CN111932238A - 支付账户推荐方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施方案提供了一种支付账户推荐方法、装置及电子设备,该方法包括接收用户的交易请求;根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,并确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像;根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。本说明书实施方案可以减少用户的支付操作,提高用户的交易体验。
Description
技术领域
本说明书涉及交易处理技术领域,尤其是涉及一种支付账户推荐方法、装置及电子设备。
背景技术
随着互联网的高速发展,相对于到银行网点现场办理业务,个人用户越来越多的选择通过电子银行渠道自助办理业务。当用户通过电子银行渠道进行交易时,后台会获取客户的所有支付账户并将其无差别列举出来,以供用户选择。由于列举出的支付账户并未做任何有意义的排序或推荐,用户可能需要进行选择操作才能找到自己最希望使用的支付账户。因此,如何减少用户的支付操作,以提高用户的交易体验已成为目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本说明书实施方案的目的在于提供一种支付账户推荐方法、装置及电子设备,以减少用户的支付操作,提高用户的交易体验。
为达到上述目的,一方面,本说明书实施方案提供了一种支付账户推荐方法,包括:
接收用户的交易请求;
根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,并确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像;
根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
在本说明书一实施方案中,所述根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,包括:
确定所述交易请求分别与所述用户的第一指定范围内,各历史交易的交易时间相似系数、业务逻辑相似系数;
对于每个历史交易,将其与所述交易请求的交易时间相似系数和业务逻辑相似系数相乘,获得该历史交易与所述交易请求的交易关联系数;
确定所述各支付账户在所述各历史交易中的支付优先系数;
对于每个支付账户,确定所述各历史交易的交易关联系数与对应支付优先系数的乘积之和,获得该支付账户与所述交易请求的账户匹配度。
在本说明书一实施方案中,所述确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像,包括:
将所述用户的第二指定范围内的历史交易,按照业务类别划分为多个业务数据集;
确定与所述交易请求匹配的业务数据集,并确定所述各支付账户在该业务数据集下的支付频率。
在本说明书一实施方案中,所述根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序,包括:
根据公式ri=w1mi+w2fi确定所述各支付账户的推荐指数;
其中,ri为第i个支付账户的推荐指数,mi为第i个支付账户与所述交易请求的账户匹配度,w1为账户匹配度权重,fi为第i个支付账户在与所述交易请求匹配的业务数据集下的支付频率,w2为支付频率权重;
根据所述推荐指数的大小,确定所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
在本说明书一实施方案中,在所述生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序之后,还包括:
根据所述用户的第三指定范围内的历史交易,更新所述账户匹配度权重和所述支付频率权重。
在本说明书一实施方案中,当所述各支付账户的推荐指数均相同时,根据所述各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
另一方面,本说明书实施方案还提供了一种支付账户推荐装置,包括:
请求接收模块,用于接收用户的交易请求;
参数确定模块,用于根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,并确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像;
支付排序模块,用于根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
在本说明书一实施方案中,所述根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,包括:
确定所述交易请求分别与所述用户的第一指定范围内,各历史交易的交易时间相似系数、业务逻辑相似系数;
对于每个历史交易,将其与所述交易请求的交易时间相似系数和业务逻辑相似系数相乘,获得该历史交易与所述交易请求的交易关联系数;
确定所述各支付账户在所述各历史交易中的支付优先系数;
对于每个支付账户,确定所述各历史交易的交易关联系数与对应支付优先系数的乘积之和,获得该支付账户与所述交易请求的账户匹配度。
