CN113988722A - 一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法 - Google Patents
一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，包括以下步骤：综合自助设备工作时收集“主动退出”的业务类型；建立用于对业务优先级进行重新分类的分析模型；固定时间周期内，调用分析模型对“主动退出”业务类型的业务优先级进行新定义，并将新定义的业务优先级记录在业务标记库中；综合自助设备根据业务标记库中的业务优先级和业务办理频率，确定各业务类型在综合自助设备界面上的显示顺序。通过对业务类型的分类、用户习惯的归纳，提前进行数据预加载、重排序，使综合业务办理终端设备的展示页面更加清晰明了，提高了人机交互效率。
Description
技术领域
本发明属于物联网综合自助终端设备领域，尤其涉及一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法。
背景技术
在银行、政务等机构中，越来越提倡“一站式”业务办理，越来越多的综合业务办理终端设备被应用于银行、政务等机构中。这极大的方便了广大的客户与居民，让人们少走路、多办事。但大而全的综合业务办理平台，带来更繁杂的终端设备操作和更缓慢的设备响应速度，这使得用户在终端设备上进行操作时，经常找不到自己要办理的业务。随着物联网、大数据等技术的逐渐发展与完善，当用户在使用综合业务办理终端设备时，可以根据业务特性、用户的历史业务办理频率等信息进行综合评估，针对性的对终端设备页面进行预加载与重排序，这成为银行、政务系统提高办事效率的重要方法。
发明内容
本发明的目的是针对现有政务系统或银行系统中综合业务办理终端设备的实际问题，而提供的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法。通过对业务类型的分类、用户习惯的归纳，提前进行数据预加载、重排序，使综合业务办理终端设备的展示页面更加清晰明了，提高了人机交互效率。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，包括以下步骤：
综合自助设备工作时收集“主动退出”业务类型；
建立用于对业务优先级进行重新分类的分析模型；
固定时间周期内，调用分析模型对所述“主动退出”业务类型的业务优先级进行新定义，并将新定义的业务优先级记录在业务标记库中；
综合自助设备根据业务标记库中的业务优先级和业务办理频率，得到通用业务列表和高频用户业务列表，确定各业务类型在综合自助设备界面上的显示顺序。
作为优选的，用户在综合自助设备界面中点击需要办理的业务，记录该用户的点击习惯，记录原则为如果用户顺利办理完成业务，记录一次“办理完成”，如果用户点击业务图标后，未进行业务提交，直接退出，记录一次“主动退出”。
作为优选的，根据业务优先级和业务办理频率将所有业务类型进行归纳，得到通用业务列表，并将所述通用业务列表入库到业务标记库中。
作为优选的，所有的用户分为两种，分别是高频用户和普通用户，将一个周期内在网点中办理业务超过特定阈值的用户设为高频用户，所有高频用户的账户名存储在高频用户表中；并根据高频用户的业务办理频率，建立高频用户业务列表，所述高频用户业务列表设有若干个，对应若干个高频用户。
作为优选的，用户开始操作综合自助设备时，判断该用户是否为高频用户，如果该用户为高频用户，根据对应的高频用户业务列表，将排序后的业务类型作为综合自助设备的首页提供给该用户，如果用户为普通用户，根据所述通用业务列表，将排序后的业务类型作为综合自助设备的首页提供给该用户。
作为优选的，高频用户信息刷新：按照固定的时间周期，对高频用户进行重新判定；重新判定规则如下：
（1）原高频用户：当原高频用户在连续多个周期内未发生新的业务办理，则将该用户置为普通用户，如果该用户发生过新的业务办理，则继续为高频用户；
（2）原普通用户：当某普通用户在本周期内办理业务次数超过特定阈值，则将该用户定义为高频用户。
作为优选的，业务办理频率指特定周期内，任一业务类型的图标被点击的次数。
作为优选的，根据收集到的“主动退出”业务类型，在固定时间周期内，调用分析模型对所述“主动退出”业务类型的业务优先级进行新定义，包括：
首先将标记有“主动退出”的所有业务类型分为五种：白名单业务、普通业务、误退出业务、易退出业务、软件需优化；
然后再根据每种结果对应的业务优先级处理方式，依次对所述“主动退出”业务类型进行处理；
最后根据重新定义的业务优先级，对所述通用业务列表和所述高频用户业务列表进行修正。
作为优选的，所述分析模型是指五种分类及对应的处理方式，具体来说：
