CN111967966B - 一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统 - Google Patents

一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统，方法包括：根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表；统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合；对用户数据进行预处理；根据预处理后的用户数据，遍历睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性；根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合；预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表；根据业务推荐列表，向目标睡眠客户推送相应的业务内容；本方法针对睡眠客户，向其推荐感兴趣的业务以实现唤醒睡眠客户，唤醒的针对性强、效果好、效率高、成本低且持续性强。

Description

一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤指一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统。
背景技术
手机银行活跃客户数是各个银行业务线上发展的重要指标，虽然银行网点通过各种活动帮助客户开通了手机银行，但是对很多客户来说，并没有积极使用手机银行，更有很多人，自从注册手机银行后就没有在使用过。
在现有技术中，为了唤醒睡眠客户，通常做法是通过各种活动，例如充话费立减活动或转账抽奖活动等激发客户使用手机银行。
但是，该些处理方式属于“广发式”，在实际应用中至少存在以下问题：对所有手机银行客户“广发式”的活动需要投入营销费用，成本高，会导致大量参与活动的客户是活跃客户，而真正的睡眠客户参与活动的却有限，效率低，且很多睡眠客户在参加完活动后，在没有进一步挖掘他们的需求提供服务时，他们也会再次睡眠，推广的活动类型单一，没有针对不同客户需求提供个性化活动来吸引客户。
综上来看，亟需一种能够解决上述问题，有针对性的帮助银行自动唤醒手机银行睡眠客户的技术方案。
发明内容
为克服上述问题，本发明提出了一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统，该方法及系统通过挖掘与睡眠客户相似的活跃客户，以及这些活跃客户频繁办理的业务或使用的功能，来预测睡眠客户的金融需求，并将睡眠客户感兴趣的业务或功能推送给客户，最终达到睡眠客户唤醒的目的。
在本发明实施例的第一方面，提出了一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，该方法包括：
根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表；
统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合；
采集手机银行客户的用户数据；
对所述用户数据进行预处理；
根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与所述活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性；
根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合；
根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表；
根据所述业务推荐列表，向所述目标睡眠客户推送相应的业务内容。
在本发明实施例的第二方面，提出了一种手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，该系统包括：
客户列表获取模块，用于根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表；
业务统计模块，用于统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合；
数据采集模块，用于采集手机银行客户的用户数据；
预处理模块，用于对所述用户数据进行预处理；
相似性计算模块，用于根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与所述活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性；
相似用户计算模块，用于根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合；
业务预测模块，用于根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表；
业务推送模块，用于根据所述业务推荐列表，向所述目标睡眠客户推送相应的业务内容。
在本发明实施例的第三方面，提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现手机银行睡眠客户的自动唤醒方法。
在本发明实施例的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现手机银行睡眠客户的自动唤醒方法。