在本说明书一实施方案中,所述确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像,包括:
将所述用户的第二指定范围内的历史交易,按照业务类别划分为多个业务数据集;
确定与所述交易请求匹配的业务数据集,并确定所述各支付账户在该业务数据集下的支付频率。
在本说明书一实施方案中,所述根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序,包括:
根据公式ri=w1mi+w2fi确定所述各支付账户的推荐指数;
其中,ri为第i个支付账户的推荐指数,mi为第i个支付账户与所述交易请求的账户匹配度,w1为账户匹配度权重,fi为第i个支付账户在与所述交易请求匹配的业务数据集下的支付频率,w2为支付频率权重;
根据所述推荐指数,确定所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
在本说明书一实施方案中,所述装置还包括:
权重更新模块,用于在所述生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序之后,根据所述用户的第三指定范围内的历史交易,更新所述账户匹配度权重和所述支付频率权重。
在本说明书一实施方案中,当所述各支付账户的推荐指数均相同时,根据所述各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
另一方面,本说明书实施方案还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器运行时执行上述的支付账户推荐方法。
由以上本说明书实施方案提供的技术方案可见,在本说明书的实施方案中,当接收到用户的交易请求时,可以根据用户的历史交易数据,计算出用户的各支付账户与该交易请求的账户匹配度,以及用户基于各支付账户的支付行为画像,然后根据账户匹配度及支付行为画像,生成各支付账户针对交易请求的支付优先级排序,以推荐给用户。由于支付优先级排序充分考虑了用户的各支付账户与该交易请求的账户匹配度,以及用户的支付操作习惯,从而使得支付优先级排序中给出的默认支付账户(即支付优先级排序中位于第一顺位的支付账户),有很大概率是用户在本次交易请求中最希望使用的支付账户,从而避免了用户从各个支付账户中人工选择最希望使用的支付账户的麻烦。因而本说明书的实施方案降低了用户的支付操作,提高了用户的交易体验。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施方案或现有技术中的技术方案,下面将对实施方案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说明书中记载的一些实施方案,对于本领域普通技术人员来讲,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。在附图中:
图1为本说明书提供的实施方案中支付账户推荐方法的流程图;
图2为本说明书提供的实施方案中服务器与客户端的通信示意图;
图3为本说明书提供的实施方案中支付账户推荐装置的结构框图;
图4为本说明书提供的实施方案中电子设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施方案中的附图,对本说明书实施方案中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方案仅仅是本说明书一部分实施方案,而不是全部的实施方案。基于本说明书中的实施方案,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方案,都应当属于本说明书保护的范围。
本说明书提供的实施方案中的支付账户推荐方法可以应用于服务器侧。参考图1所示,在本说明书一些实施方案中,所述支付账户推荐方法可以包括以下步骤:
S101、接收用户的交易请求。
当进行交易时,用户可以通过客户端向服务器发起交易请求,从而使得服务器可以接收到交易请求。其中,所述交易请求中可以携带有本次交易的交易标识、交易类型、交易额度、交易双方的标识等信息。
结合图2所示,在本说明书一些实施方案中,所述客户端可以为个人计算机(例如台式电脑、平板电脑、笔记本电脑等)、智能手机、自助终端机等。当然,所述客户端并不限于上述具有一定实体的电子设备,其还可以为运行于上述电子设备中的软体。所述服务器可以为具有运算和网络交互功能的电子设备;也可以为运行于该电子设备中,为数据处理和网络交互提供业务逻辑的软体。所述服务器可以接收客户端发送的通信消息(例如接收客户端发送的交易请求等),并向客户端发送通信消息(例如向客户端返回支付优先级排序等)。
S102、根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,并确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像。
在本说明书一些实施方案中,所述历史交易可以为用户的指定范围内的历史交易数据。例如,在一示例性的实施方案中,所述指定范围内的历史交易数据例如可以最近完成的指定数量个交易。
在本说明书一些实施方案中,所述根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,可以包括:
