用交易功能项，P(Y1)为任意一个交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率，P(Ai|Y1)为交易功能项为常用交易功能项Y1的条件下，所对应的特征为Ai的概率值，P(X)为在所有的交易功能项中会出现待分类交易功能项的概率，P(Ai)为任意一个交易功能项具有特征Ai的概率，P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)分别通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。
第一公式是根据朴素贝叶斯算法构建得到的。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。第一公式假设待分类交易功能项所对应的特征集中，每一个特征均是独立的特征，不存在相互影响或者关联的关系，基于这一假设下，在待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，待分类交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率值P(Y1|X)就可根据待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下属于常用交易功能项Y1的概率P(X|Y1)、任意一个交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率P(Y1)、以及所有的交易功能项中会出现待分类交易功能项的概率P(X)计算得到。其中，
Figure BDA0002451141160000101
交易功能项为常用交易功能项Y1的条件下，该交易功能项所对应的特征为Ai的概率值P(Ai|Y1)可通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。具体的，统计多个已分类为常用交易功能项的交易功能项中，特征集中存在有Ai的交易功能项的个数，将存在有Ai的交易功能项的个数与总的常用交易功能项的数目的比值，作为P(Ai|Y1)的值。P(Y1)为任意一个交易功能项属于常用交易功能项的概率，也可通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。具体的，统计多个已分类为常用交易功能项的交易功能项占所有的交易功能项(即所收集的所有的常用交易功能项和非常用交易功能项的和)比值，将该比值作为P(Y1)。P(Ai)为任意一个交易功能项具有特征Ai的概率，同样可通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。具体的，将收集到的已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集中，具有特征Ai的交易功能项的数目与收集的所有交易功能项的数目的比值作为P(Ai)的值。
需要说明的是，收集的已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集越多，估计出的P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)就会越准确，且收集的已分类为常用交易功能项的交易功能项在实际应用中的使用效果越好，即用户使用率越高，估计出的P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)也会越准确。
还需要说明的是，除了可以利用第一公式计算待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率，还能够用第二公式计算待分类交易功能项属于非常用交易功能项的概率。
其中，第二公式为：
Figure BDA0002451141160000111
X表示待分类交易功能项对应的特征集，Ai表示待分类交易功能项对应的特征集X中的第i个特征，n为特征集X中的特征的数目，P(Y2|X)为在待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，待分类交易功能项属于非常用交易功能项Y2的概率值，Y2表示非常用交易功能项，P(Y2)为任意一个交易功能项属于非常用交易功能项Y2的概率，P(Ai|Y2)为交易功能项为非常用交易功能项Y2的条件下，所对应的特征为Ai的概率值，P(X)为在所有的交易功能项中会出现待分类交易功能项的概率，P(Ai)为任意一个交易功能项具有特征Ai的概率，P(Y2)、P(Ai|Y2)、以及P(Ai)分别通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。
其中，第二公式的具体原理和含义与第一公式相似，可参见第一公式中的解释，此处不再赘述。本申请实施例中将所有的待分类交易功能项分为了常用交易功能项和非常用交易功能项这两大类。若第一公式中的P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)，和第二公式中的P(Y2)、P(Ai|Y2)、以及P(Ai)是通过相同的多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到的，那么在待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，待分类交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率值P(Y1|X)与在待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，待分类交易功能项属于非常用交易功能项Y2的概率值P(Y2|X)的和为1。此外，通过第一公式和第二公式可以看出，在所有的交易功能项中会出现待分类交易功能项的概率P(X)在第一公式和第二公式中的值都是一样的，均为一个常数，因此考虑待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率时，可以不关心第一公式中的分母P(X)的值，而是仅计算第一公式中分子部分的值即可。
可选地，可以利用第一公式，得到一个交易功能项分类器，针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，将待分类交易功能项对应的特征集输入至交易功能项分类器中，然后得到待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率。