（1）白名单业务：当系统管理员分析该类业务为无需提交的业务时，会将该业务置为白名单，后续在综合自助设备上执行主动退出时，不再对该业务进行标记，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序；
（2）普通业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数未超过第一设定阈值时，将该业务标记为普通业务，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序；
（3）误退出业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第一设定阈值时，如果“主动退出”标记集中发生在某一时段，可初步判断本批次的标记为偶然现象，需要继续观察，会将该业务标记为误退出状态，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序，等到下一次后台处理周期时，再次进行分析，如果下一个周期分析时标记次数未超过第一设定阈值，就把该业务标记为普通业务，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序，如果标记次数再次超过第一设定阈值，就把该业务标记为易退出业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序；
（4）易退出业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第二设定阈值时，易退出的特点属实并且无需软件改进时，将该业务标记为易退出业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序；
（5）软件需优化：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第二设定阈值时，易退出的特点属实并且需要软件优化时，将该业务标记为软件需优化业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序，当软件优化完成后，在下一个分析周期根据改进后的效果继续跟进处理。
作为优选的，每个周期分析结束后，将所有业务类型的“主动退出”标志清零。
本发明的有益效果在于：
本发明应用于政务办事大厅或银行网点中时，综合自助设备结合后台数据库的分类与权重计算，针对通用业务习惯、用户操作习惯等信息，提前进行数据预加载、重排序，使综合业务办理终端设备的展示页面更加清晰明了，提高了人机交互效率、减少业务办理时间，提高了政务系统或银行系统的线下业务吞吐量，提高了用户的满意度。
附图说明
图1是本发明的系统流程示意图。
图2是业务办理流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。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。
一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，包括以下步骤：
步骤S01综合自助设备工作时收集“主动退出”的业务类型；
步骤S02建立用于对业务优先级进行重新分类的分析模型；
具体来说，首先将标记有“主动退出”的所有业务类型分为五种：白名单业务、普通业务、误退出业务、易退出业务、软件需优化；每种对应不同的业务优先级新定义方法。
（1）白名单业务：当系统管理员分析该类业务为无需提交的业务时，会将该业务置为白名单，后续在综合自助设备上执行主动退出时，不再对该业务进行标记，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序；
（2）普通业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数未超过第一设定阈值时，将该业务标记为普通业务，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序；
（3）误退出业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第一设定阈值时，如果主动退出标记集中发生在某一时段，可初步判断本批次的标记为偶然现象，需要继续观察，会将该业务标记为误退出状态，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序，等到下一次后台处理周期时，再次进行分析，如果下一个周期分析时标记次数未超过第一设定阈值，就把该业务标记为普通业务，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序，如果标记次数再次超过第一设定阈值，就把该业务标记为易退出业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序；