1)、确定所述交易请求分别与所述用户的第一指定范围内,各历史交易的交易时间相似系数、业务逻辑相似系数。
在很多情况下,用户的交易存在连续性,交易时间相邻的两个交易往往存在较大的关联性。例如,在一转账场景下,用户A用其账户a1向用户B的账户b转账,由于账户a1余额不足,交易失败;此时,用户A更换账户a2向账户b转账。显然,这两个相邻的转账交易之间存在较大的关联性。因此,可以将交易时间相似性,作为计算所述交易请求与用户的指定范围内的各历史交易的相关性时的参考指标之一。
在本说明书一些实施方案中,所述交易请求与所述用户的历史交易的交易时间相似系数,与二者的交易时间间隔负相关。即交易时间间隔越小,二者的交易时间相似系数越大,反之越小。以所述用户的指定范围内的各历史交易为最近20个交易为例,若所述交易请求与其中最近一个交易的交易时间相似系数为1,则所述交易请求与所述最近20个交易之前交易的交易时间相似系数均为0,而所述交易请求与所述最近20个交易中余下交易的交易时间相似系数,可以根据交易时间间隔大小适当确定。
另外,各交易之间由于业务逻辑相关也会产生关联性。因此,可以将业务逻辑相似性,作为计算所述交易请求与用户的指定范围内,各历史交易的相关性时的参考指标之一。
在本说明书一实施方案中,各业务逻辑中任意两个业务逻辑的业务逻辑相似系数可以预先设置,并可以形成一个业务逻辑相似系数表。例如在一示例性实施方案中,若总共有三种业务逻辑,则其中任意两个业务逻辑(例如下表1中的业务逻辑对)的业务逻辑相似系数,可以如下表1所示。
表1
业务逻辑对 | 业务逻辑相似系数 |
L1,L2 | 0.6 |
L1,L3 | 0.8 |
L2,L3 | 0.4 |
从所述交易请求携带的信息中可以确定该交易请求所属的业务类型,而每个业务类型的业务逻辑是确定的。同样,所述用户的指定范围内各历史交易对应的业务逻辑也是确定的。在此情况下,通过查询业务逻辑相似系数表,即可以确定所述交易请求分别与所述用户的指定范围内各历史交易的业务逻辑相似系数。
需要指出的是,本说明书中提及的支付账户或账户均是指在客户端中绑定的账户。例如,当用户在客户端中绑定了三张银行卡,则该三张银行卡即为该用户的各个支付账户。
2)、对于每个历史交易,将其与所述交易请求的交易时间相似系数和业务逻辑相似系数相乘,获得该历史交易与所述交易请求的交易关联系数。
本申请的发明人研究发现,业务逻辑产生的关联性会随着交易时间间隔的增大而减弱,所以可以将上述交易时间相似系数和业务逻辑相似系数的乘积,作为对应历史交易与当前交易(即所述交易请求)的交易关联系数。即可以根据公式fi=aibi确定所述交易请求与所述用户的指定范围内各历史交易的交易关联系数。其中,fi为交易请求与用户的指定范围内第i个历史交易的交易关联系数,ai为交易请求与用户的指定范围内第i个历史交易的交易时间相似系数,bi为交易请求与用户的指定范围内第i个历史交易的业务逻辑相似系数。
3)、确定所述各支付账户在所述各历史交易中的支付优先系数。
一般地,用户在进行交易时,服务器可以记录用户在当前交易所做的操作(例如选择的币种,输入的交易数量或金额等,根据支付账户的币种、余额、支付限额等属性),并可以根据该交易的业务规则过滤掉不符合要求的支付账户,将其支付优先系数设为0,而将符合要求的支付优先系数设置为1。其他不属于这两种情况的支付账户的支付优先系数设置可以为0.5(这里以0.5为例)。这样,当用户拥有m个支付账户,并且做完n个交易后,服务器就会得到一个m×n的矩阵,例如下表2所示。在表2中,D1~Dn为n个交易,C1~Cm为用户的m个支付账户,矩阵中的元素Pnm为用户的第m个支付账户在第n个交易下的支付优先系数。
表2
C<sub>1</sub> | C<sub>2</sub> | … | C<sub>m</sub> | |
D<sub>1</sub> | P<sub>11</sub> | P<sub>12</sub> | … | P<sub>1m</sub> |
D<sub>2</sub> | P<sub>21</sub> | P<sub>22</sub> | … | P<sub>2m</sub> |
… | … | … | … | … |
D<sub>n</sub> | P<sub>n1</sub> | P<sub>n2</sub> | … | P<sub>nm</sub> |
4)、对于每个支付账户,确定所述各历史交易的交易关联系数与对应支付优先系数的乘积之和,获得该支付账户与所述交易请求的账户匹配度。
当用户通过客户端发起一个新交易时,该交易需要选择支付账户,服务器则可以根据之前获得的m×n矩阵,对于每一个支付账户,计算所述各历史交易的交易关联系数与对应支付优先系数的乘积之和,以作为该支付账户与所述交易请求的账户匹配度。
例如,在一示例性实施方案中,若用户绑定的支付账户有三个:m1、m2和m3,且用户的指定范围内历史交易为三个:n1、n2和n3。若当前交易请求与n1、n2和n3的交易关联系数对应为:x1、x2和x3;支付账户m1、m2和m3在n1、n2和n3中的支付优先系数如下表3所示:
表3
m1 | m2 | m3 | |
n1 | P11 | P12 | P13 |
n 2 | P21 | P22 | P23 |
n 3 | P31 | P32 | P33 |
则当前交易请求与用户的三个支付账户m1、m2和m3的账户匹配度的计算如下:
