CN115239442A - 一种互联网金融产品推广的方法及系统和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种互联网金融产品推广的方法及系统和存储介质，其涉及互联网技术，其方法包括：根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略；将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。本发明使得互联网金融产品能有效地被用户所体验，提升了互联网金融产品的投放效率和推广效率。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种互联网金融产品推广的方法及系统和存储介质。
背景技术
实时应用程序接口（Real-Time API，RTA)是基于Pre-Bidding引擎诞生的技术，每当媒体DSP（Demand-SidePlatform，需求方平台）侦测到了符合重定向条件的用户，会提前将用户信息提交给推广方，推广方再根据内部数据管理平台（Data Management Platform，DMP）中的数据决定是否对此用户进行推广。这一技术可以加强对用户的筛选，并提高了流量的利用率，从而避免流量损耗，精确定位目标用户。
基于RTA投放场景模式在互联网金融产品推广时，媒体流量与互联网金融主流量会有较大的差异，导致RTA投放效果不能结合金融产品的属性充分发挥，导致互联网产品接入RTA后其投放效率低下，导致其不能结合用户与互联网金融产品间的影响力大小来完成在RTA模式下的推广效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种互联网金融产品推广的方法及系统和存储介质，其通过挖掘用户配置数据信息，基于金融推广信息挖掘出用户与互联网金融产品间的影响力大小关系，从而完成金融产品在RTA模式下的推广。
为了解决上述问题，本发明提出了一种互联网金融产品推广的方法，所述方法包括：
根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略；
向不同的应用平台发送金融投放策略；
将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；
根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；
接收第一用户基于金融推广信息所产生的用户行为信息，所述用户行为信息包括：互动行为类型以及互动行为时间；
基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；
根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；
将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。
所述投放场景下的金融特征包括：用户特征和投放渠道特征；所述金融投放策略包括：投放人群、投放时间、投放地域、推广内容。
所述金融投放策略具有知识图谱表达结构。
所述将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略包括：
根据用户配置数据信息构建知识图谱表达结构；
将用户配置数据信息下的知识图谱表达结构与每个金融投放策略下的知识图谱表达结构进行相似性对比，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略。
所述根据用户配置数据信息构建知识图谱表达结构包括：
利用数据挖掘中的典型关联分析方法，根据用户配置数据信息的基础属性挖掘知识点搭建知识图谱，从而形成用户配置数据信息下的知识图谱表达结构。
所述将用户配置数据信息下的知识图谱表达结构与每个金融投放策略下的知识图谱表达结构进行相似性对比，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略包括：
获取每个金融投放策略下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示；
获取用户配置数据信息下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示；
采用余弦相似度计算公式计算出每个金融投放策略下的向量表示和用户配置数据信息下的向量表示之间的相似度值，形成相似度值集合；
从相似度值集合中提取最大相似度值，以最大相似度值所对应的金融投放策略为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略。
所述基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值包括：
根据互动行为类型构建第一关系强度值R1；
根据互动行为类型发生的点击次数N，结合第一关系强度值R1的数学模型构建出第二关系强度值R2；
根据互动行为时间T，结合第二关系强度值R2的数学模型构建第三关系强度值R3。
相应的，本发明还提出了一种互联网金融产品推广的系统结构示意图，所述系统包括：
金融策略模块，用于根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略，并向不同的应用平台发送金融投放策略；
用户匹配模块，用于将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；
信息推广模块，用于根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；
信息接收模块，用于接收第一用户基于金融推广信息所产生的用户行为信息，所述用户行为信息包括：互动行为类型以及互动行为时间；
行为分析模块，用于基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；
内容建立模块，用于根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；
内容推广模块，用于将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。
相应的，本发明还提出了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行以上所述的方法。