本发明提出的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统至少存在以下优点：通过自动识别睡眠客户感兴趣的业务或功能，推送给客户来进行客户唤醒，不需要投入营销费用，成本低；业务推荐针对睡眠客户而非“广发式”的全量用户，自动推荐感兴趣的业务或功能来唤醒客户，效率高；通过挖掘用户金融需求，向睡眠客户推荐感兴趣的业务或功能来唤醒客户，持续性强，增强客户唤醒后的粘性；通过挖掘与睡眠客户相似的活跃客户频繁办理的业务或功能，来预测睡眠客户的个性化金融需求，通过用户感兴趣的业务或功能来唤醒客户。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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它的附图。
图1是本发明一实施例的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法的流程示意图。
图2是本发明一具体实施例的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法的详细流程示意图。
图3是本发明一具体实施例的计算相似用户的详细流程示意图。
图4是本发明一具体实施例的预测目标睡眠客户感兴趣的业务的详细流程示意图。
图5是本发明一实施例的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统的架构示意图。
图6是本发明一具体实施例的相似用户计算模块的架构示意图。
图7是本发明一具体实施例的业务预测模块的架构示意图。
图8是本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
根据本发明的实施方式，提出了一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统。该方法及系统通过挖掘与睡眠客户相似的活跃客户，以及这些活跃客户频繁办理的业务或使用的功能，来预测睡眠客户的金融需求，并将睡眠客户感兴趣的业务或功能推送给客户，最终达到睡眠客户唤醒的目的。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
图1是本发明一实施例的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤S101，根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表；
步骤S102，统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合；
步骤S103，采集手机银行客户的用户数据；
步骤S104，对所述用户数据进行预处理；
步骤S105，根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与所述活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性；
步骤S106，根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合；
步骤S107，根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表；
步骤S108，根据所述业务推荐列表，向所述目标睡眠客户推送相应的业务内容。
为了对上述手机银行睡眠客户的自动唤醒方法进行更为清楚的解释，下面结合每一步进行详细说明。
参考图2，为本发明一具体实施例的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法的详细流程示意图。如图2所示，详细流程为：
步骤S101，获取睡眠客户列表及活跃客户列表：
具体的，可以设置睡眠客户登录手机银行的次数阈值A及活跃客户登录手机银行的次数阈值B，根据手机银行后台系统的历史记录，在一预设时间范围内，统计登录手机银行次数≤A的客户，生成睡眠客户列表，统计登录手机银行次数≥B的客户，生成活跃客户列表。
例如，设置A为3次，B为6次，预设时间范围为3个月，依据手机银行后台系统的历史记录，过滤出近3个月登录手机银行次数≤3次的客户列表，作为睡眠客户列表，标记为S，过滤出近3个月登录手机银行次数≥6次的客户列表，作为活跃客户列表，标记为H。
步骤S102，统计活跃客户办理的业务：
根据活跃客户列表，分别统计每个活跃客户办理每项业务的次数，获取每个活跃客户办理次数最多的前M项业务，生成每个活跃客户的活跃客户业务集合。
例如，可以从后台系统采集活跃客户近3个月的手机银行行为信息，并统计每个活跃客户前M项办理最多的业务或使用最多的功能(TOP-M)。
步骤S103，采集用户数据：
从银行子系统中采集手机银行客户的用户数据，其中，所述用户数据至少包括：基本信息、资产负债及交易行为。
步骤S104，数据预处理：
对所述用户数据进行异常值清洗、空缺值填充、衍生指标定义及数据向量化在内的预处理，得到预处理后的用户数据。
步骤S105，计算相似性：
根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户与活跃客户基本信息的相似性SIM1，每个睡眠客户与活跃客户资产负债的相似性SIM2，每个睡眠客户与活跃客户交易行为的相似性SIM3。
步骤S106，计算相似用户：
参考图3，为本发明一具体实施例的计算相似用户的详细流程示意图。如图3所示，具体过程为：
步骤S1061，根据相似性计算结果，计算每个睡眠客户与活跃客户的加权相似性，计算式为：
SIM＝αSIM1+βSIM2+γSIM3
其中，SIM为加权相似性；
α、β及γ为经验系数，可以根据实际情况进行设定，α+β+γ＝1；
SIM1、SIM2及SIM3分别为前一步(步骤S105)计算得到的每个睡眠客户与活跃客户基本信息、资产负债及交易行为的相似性。
步骤S1062，依据所述加权相似性对活跃客户进行排序，统计每个睡眠客户对应的相似性最高的前N个活跃客户(TOP-N)，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合。
步骤S107，预测目标睡眠客户感兴趣的业务：
参考图4，为本发明一具体实施例的预测目标睡眠客户感兴趣的业务的详细流程示意图。如图4所示，具体过程为：