（4）易退出业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第二设定阈值时，易退出的特点属实并且无需软件改进时，将该业务标记为易退出业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序；
（5）软件需优化：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第二设定阈值时，易退出的特点属实并且需要软件优化时，将该业务标记为软件需优化业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序，当软件优化完成后，在下一个分析周期根据改进后的效果继续跟进处理；
步骤S03固定时间周期内，调用分析模型对“主动退出”业务类型的业务优先级进行新定义，并将新定义的业务优先级记录在业务标记库中；
具体来说，根据收集到“主动退出”的业务类型，在固定时间周期内，调用分析模型对“主动退出”业务类型的业务优先级进行新定义，包括：
首先将分析结果分类为五种：白名单业务、普通业务、误退出业务、易退出业务、软件需优化；
然后再根据每种结果对应的业务优先级处理方式，依次对“主动退出”的业务类型进行处理；
最后根据重新定义的业务优先级，对通用业务列表和高频用户业务列表进行修正。
步骤S04综合自助设备根据业务标记库中的业务优先级和业务办理频率，得到通用业务列表和高频用户业务列表，确定各业务类型在综合自助设备界面上的显示顺序。
如图1所示，本方法对应的系统分为4层，分别是综合自助设备、后台数据库、后台系统和系统管理员，综合自助设备用于办理各项业务，且显示各项业务类型的图标；操作日志库、业务标记库、用户表位于后台数据库中，用户表包括普通业务列表和若干个高频用户业务列表，综合自助设备上得到的用户操作数据进入到操作日志库中保存，综合自助设备的页面根据用户表中的信息进行显示；后台系统对后台数据库中的数据进行分析处理，包括从操作日志库中获取用户的操作数据，根据分析模型进行分析，并对业务标记库中的业务优先级和业务办理频率进行更新，而根据业务标记库中的最新数据，得到更新后的普通业务列表和高频用户业务列表，上传保存在用户表中；系统管理员则对后台系统进行操作，包括执行获取操作数据、重新标记业务办理频率和业务优先级等具体步骤。
下面就一种具体实施方法进行详细说明。
1.调研并归纳综合自助设备的业务类型：将网点中需要在综合自助设备中办理的所有业务进行梳理与分类，整理出业务名称、业务办理频率、业务优先级等信息，并入库到后台数据库的业务标记库（db_mark）中。
2.根据调研得到的业务特性进行终端页面重排：根据业务优先级和业务办理频率将所有业务类型进行归纳，得到通用业务列表，并将通用业务列表入库到业务标记库中，网点中的综合自助设备将根据通用业务列表的排序结果，将业务名称或业务图标展示在终端首页中，得到一个初步优化的综合自助设默认展示页面。
3.统计高频访问用户及各个高频访问用户的业务办理习惯：将一个周期内（如一个月）在网点中办理业务超过特定阈值（如2次）的用户设为高频用户，统计该用户的业务办理习惯，整理出用户账户名、该用户的业务办理频率等信息，将这些信息保存在用户表（db_user）中。
4.开始使用综合自助设备，流程如图2所示：
（1）每天综合自助设备启动时，将业务标记库（db_mark）中所有业务类型的相关信息资源（如背景图、语音包、演示动画等）缓存在本地，需要说明的是:该信息资源均缓存到本地，但并不在首页显示，首页只显示一个身份验证页面，同样首页也可以设计为本机构的宣传图片或宣传视频，当触及屏幕后，页面展示实名验证选项。
（2）用户开始操作综合业务办理终端设备时，根据后台数据库中的用户表（db_user）判断该用户是否为高频用户，如果该用户为高频用户，将对应的高频用户业务列表作为综合自助设备的首页提供给该用户，如果用户为普通用户，将缓存在本地的通用业务列表作为综合自助设备的首页提供给该用户；具体来说，使用本系统的机构需要实名办理业务，设备开机后，所有业务类型的相关资源都缓存在本地，但并不在首页显示，首页只显示一个身份验证页面，例如：有多个按钮，分别写着刷脸验证、身份证号验证、身份证刷卡验证、银行卡刷卡验证（多用于银行机构）、预约二维码验证、预约号验证等；刷脸验证需要借助刷脸相关的技术，刷身份证/刷卡验证需要卡片识别技术, 预约号/预约二维码验证需要借助网上预约相关的系统，此处均不需要详述，用户点选对应的按钮，选择实名认证方式后，进行用户身份认证，如果用户为高频用户，页面再展示高频用户列表；如果用户非高频用户，页面再展示通用业务列表。