S202、针对每一个柜机中的每一个待分类交易功能项，若待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率大于预设概率值，则将待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
针对每一个柜机中的每一个待分类交易功能项，判断待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率是否大于预设概率值，如果待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率小于或等于预设概率值，则认为该待分类交易功能项属于非常用交易功能项，如果待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率大于预设概率值，则认为该待分类交易功能项属于常用交易功能项。其中，预设概率值可以根据实际应用情况进行设定。
可选地，参阅图3，在本申请一具体实施例中，执行步骤S102之前，还包括：
S301、针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，判断待分类交易功能项应用于柜机中的时长是否大于预设值。
每一个柜机所提供的所有的待分类交易功能项中，既包含了新开发出来的待分类交易功能项，也包含了已经投入到柜机中使用较长时间的待分类交易功能项。为了区分柜机中的新开发的待分类交易功能项和使用时间较长了的待分类交易功能项，可设置一个预设值，对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，判断待分类交易功能项应用于柜机中的时长是否大于预设值。
如果待分类交易功能项应用于柜机中的时长大于预设值，则说明待分类交易功能项不是新开发出来的待分类交易功能项，则对判断出应用于柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项执行步骤S302，如果待分类交易功能项应用于柜机中的时长小于或等于预设值，则说明待分类交易功能项是新开发出来的待分类交易功能项，则对应用于柜机中的时长小于或等于预设值的待分类交易功能项执行步骤S102的内容。
S302、针对每一个柜机，从所有的判断出应用于柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项中，选取出在预设历史时间段内用户使用次数最多的n个待分类交易功能项，并将选取出的n个待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
具体地，针对每一个柜机，在预设历史时间段内，统计每一个判断出应用于柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项的用户使用次数。然后再从中选取出在预设历史时间段内用户使用次数最多的n个待分类交易功能项，并将选取出的n个待分类交易功能项确定为常用交易功能项。其中，n为正整数。
由于判断出应用于柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项，属于已经投入到柜机中应用时长较长的待分类交易功能项，因此该柜机的用户使用次数比较具有参考价值。在相同的预设历史时间段内，用户使用次数越多的待分类交易功能项，属于常用交易功能项的概率就越大。因此，可以从所有的判断出应用于柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项中，选取出在预设历史时间段内用户使用次数最多的n个待分类交易功能项，确定为常用交易功能项。
需要说明的是，利用用户使用次数作为待分类交易功能项是否为常用交易功能项的评判依据的方式有很多，包括但不限于本申请实施例所提出的内容，例如，也可以设置一个预设次数阈值，从所有的判断出应用于所述柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项中，选取出在预设历史时间段内用户使用次数大于预设次数阈值的待分类交易功能项，并将选取出的待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
还需要说明的是，在预设历史时间段内统计待分类交易功能项的用户使用次数的方式有很多，例如，可以采用矩阵的方式对待分类交易功能项的用户使用次数进行统计。具体地，设置一个矩阵
Figure BDA0002451141160000141
其中，cij表示第i个柜机中的第j个待分类交易功能项的使用次数。在预设历史时间段内，每当检测到第i个柜机中的第j个待分类交易功能项有用户使用时，则让cij的值加1，直到预设历史时间段结束为止。最终得到的cij的值，即为第i个柜机中的第j个待分类交易功能项的使用次数。然后从ci1至cij这j个值中，选取出最大的n个值，作为第i个柜机的常用交易功能项。
其中，在本申请实施例中，执行步骤S102时，包括：
针对每一个柜机所提供的、每一个判断出应用于柜机中的时长不大于预设值的待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。
判断出应用于柜机中的时长不大于预设值的待分类交易功能项，属于该柜机中新开发的待分类交易功能项。由于该待分类交易功能项应用于柜机中的时长较短甚至没有，因此含有的历史数据较少甚至没有(即用户使用次数)，无法使用用户使用次数来作为该待分类交易功能项是否为常用交易功能项的评判依据。因此，对于判断出应用于柜机中的时长不大于预设值的待分类交易功能项，可以使用待分类交易功能项对应的特征集，来确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项的具体执行过程和原理可参数上述步骤S102中的相关内容，此处不再赘述。
S103、针对每一个柜机，利用柜机中的所有的常用交易功能项，生成柜机对应的常用交易菜单。
其中，每一个常用交易功能项对应有特定的交易功能。当用户想要使用柜机办理常用的一些交易时，即可通过柜机中的常用交易菜单，选中自己所需的常用交易功能项，然后进入常用交易功能项对应的交易界面，完成对应的交易。
可选地，在本申请一具体实施例中，执行步骤S103的一种实施方式，包括：
针对每一个柜机，生成柜机对应的常用交易菜单的一级菜单和二级菜单。其中，常用交易菜单的一级菜单，包括：柜机中的常用交易功能项的总标签。常用交易菜单的二级菜单，包括：柜机中的所有的常用交易功能项。常用交易菜单的一级菜单用于响应用户操作，跳转至常用交易菜单的二级菜单。