步骤S1071，根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，统计目标睡眠客户对应的相似活跃客户集合中每个活跃客户的活跃客户业务集合的并集，标记为业务集合L。
步骤S1072，遍历业务集合L，计算目标睡眠客户对业务集合L中每个业务i感兴趣的程度评分，计算公式如下：
其中，Score(i)为目标睡眠客户对业务i感兴趣的程度评分；
SIMsh为目标睡眠客户s与活跃客户h的相似性，s表示目标睡眠客户，h为目标睡眠客户s对应的相似活跃客户集合中的一个活跃客户；
f(i,h)为活跃客户h在一预设时间范围内办理业务i的频次。
步骤S1073，选取感兴趣的程度评分最高的前P项业务(TOP-P)，生成目标睡眠客户的业务推荐列表。
步骤S108，推送业务内容：
根据所述业务推荐列表，可以依据实际需要，向所述目标睡眠客户推荐列表中的业务内容。
上述手机银行睡眠客户的自动唤醒方法通过挖掘与睡眠客户相似的活跃客户频繁办理的业务，来预测睡眠客户的金融需求；并且还能够通过基本信息、资产负债、交易行为3个维度分别计算睡眠客户与活跃客户之间的相似度，并将3个相似度加权求和作为最终的相似度，利用目标睡眠客户与活跃客户的的相似性，以及相似活跃客户办理业务或使用功能的频次，最后来计算睡眠客户对业务或功能的感兴趣程度，从而实现推荐感兴趣的业务或功能来唤醒客户，本方法效率高，持续性强，可以增强客户唤醒后的粘性。
需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图5至图7对本发明示例性实施方式的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统进行介绍。
手机银行睡眠客户的自动唤醒系统的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的术语“模块”或者“单元”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
基于同一发明构思，本发明还提出了一种手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，如图5所示，该系统包括：
客户列表获取模块510，用于根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表；
业务统计模块520，用于统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合；
数据采集模块530，用于采集手机银行客户的用户数据；
预处理模块540，用于对所述用户数据进行预处理；
相似性计算模块550，用于根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与所述活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性；
相似用户计算模块560，用于根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合；
业务预测模块570，用于根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表；
业务推送模块580，用于根据所述业务推荐列表，向所述目标睡眠客户推送相应的业务内容。
在一实施例中，每个模块的具体功能如下：
客户列表获取模块510具体用于：
设置睡眠客户登录手机银行的次数阈值A及活跃客户登录手机银行的次数阈值B，根据手机银行后台系统的历史记录，在一预设时间范围内，统计登录手机银行次数≤A的客户，生成睡眠客户列表，统计登录手机银行次数≥B的客户，生成活跃客户列表。
业务统计模块520具体用于：
根据活跃客户列表，分别统计每个活跃客户办理每项业务的次数，获取每个活跃客户办理次数最多的前M项业务，生成每个活跃客户的活跃客户业务集合。
数据采集模块530具体用于：
从银行子系统中采集手机银行客户的用户数据，其中，所述用户数据至少包括：基本信息、资产负债及交易行为。
预处理模块540具体用于：
对所述用户数据进行异常值清洗、空缺值填充、衍生指标定义及数据向量化在内的预处理，得到预处理后的用户数据。
相似性计算模块550具体用于：
根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户与活跃客户基本信息的相似性SIM1，每个睡眠客户与活跃客户资产负债的相似性SIM2，每个睡眠客户与活跃客户交易行为的相似性SIM3。
参考图6，为本发明一具体实施例的相似用户计算模块的架构示意图。如图6所示，相似用户计算模块560包括：
加权相似性计算单元561，用于根据相似性计算结果，计算每个睡眠客户与活跃客户的加权相似性，计算式为：
SIM＝αSIM1+βSIM2+γSIM3
其中，SIM为加权相似性；
α、β及γ为经验系数，α+β+γ＝1；
SIM1、SIM2及SIM3分别为每个睡眠客户与活跃客户基本信息、资产负债及交易行为的相似性。
相似用户统计单元562，用于依据所述加权相似性对活跃客户进行排序，统计每个睡眠客户对应的相似性最高的前N个活跃客户，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合。
参考图7，为本发明一具体实施例的业务预测模块的架构示意图。如图6所示，业务预测模块570包括：
标记业务集合单元571，用于根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，统计目标睡眠客户对应的相似活跃客户集合中每个活跃客户的活跃客户业务集合的并集，标记为业务集合L；
评分单元572，用于遍历业务集合L，计算目标睡眠客户对业务集合L中每个业务i感兴趣的程度评分，计算公式如下：
其中，Score(i)为目标睡眠客户对业务i感兴趣的程度评分；SIMsh为目标睡眠客户s与活跃客户h的相似性，s表示目标睡眠客户，h为目标睡眠客户s对应的相似活跃客户集合中的一个活跃客户；f(i,h)为活跃客户h在一预设时间范围内办理业务i的频次；