（3）用户开始办理业务时，用户在首页中点击需要办理的业务，记录该用户的业务办理频率，记录原则为如果用户顺利办理完成业务，记录一次“办理完成”，如果用户点击业务图标后，未进行业务提交，直接退出，记录一次“主动退出”，用户办理完所有业务，离开终端设备后，将用户行为传送到后台数据库的操作日志库（db_log）中。
5.后台处理：按照固定的时间周期（比如一个月），系统管理员对标记为“主动退出”的业务进行分析，将分析结果重新分类为五种：白名单业务、普通业务、误退出业务、易退出业务、软件需优化，并根据不同分类的处理方法对业务优先级进行重新编辑。
注：每个周期分析结束后，将所有业务的“主动退出”标志清零。
高频用户作为一个网点的优质客户，需要重点关注，将一个周期内在网点中办理业务超过特定阈值的用户设为高频用户，所有高频用户的账户名存储在高频用户表中；并根据高频用户的业务办理频率，建立高频用户业务列表，所述高频用户业务列表设有若干个，对应若干个高频用户。
用户开始操作综合自助设备时，判断该用户是否为高频用户，如果该用户为高频用户，根据对应的高频用户业务列表，将排序后的业务类型作为综合自助设备的首页提供给该用户，如果用户为普通用户，根据通用业务列表，将排序后的业务类型作为综合自助设备的首页提供给该用户。
为了保证能高效服务于高频用户，本方法也设计了高频用户信息刷新方法：按照固定的时间周期，对高频用户进行重新判定；重新判定规则如下：
（1）原高频用户：当原高频用户在连续多个周期内未发生新的业务办理，则将该用户置为普通用户，如果该用户发生过新的业务办理，则继续为高频用户；
（2）原普通用户：当某普通用户在本周期内办理业务次数超过特定阈值，则将该用户定义为高频用户。
需要说明的是，业务办理频率指特定周期内，任一业务类型的图标被点击的次数。
通用业务列表和高频用户业务列表都是需要定期更新的，通用业务列表的更新契机：每次开机时，后台根据实时的业务频率与业务优先级进行排序（从业务标记库db_mark中取值），业务频率与业务优先级参数发生变化，则相当于通用业务列表也完成了更新；高频用户业务列表的更新契机：当实名认证完成后，认定当前用户为高频用户后，同样根据实时的业务频率与业务优先级进行排序（从业务标记库db_mark中取值）。
业务办理频率和业务优先级，对于排序的贡献度的计算方法，如下：1.首先将业务优先级定义一下：业务优先级分为三个等级，分别为紧急、重要、普通，每种业务投入使用前，都需要系统管理员对这个业务进行业务优先级的标注，这三种业务优先级分别赋值1.8，1.5，1.0的系数；2.业务办理频率定义：一个周期内业务办理次数。
3.举个例子：
A业务：被管理员标记为紧急业务，优先级系数就是1.8，业务办理频率为3000次/周期，综合权重分数=3000*1.8=5400分；
B业务：被管理员标记为重要业务，优先级系数就是1.5，业务办理频率为4000次/周期，综合权重分数=4000*1.5=6000分；
C业务：被管理员标记为普通业务，优先级系数就是1.0，业务办理频率为4000次/周期，综合权重分数=4000*1.0=4000分；
那么，最终的排序就是B业务，A业务，C业务。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，包括以下步骤：
综合自助设备工作时收集“主动退出”业务类型；
建立用于对业务优先级进行重新分类的分析模型；
固定时间周期内，调用分析模型对所述“主动退出”业务类型的业务优先级进行新定义，并将新定义的业务优先级记录在业务标记库中；
综合自助设备根据业务标记库中的业务优先级和业务办理频率，得到通用业务列表和高频用户业务列表，确定各业务类型在综合自助设备界面上的显示顺序。
2.根据权利要求1所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，用户在综合自助设备界面中点击需要办理的业务，记录该用户的点击习惯，记录原则为如果用户顺利办理完成业务，记录一次“办理完成”，如果用户点击业务图标后，未进行业务提交，直接退出，记录一次“主动退出”。
3.根据权利要求1所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，根据业务优先级和业务办理频率将所有业务类型进行归纳，得到通用业务列表，并将所述通用业务列表入库到业务标记库中。
4.根据权利要求1所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，所有的用户分为两种，分别是高频用户和普通用户，将一个周期内在网点中办理业务超过特定阈值的用户设为高频用户，所有高频用户的账户名存储在高频用户表中；并根据高频用户的业务办理频率，建立高频用户业务列表，所述高频用户业务列表设有若干个，对应若干个高频用户。