具体地，柜机的交易菜单界面中，除了原有的按照业务性质进行划分的多级交易菜单外，还额外增加了一个一级菜单，即常用交易菜单的一级菜单。常用交易菜单的一级菜单以常用交易功能项的总标签的形式显示于界面中。即在柜机的交易菜单的一级菜单界面上，会看到显示有常用交易功能项的总标签对应的图标。例如可以是一个写着“常用交易”的图标。常用交易菜单的一级菜单下，存在有一个二级菜单。当用户在交易菜单的一级菜单界面，选中了常用交易功能项的总标签对应的图标时，则会跳转至常用交易菜单的二级菜单。二级菜单中包含了多个常用交易功能项，用户通过选中自己所需的常用交易功能项，即可完成对应的交易功能。
本申请实施例提出的交易菜单的生成方法中，通过针对每一个柜机，获取柜机所提供的多个待分类交易功能项。然后针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项的概率。其中，待分类交易功能项对应的特征集，包括：待分类交易功能项的交易类特征。最后针对每一个柜机，利用柜机中的所有的常用交易功能项，生成柜机对应的常用交易菜单。本申请实施例中根据待分类交易功能项的交易类特征，从柜机提供的所有的交易功能项中，选出了属于常用交易功能项的交易功能项，满足了大多数用户通过常用交易项菜单，可快速找到常用的交易功能项的需求。
参阅图4，基于上述本申请实施例所提出的交易菜单的生成方法，本申请实施例还对应公开了一种交易菜单的生成装置，包括：获取单元401、确定单元402以及生成单元403。
获取单元401，用于针对每一个柜机，获取柜机所提供的多个待分类交易功能项。
确定单元402，用于针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。其中，待分类交易功能项对应的特征集，包括：待分类交易功能项的交易类特征。
可选地，在本申请一具体实施例中，待分类交易功能项对应的特征集，还包括：所述待分类交易功能项对应的柜机的所在网点的网点类特征。
可选地，在本申请一具体实施例中，确定单元402，包括：第一计算子单元和第一确定子单元。
第一计算子单元，用于针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，计算得到待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率。
可选地，在本申请一具体实施例中，第一计算子单元，包括：
第二计算子单元，用于针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，将待分类交易功能项对应的特征集中的所有特征，代入至第一公式中，计算得到待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率。
其中，第一公式为：
Figure BDA0002451141160000161
X表示待分类交易功能项对应的特征集，Ai表示待分类交易功能项对应的特征集X中的第i个特征，n为特征集X中的特征的数目，P(Y1|X)为在待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，待分类交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率值，Y1表示常用交易功能项，P(Y1)为任意一个交易功能项属于常用交易功能项的概率，P(Ai|Y1)为交易功能项为常用交易功能项Y1的条件下，所对应的特征为Ai的概率值，P(X)为在所有的交易功能项中会出现待分类交易功能项的概率，P(Ai)为任意一个交易功能项具有特征Ai的概率，P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)分别通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。
第一确定子单元，用于针对每一个柜机中的每一个待分类交易功能项，若待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率大于预设概率值，则将待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
生成单元403，用于针对每一个柜机，利用柜机中的所有的常用交易功能项，生成柜机对应的常用交易菜单。
可选地，在本申请一具体实施例中，生成单元403，包括：
生成子单元，用于针对每一个所述柜机，生成柜机对应的常用交易菜单的一级菜单和二级菜单。其中，常用交易菜单的一级菜单，包括：柜机中的常用交易功能项的总标签，常用交易菜单的二级菜单，包括：柜机中的所有的常用交易功能项，常用交易菜单的一级菜单用于响应用户操作，跳转至常用交易菜单的二级菜单。
可选地，在本申请一具体实施例中，还包括：判断单元和选取单元。
判断单元，用于针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，判断待分类交易功能项应用于柜机中的时长是否大于预设值。
选取单元，用于针对每一个柜机，从所有的判断出应用于柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项中，选取出在预设历史时间段内用户使用次数最多的n个待分类交易功能项，并将选取出的n个待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
其中，确定单元402，包括：
第二确定子单元，用于针对每一个柜机所提供的、每一个判断出应用于柜机中的时长不大于预设值的待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。
上述本申请实施例公开的交易菜单的生成装置中的各个单元具体的原理和执行过程，与上述本申请实施例公开的交易菜单的生成方法相同，可参见上述本申请实施例公开的交易菜单的生成方法中相应的部分，这里不再进行赘述。
本申请实施例提出的交易菜单的生成装置中，获取单元401通过针对每一个柜机，获取柜机所提供的多个待分类交易功能项。然后确定单元402针对每一个柜机所提供的每一个待分类交易功能项，根据待分类交易功能项对应的特征集，确定出待分类交易功能项是否属于常用交易功能项的概率。其中，待分类交易功能项对应的特征集，包括：待分类交易功能项的交易类特征。最后生成单元403针对每一个柜机，利用柜机中的所有的常用交易功能项，生成柜机对应的常用交易菜单。本申请实施例中根据待分类交易功能项的交易类特征，从柜机提供的所有的交易功能项中，选出了属于常用交易功能项的交易功能项，满足了大多数用户通过常用交易项菜单，可快速找到常用的交易功能项的需求。
本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现以上各方法实施例提供的交易菜单的生成方法。