km1=x1×P11+x2×P21+x3×P31;
km2=x1×P12+x2×P22+x3×P32;
km3=x1×P13+x2×P23+x3×P33。
在本说明书一些实施方案中,所述确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像可以包括:
1)、将所述用户的第二指定范围内的历史交易,按照业务类别划分为多个业务数据集。其中的业务类别可以根据实际情况划分,例如在一示例性实施方案中,可以将用户最近的100个历史交易,按照支付、转账、提现和理财等业务类别划分为支付业务数据集、转账业务数据集、提现业务数据集和理财业务数据集。
2)、确定与所述交易请求匹配的业务数据集,并确定所述各支付账户在该业务数据集下的支付频率。
在一示例性实施方案中,若所述交易请求的业务类型为支付类型,与所述交易请求匹配的业务数据集即为支付业务数据集。在此基础上,可以统计出支付业务数据集中,用户的各支付账户的支付次数,将用户的各支付账户的支付次数分别除以所述支付业务数据集的总支付次数,即可以对应得到用户的各支付账户在该业务数据集下的支付频率。
S103、根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
在本说明书一些实施方案中,所述根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序可以为:根据公式ri=w1mi+w2fi确定所述各支付账户的推荐指数,然后根据所述推荐指数的大小,确定所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。其中,ri为第i个支付账户的推荐指数,mi为第i个支付账户与所述交易请求的账户匹配度,w1为账户匹配度权重,fi为第i个支付账户在与所述交易请求匹配的业务数据集下的支付频率,w2为支付频率权重。
在本说明书的实施方案中,所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序中,位于第一顺位的支付账户为用户在本次交易中默认选择的支付账户。当服务器将支付优先级排序返回给客户端后,客户端可以将其展示给用户;如果用户不进行支付账户更换操作而直接进行支付操作,则本次交易即使用推荐的默认支付账户进行支付。
在本说明书一些实施方案中,当所述各支付账户的推荐指数均相同时,还可以根据所述各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序,从而有利于提高支付账户推荐的稳定性。
在本说明书另一些实施方案中,上述的账户匹配度权重和支付频率权重可以动态调整,以利于提高支付账户推荐的预测准确性。在初始时,上述的账户匹配度权重和支付频率权重可以各设置为0.5。从第一次推荐的交易开始,上述的账户匹配度权重和支付频率权重可根据历史交易中实际使用的支付账户更新权重。例如,在本说明书一实施方案中,可以统计从第一次推荐的交易开始,用户在各历史交易中对推荐的默认支付账户(即支付优先级排序中位于第一顺位的支付账户)进行更换的次数,在各历史交易中所有支付次数中的占比。占比越小表明系统推荐的支付优先级排序越准确,据此,可以在每完成一次交易后,根据占比大小调整上述的账户匹配度权重和支付频率权重。具体而言,当占比小时,可以适当增大账户匹配度权重,并相应减小支付频率权重;当占比大时,可以适当减小账户匹配度权重,并相应增加支付频率权重。
由此可见,在本说明书的实施方案中,当接收到用户的交易请求时,可以根据用户的历史交易数据,计算出用户的各支付账户与该交易请求的账户匹配度,以及用户基于各支付账户的支付行为画像,然后根据账户匹配度及支付行为画像,生成各支付账户针对交易请求的支付优先级排序,以推荐给用户。由于支付优先级排序充分考虑了用户的各支付账户与该交易请求的账户匹配度,以及用户的支付操作习惯,从而使得支付优先级排序中给出的默认支付账户(即支付优先级排序中位于第一顺位的支付账户),有很大概率是用户在本次交易请求中最希望使用的支付账户,进而避免了用户从各个支付账户中人工选择最希望使用的支付账户的麻烦。因而本说明书的实施方案降低了用户的支付操作,提高了用户的交易体验。
与上述的支付账户推荐方法对应,本说明书还提供了支付账户推荐装置,该支付装置可以配置于服务器中。参考图3所示,在本说明书一些实施方案中,所述支付账户推荐装置可以包括:
请求接收模块31,可以用于接收用户的交易请求;
参数确定模块32,可以用于根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,并确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像;
支付排序模块33,可以用于根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
在本说明书一些实施方案的支付账户推荐装置中,所述根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,可以包括:
确定所述交易请求分别与所述用户的第一指定范围内,各历史交易的交易时间相似系数、业务逻辑相似系数;
对于每个历史交易,将其与所述交易请求的交易时间相似系数和业务逻辑相似系数相乘,获得该历史交易与所述交易请求的交易关联系数;
确定所述各支付账户在所述各历史交易中的支付优先系数;