5.根据权利要求4所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，用户开始操作综合自助设备时，判断该用户是否为高频用户，如果该用户为高频用户，根据对应的所述高频用户业务列表，将排序后的业务类型作为综合自助设备的首页提供给该用户，如果用户为普通用户，根据所述通用业务列表，将排序后的业务类型作为综合自助设备的首页提供给该用户。
6.根据权利要求4所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，高频用户信息刷新：按照固定的时间周期，对高频用户进行重新判定；重新判定规则如下：
（1）原高频用户：当原高频用户在连续多个周期内未发生新的业务办理，则将该用户置为普通用户，如果该用户发生过新的业务办理，则继续为高频用户；
（2）原普通用户：当某普通用户在本周期内办理业务次数超过特定阈值，则将该用户定义为高频用户。
7.根据权利要求1所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，业务办理频率指特定周期内，任一业务类型的图标被点击的次数。
8.根据权利要求1所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，根据收集到的“主动退出”业务类型，在固定时间周期内，调用分析模型对所述“主动退出”业务类型的业务优先级进行新定义，包括：
首先将标记有“主动退出”的所有业务类型分为五种：白名单业务、普通业务、误退出业务、易退出业务、软件需优化；
然后再根据每种结果对应的业务优先级处理方式，依次对所述“主动退出”业务类型进行处理；
最后根据重新定义的业务优先级，对所述通用业务列表和所述高频用户业务列表进行修正。
9.根据权利要求8所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，所述分析模型是指五种分类及对应的处理方式，具体来说：
（1）白名单业务：当系统管理员分析该类业务为无需提交的业务时，会将该业务置为白名单，后续在综合自助设备上执行主动退出时，不再对该业务进行标记，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序；
（2）普通业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数未超过第一设定阈值时，将该业务标记为普通业务，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序；
（3）误退出业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第一设定阈值时，如果“主动退出”标记集中发生在某一时段，可初步判断本批次的标记为偶然现象，需要继续观察，会将该业务标记为误退出状态，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序，等到下一次后台处理周期时，再次进行分析，如果下一个周期分析时标记次数未超过第一设定阈值，就把该业务标记为普通业务，业务排序时，按照业务办理频率与业务优先级正常排序，如果标记次数再次超过第一设定阈值，就把该业务标记为易退出业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序；
（4）易退出业务：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第二设定阈值时，易退出的特点属实并且无需软件改进时，将该业务标记为易退出业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序；
（5）软件需优化：当系统管理员分析该类业务在本周期内“主动退出”次数超过第二设定阈值时，易退出的特点属实并且需要软件优化时，将该业务标记为软件需优化业务，业务排序时，降低业务优先级后，再根据业务办理频率与业务优先级排序，当软件优化完成后，在下一个分析周期根据改进后的效果继续跟进处理。
10.根据权利要求8所述的一种应用于综合自助设备的用户习惯自适应方法，其特征在于，每个周期分析结束后，将所有业务类型的“主动退出”标志清零。
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- 2021-12-28 CN CN202111614763.1A patent/CN113988722B/zh active Active
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| CN113988722B (zh) | 2022-09-27 |
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