本申请实施例提供了一种设备，该设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以上各方法实施例提供的交易菜单的生成方法。
专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种交易菜单的生成方法，其特征在于，包括：
针对每一个柜机，获取所述柜机所提供的多个待分类交易功能项；
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项；其中，所述待分类交易功能项对应的特征集，包括：所述待分类交易功能项的交易类特征；
针对每一个所述柜机，利用所述柜机中的所有的常用交易功能项，生成所述柜机对应的常用交易菜单。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待分类交易功能项对应的特征集，还包括：所述待分类交易功能项对应的柜机的所在网点的网点类特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项，包括：
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率；
针对每一个所述柜机中的每一个所述待分类交易功能项，若所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率大于预设概率值，则将所述待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率，包括：
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，将所述待分类交易功能项对应的特征集中的所有特征，代入至第一公式中，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率；
其中，所述第一公式为：
Figure FDA0002451141150000011
X表示所述待分类交易功能项对应的特征集，Ai表示所述待分类交易功能项对应的特征集X中的第i个特征；n为所述特征集X中的特征的数目；P(Y1|X)为在所述待分类交易功能项所对应的特征集X的条件下，所述待分类交易功能项属于常用交易功能项Y1的概率值，Y1表示常用交易功能项；P(Y1)为任意一个交易功能项属于常用交易功能项的概率；P(Ai|Y1)为交易功能项为常用交易功能项Y1的条件下，所对应的特征为Ai的概率值；P(X)为在所有的交易功能项中会出现所述待分类交易功能项的概率；P(Ai)为任意一个交易功能项具有特征Ai的概率；P(Y1)、P(Ai|Y1)、以及P(Ai)分别通过多个已分类为常用交易功能项的交易功能项对应的特征集、以及多个已分类为非常用交易功能项的交易功能项对应的特征集进行估计得到。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项之前，还包括：
针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，判断所述待分类交易功能项应用于所述柜机中的时长是否大于预设值；
针对每一个所述柜机，从所有的判断出应用于所述柜机中的时长大于预设值的待分类交易功能项中，选取出在预设历史时间段内用户使用次数最多的n个待分类交易功能项，并将选取出的所述n个待分类交易功能项确定为常用交易功能项；
其中，所述针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项，包括：
针对每一个所述柜机所提供的、每一个判断出应用于所述柜机中的时长不大于所述预设值的待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述柜机，利用所述柜机中的所有的常用交易功能项，生成所述柜机对应的常用交易菜单，包括：
针对每一个所述柜机，生成所述柜机对应的常用交易菜单的一级菜单和二级菜单；其中，所述常用交易菜单的一级菜单，包括：所述柜机中的常用交易功能项的总标签；所述常用交易菜单的二级菜单，包括：所述柜机中的所有的常用交易功能项；所述常用交易菜单的一级菜单用于响应用户操作，跳转至所述常用交易菜单的二级菜单。
7.一种交易菜单的生成装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于针对每一个柜机，获取所述柜机所提供的多个待分类交易功能项；
确定单元，用于针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，确定出所述待分类交易功能项是否属于常用交易功能项；其中，所述待分类交易功能项对应的特征集，包括：所述待分类交易功能项的交易类特征；
生成单元，用于针对每一个所述柜机，利用所述柜机中的所有的常用交易功能项，生成所述柜机对应的常用交易菜单。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第一计算子单元，用于针对每一个所述柜机所提供的每一个所述待分类交易功能项，根据所述待分类交易功能项对应的特征集，计算得到所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率；
第一确定子单元，用于针对每一个所述柜机中的每一个所述待分类交易功能项，若所述待分类交易功能项属于常用交易功能项的概率大于预设概率值，则将所述待分类交易功能项确定为常用交易功能项。
9.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
10.一种设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
CN202010293083.3A 2020-04-15 2020-04-15 交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备 Pending CN111443849A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010293083.3A CN111443849A (zh) 2020-04-15 2020-04-15 交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010293083.3A CN111443849A (zh) 2020-04-15 2020-04-15 交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111443849A true CN111443849A (zh) 2020-07-24