本发明的方法及系统和存储介质，其根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略，从而可以适于不同的应用场景和需求来设置相应的投放目的和效率，从而使得应用平台中的用户配置数据信息可以自适应完成与金融投放策略的匹配过程，使得金融推广信息能随着金融投放策略达到目标用户上，完成对目标用户的初步探寻和获客功能，提升后续内容的投放效率和推广效率。在金融推广信息的基础上可以了解到用户对金融推广信息的关系强度值，体现出用户与金融推广信息之间的亲疏关系、联系强弱关系，从而可以针对用户建立互联网产品推荐集，使得互联网金融产品能有效地被用户所体验，提升了互联网金融产品的投放效率和推广效率。
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，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明实施例中的互联网金融产品推广的方法流程图；
图2是本发明实施例中的互联网金融产品推广的系统结构示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例所涉及的互联网金融产品推广的方法，其方法包括：根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略；向不同的应用平台发送金融投放策略；将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；接收第一用户基于金融推广信息所产生的用户行为信息，所述用户行为信息包括：互动行为类型以及互动行为时间；基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。
基于该方法，其根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略，从而可以适于不同的应用场景和需求来设置相应的投放目的和效率，从而使得应用平台中的用户配置数据信息可以自适应完成与金融投放策略的匹配过程，使得金融推广信息能随着金融投放策略达到目标用户上，完成对目标用户的初步探寻和获客功能，提升后续内容的投放效率和推广效率。在金融推广信息的基础上可以了解到用户对金融推广信息的关系强度值，体现出用户与金融推广信息之间的亲疏关系、联系强弱关系，从而可以针对用户建立互联网产品推荐集，使得互联网金融产品能有效地被用户所体验，提升了互联网产品的投放效率和推广效率。
具体的，图1示出了本发明实施例中的互联网金融产品推广的方法流程图，包括以下步骤：
S11、根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略；
需要说明的是，投放场景下的金融特征可以是：用户特征（比如身份属性、年龄信息等）、投放渠道特征（包括投放目标、投放时间、投放效果）。
需要说明的是，金融投放策略可以是：投放人群、投放时间、投放地域、推广内容等等，这里的金融投放策略具有知识图谱表达结构。
知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
S12、向不同的应用平台发送金融投放策略；
应用平台沉淀有海量的用户数据，每个用户数据中的用户配置数据可以作为初步推广用户的初步挖掘。
S13、将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；
具体实施过程中，可以根据用户配置数据信息构建知识图谱表达结构，从而根据知识图谱建立每个金融投放策略与用户配置数据信息之间的相关性。
具体实施过程中，可利用数据挖掘中的典型关联分析方法，根据用户配置数据信息的名称、年龄、性别、关键词等基础属性挖掘知识点，并根据挖掘出的知识点搭建知识图谱，从而形成用户配置数据信息下的知识图谱表达结构。
将用户配置数据信息下的知识图谱表达结构与每个金融投放策略下的知识图谱表达结构进行相似性对比，从而得出每个金融投放策略与用户配置数据信息间的相关性。
具体实施过程中，获取每个金融投放策略下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示，获取用户配置数据信息下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示；采用余弦相似度计算公式计算出每个金融投放策略下的向量表示和用户配置数据信息下的向量表示之间的相似度值，形成相似度值集合；从相似度值集合中提取最大相似度值，以最大相似度值所对应的金融投放策略为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略。
根据知识图谱可建立每个金融投放策略与用户配置数据信息间的相关性，使得客户所匹配的金融投放策略相关性更大，使得推送的金融推广信息适应性会更好。
S14、根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；
该金融推广信息是被用以获客为目的的推广，挖掘潜在对金融产品感兴趣的客户。
S15、接收第一用户基于金融推广信息所产生的用户行为信息；
所述用户行为信息包括：互动行为类型以及互动行为时间。
需要说明的是，在金融推广信息的推广下，会接收不同用户端所产生的用户行为信息，针对不同用户端所产生的用户行为信息都可以进入S16至S18的处理过程，这种方式保障对获客行为的好感度，不对金融互联网产品泛发导致用户体验度差。
在接收不同用户端所产生的用户行为信息时，接收来自用户端的用户接口事件信息，将所接收的用户接口事件信息，确定所接收的用户接口事件信息是否属于用户行为信息，在判断不同用户端的用户接口事件信息属于用户行为信息时，则将不同用户端的用户接口事件信息整合发送到金融平台的决策中心。通过对用户接口时间信息的监控，使得金融决策中心能与应用平台间确定用户端之间的关联性，可实现对金融应用的整合。
S16、基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；
这里可以根据互动行为类型构建第一关系强度值R1，其中：
这里e和w是常量，g是互动行为类型与金融推广信息的影响值，g1是第一用户和金融推广信息之间最强烈的互动行为对关系强度的影响值。
这里可以根据互动行为类型发生的点击次数N，结合第一关系强度值R1的数学模型构建出第二关系强度值R2，其中：
这里可以根据互动行为时间T，结合第二关系强度值R2的数学模型构建第三关系强度值R3，其中：
这里的R3值的大小可以体现出用户与金融推广信息之间的亲疏关系、联系强弱关系，从而进而基于该强度关系值能更好的建立起互联网金融产品推荐集。