业务推荐列表生成单元573，用于选取感兴趣的程度评分最高的前P项业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了手机银行睡眠客户的自动唤醒系统的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
基于前述发明构思，如图8所示，本发明还提出了一种计算机设备800，包括存储器810、处理器820及存储在存储器810上并可在处理器820上运行的计算机程序830，所述处理器820执行所述计算机程序830时实现前述手机银行睡眠客户的自动唤醒方法。
基于前述发明构思，本发明提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述手机银行睡眠客户的自动唤醒方法。
本发明提出的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法及系统至少存在以下优点：
1、通过自动识别睡眠客户感兴趣的业务或功能，推送给客户来进行客户唤醒，不需要投入营销费用，成本低。
2、业务推荐针对睡眠客户而非“广发式”的全量用户，自动推荐感兴趣的业务或功能来唤醒客户，效率高。
3、通过挖掘用户金融需求，向睡眠客户推荐感兴趣的业务或功能来唤醒客户，持续性强，增强客户唤醒后的粘性。
4、通过挖掘与睡眠客户相似的活跃客户频繁办理的业务或功能，来预测睡眠客户的个性化金融需求，通过用户感兴趣的业务或功能来唤醒客户。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法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。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (16)

1.一种手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，其特征在于，该方法包括：
根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表；
统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合；
采集手机银行客户的用户数据；
对所述用户数据进行预处理；
根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与所述活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性；
根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合；
根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表；
根据所述业务推荐列表，向所述目标睡眠客户推送相应的业务内容；
其中，根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合，包括：
根据相似性计算结果，计算每个睡眠客户与活跃客户的加权相似性，计算式为：
SIM＝αSIM1+βSIM2+γSIM3
其中，SIM为加权相似性；α、β及γ为经验系数，α+β+γ＝1；SIM1、SIM2及SIM3分别为每个睡眠客户与活跃客户基本信息、资产负债及交易行为的相似性；
依据所述加权相似性对活跃客户进行排序，统计每个睡眠客户对应的相似性最高的前N个活跃客户，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合。
2.根据权利要求1所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，其特征在于，根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表，包括：
设置睡眠客户登录手机银行的次数阈值A及活跃客户登录手机银行的次数阈值B，根据手机银行后台系统的历史记录，在一预设时间范围内，统计登录手机银行次数≤A的客户，生成睡眠客户列表，统计登录手机银行次数≥B的客户，生成活跃客户列表。
3.根据权利要求2所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，其特征在于，统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合，包括：
根据活跃客户列表，分别统计每个活跃客户办理每项业务的次数，获取每个活跃客户办理次数最多的前M项业务，生成每个活跃客户的活跃客户业务集合。
4.根据权利要求3所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，其特征在于，采集手机银行客户的用户数据，包括：
从银行子系统中采集手机银行客户的用户数据，其中，所述用户数据至少包括：基本信息、资产负债及交易行为。
5.根据权利要求4所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，其特征在于，对所述用户数据进行预处理，包括：
对所述用户数据进行异常值清洗、空缺值填充、衍生指标定义及数据向量化在内的预处理，得到预处理后的用户数据。
6.根据权利要求5所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，其特征在于，根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与所述活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性，包括：
根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户与活跃客户基本信息的相似性SIM1，每个睡眠客户与活跃客户资产负债的相似性SIM2，每个睡眠客户与活跃客户交易行为的相似性SIM3。