Family

ID=71651784

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010293083.3A Pending CN111443849A (zh) 2020-04-15 2020-04-15 交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111443849A (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107832032A (zh) * 2017-11-29 2018-03-23 努比亚技术有限公司 锁屏显示方法及移动终端
US20180188933A1 (en) * 2017-01-04 2018-07-05 Amazon Technologies, Inc. Automatic creation of custom user interface controls
CN108958046A (zh) * 2018-06-27 2018-12-07 深圳市欧瑞博科技有限公司 一种家居控制系统及其控制方法
CN109447622A (zh) * 2018-09-30 2019-03-08 中国银行股份有限公司 交易类型推荐方法及系统、智能交易终端
CN109542570A (zh) * 2018-11-26 2019-03-29 努比亚技术有限公司 快捷开关管理方法、终端及计算机可读存储介质
CN109814933A (zh) * 2019-01-29 2019-05-28 腾讯科技（深圳）有限公司 一种业务数据处理方法及装置
US20190311301A1 (en) * 2018-04-10 2019-10-10 Ebay Inc. Dynamically generated machine learning models and visualization thereof
CN110990007A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 中国银行股份有限公司 银行软件功能界面生成方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180188933A1 (en) * 2017-01-04 2018-07-05 Amazon Technologies, Inc. Automatic creation of custom user interface controls
CN107832032A (zh) * 2017-11-29 2018-03-23 努比亚技术有限公司 锁屏显示方法及移动终端
US20190311301A1 (en) * 2018-04-10 2019-10-10 Ebay Inc. Dynamically generated machine learning models and visualization thereof
CN108958046A (zh) * 2018-06-27 2018-12-07 深圳市欧瑞博科技有限公司 一种家居控制系统及其控制方法
CN109447622A (zh) * 2018-09-30 2019-03-08 中国银行股份有限公司 交易类型推荐方法及系统、智能交易终端
CN109542570A (zh) * 2018-11-26 2019-03-29 努比亚技术有限公司 快捷开关管理方法、终端及计算机可读存储介质
CN109814933A (zh) * 2019-01-29 2019-05-28 腾讯科技（深圳）有限公司 一种业务数据处理方法及装置
CN110990007A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 中国银行股份有限公司 银行软件功能界面生成方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
邱莉榕等: "算法设计与优化", 《算法设计与优化》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106384273B (zh) 恶意刷单检测系统及方法
US20090228233A1 (en) Rank-based evaluation
CN108111554B (zh) 一种访问队列的控制方法及装置
CN108269087A (zh) 位置信息的处理方法及装置
CN108112038B (zh) 一种控制访问流量的方法及装置
CN110807699A (zh) 逾期事件的回款催收方法及装置、计算机可读存储介质
KR102378436B1 (ko) 평가 점수 기반 가중치설정 및 인센티브산출 시스템
CN109871408B (zh) 一种多类型数据库适配方法、装置、电子设备及存储介质
CN111443849A (zh) 交易菜单的生成方法、装置、可读介质以及设备
CN112035570A (zh) 一种商户的评价方法及系统
CN111476668A (zh) 可信关系的识别方法、装置、存储介质和计算机设备
CN117114689A (zh) 一种欺诈检测模型构建方法、装置、设备及存储介质
CN108388652B (zh) 一种发送歌单标识的方法和装置
CN107424036B (zh) 数据处理方法及装置
CN102203730A (zh) 开放应用程序编程接口选择方法及设备
CN110288366B (zh) 一种资源发放模型的评估方法及装置
CN108446907A (zh) 安全校验方法及装置
CN112116405A (zh) 数据处理方法、装置、电子设备及介质
CN111984698A (zh) 一种信息预测方法、装置及存储介质
CN111538648B (zh) 交易菜单的处理方法、装置、可读介质以及设备
CN111539637A (zh) 一种请求方法、装置、服务器及存储介质
CN110782342B (zh) 基于二分类模型验证新渠道特征工程正确性的方法及装置
CN112634043B (zh) 一种数据监测方法及装置
KR101391452B1 (ko) 가구 가처분 소득 산출 시스템 및 방법
CN108234434A (zh) 一种基于email地址识别的侦测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200724

RJ01 Rejection of invention patent application after publication