S17、根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；
这里可以根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集，互联网金融产品推荐集中涉及多个金融推荐内容即互联网金融产品，每个金融推荐内容设置有两个属性标签，一个是与金融推广信息所存在对应关系的产品标签，一个是关系强度值标签。
在根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集过程中，首先基于产品标签搜索若干个金融推荐内容，然后基于关系强度值判断是否进入互联网金融产品推荐集中，通过这种方式为目标用户推荐与金融推广信息相关度较高的互联网金融产品。
S18、将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。
具体实施过程中，应用平台获得金融平台的推荐请求，其会提取推荐请求中的金融平台安全标签，判断金融平台身份合法。
在携带金融平台安全标签的推荐请求达到时，应用平台根据第一用户的端口号，在端口服务对应列表中寻找对应的服务名称；在通过服务名称在用户标签列表中找到相应的用户标签；将金融平台安全标签中权限值与用户标签中的权限制进行异或运算，如果判断金融平台身份合法则放行推荐请求，使得互联网金融产品推荐达到第一用户。
由于第一用户在收到金融平台的金融推广信息建立起关联关系，应用平台在收到金融平台对第一用户的推荐请求时，采用这种机制判断金融平台是否存在泛发推广行为，提高了应用平台分发数据的安全性。
具体该方法，其根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略，从而可以适于不同的应用场景和需求来设置相应的投放目的和效率，从而使得应用平台中的用户配置数据信息可以自适应完成与金融投放策略的匹配过程，使得金融推广信息能随着金融投放策略达到目标用户上，完成对目标用户的初步探寻和获客功能，提升后续内容的投放效率和推广效率。在金融推广信息的基础上可以了解到用户对金融推广信息的关系强度值，体现出用户与金融推广信息之间的亲疏关系、联系强弱关系，从而可以针对用户建立互联网产品推荐集，使得互联网金融产品能有效地被用户所体验，提升了互联网产品的投放效率和推广效率。
具体的，图2示出了本发明实施例中的互联网金融产品推广的系统，所述系统包括：
金融策略模块，用于根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略，并向不同的应用平台发送金融投放策略；
用户匹配模块，用于将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；
信息推广模块，用于根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；
信息接收模块，用于接收第一用户基于金融推广信息所产生的用户行为信息，所述用户行为信息包括：互动行为类型以及互动行为时间；
行为分析模块，用于基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；
内容建立模块，用于根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；
内容推广模块，用于将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。
这里结合图2需要说明的是，投放场景下的金融特征可以是：用户特征（比如身份属性、年龄信息等）、投放渠道特征（包括投放目标、投放时间、投放效果）。
这里结合图2需要说明的是，金融投放策略可以是：投放人群、投放时间、投放地域、推广内容等等，这里的金融投放策略具有知识图谱表达结构。
具体实施过程中，用户匹配模块可以根据用户配置数据信息构建知识图谱表达结构，从而根据知识图谱建立每个金融投放策略与用户配置数据信息之间的相关性。
具体实施过程中，用户匹配模块可利用数据挖掘中的典型关联分析方法，根据用户配置数据信息的名称、年龄、性别、关键词等基础属性挖掘知识点，并根据挖掘出的知识点搭建知识图谱，从而形成用户配置数据信息下的知识图谱表达结构。
用户匹配模块将用户配置数据信息下的知识图谱表达结构与每个金融投放策略下的知识图谱表达结构进行相似性对比，从而得出每个金融投放策略与用户配置数据信息间的相关性。
具体实施过程中，用户匹配模块获取每个金融投放策略下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示，获取用户配置数据信息下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示；采用余弦相似度计算公式计算出每个金融投放策略下的向量表示和用户配置数据信息下的向量表示之间的相似度值，形成相似度值集合；从相似度值集合中提取最大相似度值，以最大相似度值所对应的金融投放策略为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略。
用户匹配模块根据知识图谱可建立每个金融投放策略与用户配置数据信息间的相关性，使得客户所匹配的金融投放策略相关性更大，使得推送的金融推广信息适应性会更好。
行为分析模块可以根据互动行为类型构建第一关系强度值R1，其中：
这里e和w是常量，g是互动行为类型与金融推广信息的影响值，g1是第一用户和金融推广信息之间最强烈的互动行为对关系强度的影响值。
行为分析模块可以根据互动行为类型发生的点击次数N，结合第一关系强度值R1的数学模型构建出第二关系强度值R2，其中：
行为分析模块可以根据互动行为时间T，结合第二关系强度值R2的数学模型构建第三关系强度值R3，其中：
这里的R3值的大小可以体现出用户与金融推广信息之间的亲疏关系、联系强弱关系，从而进而基于该强度关系值能更好的建立起互联网金融产品推荐集。
内容建立模块可以根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集，互联网金融产品推荐集中涉及多个金融推荐内容即互联网金融产品，每个金融推荐内容设置有两个属性标签，一个是与金融推广信息所存在对应关系的产品标签，一个是关系强度值标签。
内容建立模块在根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集过程中，首先基于产品标签搜索若干个金融推荐内容，然后基于关系强度值判断是否进入互联网金融产品推荐集中，通过这种方式为目标用户推荐与金融推广信息相关度较高的互联网金融产品。