7.根据权利要求6所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒方法，其特征在于，根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表，包括：
根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，统计目标睡眠客户对应的相似活跃客户集合中每个活跃客户的活跃客户业务集合的并集，标记为业务集合L；
遍历业务集合L，计算目标睡眠客户对业务集合L中每个业务i感兴趣的程度评分，计算公式如下：
其中，Score(i)为目标睡眠客户对业务i感兴趣的程度评分；SIMsh为目标睡眠客户s与活跃客户h的相似性，s表示目标睡眠客户，h为目标睡眠客户s对应的相似活跃客户集合中的一个活跃客户；f(i,h)为活跃客户h在一预设时间范围内办理业务i的频次；
选取感兴趣的程度评分最高的前P项业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表。
8.一种手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，其特征在于，该系统包括：
客户列表获取模块，用于根据手机银行后台系统的历史记录，获取睡眠客户列表及活跃客户列表；
业务统计模块，用于统计每个活跃客户办理的业务，生成活跃客户业务集合；
数据采集模块，用于采集手机银行客户的用户数据；
预处理模块，用于对所述用户数据进行预处理；
相似性计算模块，用于根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户的用户数据与所述活跃客户列表中活跃客户的用户数据的相似性；
相似用户计算模块，用于根据相似性计算结果，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合；
业务预测模块，用于根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，预测目标睡眠客户感兴趣的业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表；
业务推送模块，用于根据所述业务推荐列表，向所述目标睡眠客户推送相应的业务内容；
其中，所述相似用户计算模块包括：
加权相似性计算单元，用于根据相似性计算结果，计算每个睡眠客户与活跃客户的加权相似性，计算式为：
SIM＝αSIM1+βSIM2+γSIM3
其中，SIM为加权相似性；
α、β及γ为经验系数，α+β+γ＝1；
SIM1、SIM2及SIM3分别为每个睡眠客户与活跃客户基本信息、资产负债及交易行为的相似性；
相似用户统计单元，用于依据所述加权相似性对活跃客户进行排序，统计每个睡眠客户对应的相似性最高的前N个活跃客户，生成每个睡眠客户的相似活跃客户集合。
9.根据权利要求8所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，其特征在于，所述客户列表获取模块具体用于：
设置睡眠客户登录手机银行的次数阈值A及活跃客户登录手机银行的次数阈值B，根据手机银行后台系统的历史记录，在一预设时间范围内，统计登录手机银行次数≤A的客户，生成睡眠客户列表，统计登录手机银行次数≥B的客户，生成活跃客户列表。
10.根据权利要求9所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，其特征在于，所述业务统计模块具体用于：
根据活跃客户列表，分别统计每个活跃客户办理每项业务的次数，获取每个活跃客户办理次数最多的前M项业务，生成每个活跃客户的活跃客户业务集合。
11.根据权利要求10所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，其特征在于，所述数据采集模块具体用于：
从银行子系统中采集手机银行客户的用户数据，其中，所述用户数据至少包括：基本信息、资产负债及交易行为。
12.根据权利要求11所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，其特征在于，所述预处理模块具体用于：
对所述用户数据进行异常值清洗、空缺值填充、衍生指标定义及数据向量化在内的预处理，得到预处理后的用户数据。
13.根据权利要求12所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，其特征在于，所述相似性计算模块具体用于：
根据预处理后的用户数据，遍历所述睡眠客户列表，分别计算每个睡眠客户与活跃客户基本信息的相似性SIM1，每个睡眠客户与活跃客户资产负债的相似性SIM2，每个睡眠客户与活跃客户交易行为的相似性SIM3。
14.根据权利要求13所述的手机银行睡眠客户的自动唤醒系统，其特征在于，所述业务预测模块包括：
标记业务集合单元，用于根据所述活跃客户业务集合及所述相似活跃客户集合，统计目标睡眠客户对应的相似活跃客户集合中每个活跃客户的活跃客户业务集合的并集，标记为业务集合L；
评分单元，用于遍历业务集合L，计算目标睡眠客户对业务集合L中每个业务i感兴趣的程度评分，计算公式如下：
其中，Score(i)为目标睡眠客户对业务i感兴趣的程度评分；SIMsh为目标睡眠客户s与活跃客户h的相似性，s表示目标睡眠客户，h为目标睡眠客户s对应的相似活跃客户集合中的一个活跃客户；f(i,h)为活跃客户h在一预设时间范围内办理业务i的频次；
业务推荐列表生成单元，用于选取感兴趣的程度评分最高的前P项业务，生成目标睡眠客户的业务推荐列表。
15.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法。
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