对于每个支付账户,确定所述各历史交易的交易关联系数与对应支付优先系数的乘积之和,获得该支付账户与所述交易请求的账户匹配度。
在本说明书一些实施方案的支付账户推荐装置中,所述确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像,可以包括:
将所述用户的第二指定范围内的历史交易,按照业务类别划分为多个业务数据集;
确定与所述交易请求匹配的业务数据集,并确定所述各支付账户在该业务数据集下的支付频率。
在本说明书一些实施方案的支付账户推荐装置中,所述根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序,包括:
根据公式ri=w1mi+w2fi确定所述各支付账户的推荐指数;
其中,ri为第i个支付账户的推荐指数,mi为第i个支付账户与所述交易请求的账户匹配度,w1为账户匹配度权重,fi为第i个支付账户在与所述交易请求匹配的业务数据集下的支付频率,w2为支付频率权重;
根据所述推荐指数,确定所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
请继续参考图3所示,在本说明书一些实施方案中,所述装置还可以包括:
权重更新模块34,可以用于在所述生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序之后,根据所述用户的第三指定范围内的历史交易,更新所述账户匹配度权重和所述支付频率权重。
在本说明书一些实施方案的支付账户推荐装置中,当所述各支付账户的推荐指数均相同时,根据所述各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
与上述的支付账户推荐方法对应,本说明书还提供了一种电子设备。参考图4所示,在本说明书一些实施方案中,所述电子设备,包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器运行时执行上述的支付账户推荐方法。
虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作,但是,应当清楚了解,这些过程可以包括更多或更少的操作,这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
本申请是参照根据本说明书实施方案的方法、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。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
本领域技术人员应明白,本说明书的实施方案可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本说明书实施方案可采用完全硬件实施方案、完全软件实施方案或结合软件和硬件方面的实施方案的形式。而且,本说明书实施方案可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书实施方案可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书实施方案,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施方案均采用递进的方式描述,各个实施方案之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施方案重点说明的都是与其他实施方案的不同之处。尤其,对于系统实施方案而言,由于其基本相似于方法实施方案,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施方案的部分说明即可。在本说明书的描述中,参考术语“一个实施方案”、“一些实施方案”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施方案或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施方案的至少一个实施方案或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施方案或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施方案或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施方案或示例以及不同实施方案或示例的特征进行结合和组合。
以上所述仅为本申请的实施方案而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (13)
1.一种支付账户推荐方法,其特征在于,包括:
接收用户的交易请求;
根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,并确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像;
根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