基于该系统，其根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略，从而可以适于不同的应用场景和需求来设置相应的投放目的和效率，从而使得应用平台中的用户配置数据信息可以自适应完成与金融投放策略的匹配过程，使得金融推广信息能随着金融投放策略达到目标用户上，完成对目标用户的初步探寻和获客功能，提升后续内容的投放效率和推广效率。在金融推广信息的基础上可以了解到用户对金融推广信息的关系强度值，体现出用户与金融推广信息之间的亲疏关系、联系强弱关系，从而可以针对用户建立互联网产品推荐集，使得互联网金融产品能有效地被用户所体验，提升了互联网金融产品的投放效率和推广效率。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一个实施例所述方法中的一个或多个步骤。上述装置的各组成模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在所述计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机产品存储在计算机可读存储介质中。
上述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。上述计算机可读存储介质也可以是上述设备的外部存储设备，例如配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，上述计算机可读存储介质还可以既包括上述设备的内部存储单元也包括外部存储设备。上述计算机可读存储介质用于存储上述计算机程序以及上述设备所需的其他程序和数据。上述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
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，可通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种互联网金融产品推广的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略；
向不同的应用平台发送金融投放策略；
将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；
根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；
接收第一用户基于金融推广信息所产生的用户行为信息，所述用户行为信息包括：互动行为类型以及互动行为时间；
基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；
根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；
将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。
2.如权利要求1所述的互联网金融产品推广的方法，其特征在于，所述投放场景下的金融特征包括：用户特征和投放渠道特征；所述金融投放策略包括：投放人群、投放时间、投放地域、推广内容。
3.如权利要求1所述的互联网金融产品推广的方法，其特征在于，所述金融投放策略具有知识图谱表达结构。
4.如权利要求3所述的互联网金融产品推广的方法，其特征在于，所述将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略包括：
根据用户配置数据信息构建知识图谱表达结构；
将用户配置数据信息下的知识图谱表达结构与每个金融投放策略下的知识图谱表达结构进行相似性对比，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略。
5.如权利要求4所述的互联网金融产品推广的方法，其特征在于，所述根据用户配置数据信息构建知识图谱表达结构包括：
利用数据挖掘中的典型关联分析方法，根据用户配置数据信息的基础属性挖掘知识点搭建知识图谱，从而形成用户配置数据信息下的知识图谱表达结构。
6.如权利要求5所述的互联网金融产品推广的方法，其特征在于，所述将用户配置数据信息下的知识图谱表达结构与每个金融投放策略下的知识图谱表达结构进行相似性对比，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略包括：
获取每个金融投放策略下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示；
获取用户配置数据信息下的知识图谱表达结构中知识点之间的向量表示；
采用余弦相似度计算公式计算出每个金融投放策略下的向量表示和用户配置数据信息下的向量表示之间的相似度值，形成相似度值集合；
从相似度值集合中提取最大相似度值，以最大相似度值所对应的金融投放策略为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略。
7.如权利要求6所述的互联网金融产品推广的方法，其特征在于，所述基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值包括：
根据互动行为类型构建第一关系强度值R1；
根据互动行为类型发生的点击次数N，结合第一关系强度值R1的数学模型构建出第二关系强度值R2；
根据互动行为时间T，结合第二关系强度值R2的数学模型构建第三关系强度值R3。
8.一种互联网金融产品推广的系统，其特征在于，所述系统包括：
金融策略模块，用于根据投放场景下的金融特征构建实时应用程序接口下的金融投放策略，并向不同的应用平台发送金融投放策略；
用户匹配模块，用于将每个金融投放策略与应用平台中的用户配置数据信息进行逐个匹配，为待投放的客户匹配所对应的金融投放策略；
信息推广模块，用于根据金融投放策略向所匹配的用户推送金融推广信息；
信息接收模块，用于接收第一用户基于金融推广信息所产生的用户行为信息，所述用户行为信息包括：互动行为类型以及互动行为时间；
行为分析模块，用于基于所述用户行为信息计算所述金融推广信息对所述第一用户的关系强度值；
内容建立模块，用于根据关系强度值建立互联网金融产品推荐集；
内容推广模块，用于将所述互联网金融产品推荐集对所述第一用户进行互联网金融产品推荐。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行1至7任一项所述的方法。
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