2.如权利要求1所述的支付账户推荐方法,其特征在于,所述根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,包括:
确定所述交易请求分别与所述用户的第一指定范围内,各历史交易的交易时间相似系数、业务逻辑相似系数;
对于每个历史交易,将其与所述交易请求的交易时间相似系数和业务逻辑相似系数相乘,获得该历史交易与所述交易请求的交易关联系数;
确定所述各支付账户在所述各历史交易中的支付优先系数;
对于每个支付账户,确定所述各历史交易的交易关联系数与对应支付优先系数的乘积之和,获得该支付账户与所述交易请求的账户匹配度。
3.如权利要求1所述的支付账户推荐方法,其特征在于,所述确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像,包括:
将所述用户的第二指定范围内的历史交易,按照业务类别划分为多个业务数据集;
确定与所述交易请求匹配的业务数据集,并确定所述各支付账户在该业务数据集下的支付频率。
4.如权利要求1所述的支付账户推荐方法,其特征在于,所述根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序,包括:
根据公式ri=w1mi+w2fi确定所述各支付账户的推荐指数;
其中,ri为第i个支付账户的推荐指数,mi为第i个支付账户与所述交易请求的账户匹配度,w1为账户匹配度权重,fi为第i个支付账户在与所述交易请求匹配的业务数据集下的支付频率,w2为支付频率权重;
根据所述推荐指数的大小,确定所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
5.如权利要求4所述的支付账户推荐方法,其特征在于,在所述生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序之后,还包括:
根据所述用户的第三指定范围内的历史交易,更新所述账户匹配度权重和所述支付频率权重。
6.如权利要求4所述的支付账户推荐方法,其特征在于,当所述各支付账户的推荐指数均相同时,根据所述各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
7.一种支付账户推荐装置,其特征在于,包括:
请求接收模块,用于接收用户的交易请求;
参数确定模块,用于根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,并确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像;
支付排序模块,用于根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
8.如权利要求7所述的支付账户推荐装置,其特征在于,所述根据所述用户的历史交易,确定所述用户的各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,包括:
确定所述交易请求分别与所述用户的第一指定范围内,各历史交易的交易时间相似系数、业务逻辑相似系数;
对于每个历史交易,将其与所述交易请求的交易时间相似系数和业务逻辑相似系数相乘,获得该历史交易与所述交易请求的交易关联系数;
确定所述各支付账户在所述各历史交易中的支付优先系数;
对于每个支付账户,确定所述各历史交易的交易关联系数与对应支付优先系数的乘积之和,获得该支付账户与所述交易请求的账户匹配度。
9.如权利要求7所述的支付账户推荐装置,其特征在于,所述确定所述用户基于所述各支付账户的支付行为画像,包括:
将所述用户的第二指定范围内的历史交易,按照业务类别划分为多个业务数据集;
确定与所述交易请求匹配的业务数据集,并确定所述各支付账户在该业务数据集下的支付频率。
10.如权利要求7所述的支付账户推荐装置,其特征在于,所述根据所述账户匹配度及所述支付行为画像,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序,包括:
根据公式ri=w1mi+w2fi确定所述各支付账户的推荐指数;
其中,ri为第i个支付账户的推荐指数,mi为第i个支付账户与所述交易请求的账户匹配度,w1为账户匹配度权重,fi为第i个支付账户在与所述交易请求匹配的业务数据集下的支付频率,w2为支付频率权重;
根据所述推荐指数,确定所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
11.如权利要求10所述的支付账户推荐装置,其特征在于,所述装置还包括:
权重更新模块,用于在所述生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序之后,根据所述用户的第三指定范围内的历史交易,更新所述账户匹配度权重和所述支付频率权重。
12.如权利要求10所述的支付账户推荐装置,其特征在于,当所述各支付账户的推荐指数均相同时,根据所述各支付账户与所述交易请求的账户匹配度,生成所述各支付账户针对所述交易请求的支付优先级排序。
13.一种电子设备,包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器运行时执行权利要求1-6任一项所述的支付账户推荐方法。
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