CN116385102B - 信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及信息处理技术领域。该方法包括：根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，其中，目标业务事件为满足预设数据采集条件的业务事件；根据目标业务事件，从客户数据中确定目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据；根据目标客户数据和信息推送服务的信息，向目标客户数据对应的客户发送信息推送服务的推荐信息。本申请可以实现分钟级别的信息推荐。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
银行等金融行业时常进行金融方面的信息推荐，该信息推荐在为客户带来利益的同时也可以促进金融业的健康稳定发展。
现有的信息推荐是在批量收集客户数据之后，以天为单位在预设时间段内对批量客户数据进行统一的数据分析，在得到分析结果后，在预设时间段之后才能对满足条件的客户进行信息推荐。
但是这种信息推荐方式的效率慢，无法满足当前市场上对于信息推荐的实时性要求。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以便实现分钟级别的信息推荐。
为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种信息推荐方法，所述方法包括：
根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，其中，所述目标业务事件为满足所述预设数据采集条件的业务事件；
根据所述目标业务事件，从所述客户数据中确定所述目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据；
根据所述目标客户数据和所述信息推送服务的信息，向所述目标客户数据对应的客户发送所述信息推送服务的推荐信息。
可选的，所述根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，包括：
根据第一数据采集条件对所述预设事件数据库进行实时监测，以获取执行所述目标业务事件的初始客户数据；
从预设客户信息数据库中获取所述初始客户数据的补充数据，其中，所述补充数据为第二数据采集条件针对的数据；
根据所述第二数据采集条件和所述补充数据，从所述初始客户数据中确定所述客户数据。
可选的，所述根据所述目标业务事件，从所述客户数据中确定所述目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据，包括：
根据所述目标业务事件，采用Flink初始节点从预设活动数据库中确定所述目标业务事件对应的信息推送服务，所述信息推送服务中包括：至少一个数据执行操作；
采用与所述至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行所述至少一个数据执行操作，对所述客户数据进行处理，得到所述目标客户数据。
可选的，所述至少一个数据执行操作包括：数据筛选操作；所述采用与所述至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行所述至少一个数据执行操作，对所述客户数据进行处理，得到所述目标客户数据，包括：
根据所述数据筛选操作对应的数据筛选条件，采用Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据。
可选的，所述根据所述数据筛选操作对应的数据筛选条件，采用Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据，包括：
根据所述信息推送服务和所述客户数据，确定所述客户数据对应的客户指标信息和客户特征数据；
根据所述数据筛选条件、所述客户指标信息和所述客户特征数据，采用所述Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据。
可选的，所述根据所述目标客户数据和所述信息推送服务的信息，向所述目标客户数据对应的客户发送所述信息推送服务的推荐信息之后，所述方法还包括：
从所述预设事件数据库中获取所述目标客户数据对应的客户针对所述推荐信息的响应结果；
根据所述响应结果，对所述信息推送服务进行分析，生成分析结果。
可选的，所述根据所述响应结果，对所述信息推送服务进行分析，生成分析结果，包括：
根据所述响应结果，从多个维度对所述信息推送服务进行分析，生成多个维度的分析结果。
第二方面，本申请实施例还提供一种信息推荐装置，所述装置包括：
数据采集模块，用于根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，其中，所述目标业务事件为满足所述预设数据采集条件的业务事件；
目标数据确定模块，用于根据所述目标业务事件，从所述客户数据中确定所述目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据；
信息推送模块，用于根据所述目标客户数据和所述信息推送服务的信息，向所述目标客户数据对应的客户发送所述信息推送服务的推荐信息。
可选的，所述数据采集模块，包括：
数据采集单元，用于根据第一数据采集条件对所述预设事件数据库进行实时监测，以获取执行所述目标业务事件的初始客户数据；
数据补充单元，用于从预设客户信息数据库中获取所述初始客户数据的补充数据，其中，所述补充数据为第二数据采集条件针对的数据；
数据筛选单元，用于根据所述第二数据采集条件和所述补充数据，从所述初始客户数据中确定所述客户数据。
可选的，所述目标数据确定模块，包括：
执行操作确定单元，用于根据所述目标业务事件，采用Flink初始节点从预设活动数据库中确定所述目标业务事件对应的信息推送服务，所述信息推送服务中包括：至少一个数据执行操作；
目标数据确定单元，用于采用与所述至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行所述至少一个数据执行操作，对所述客户数据进行处理，得到所述目标客户数据。
可选的，所述至少一个数据执行操作包括：数据筛选操作；所述目标数据确定单元，具体用于根据所述数据筛选操作对应的数据筛选条件，采用Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据。
可选的，所述目标数据确定单元，包括：
指标特征获取子单元，用于根据所述信息推送服务和所述客户数据，确定所述客户数据对应的客户指标信息和客户特征数据；
目标数据确定子单元，用于根据所述数据筛选条件、所述客户指标信息和所述客户特征数据，采用所述Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据。
可选的，所述信息推送模块之后，所述装置还包括：
响应结果获取模块，用于从所述预设事件数据库中获取所述目标客户数据对应的客户针对所述推荐信息的响应结果；
分析模块，用于根据所述响应结果，对所述信息推送服务进行分析，生成分析结果。
可选的，所述分析模块，具体用于根据所述响应结果，从多个维度对所述信息推送服务进行分析，生成多个维度的分析结果。
第三方面，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行如第一方面任一所述的信息推荐方法的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面任一所述的信息推荐方法的步骤。
本申请的有益效果是：
本申请提供的信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对事件数据库进行实时监测，以针对满足数据采集条件的客户数据直接获取对应的信息推送服务，并向客户发送信息推送服务的推荐信息，实现针对产生的客户数据的分钟级反馈，完成即时信息推送。
更进一步地，采用Kafka流式存储客户数据，以及通过hbase数据库快速查询客户信息，通过Redis数据库快速查询业务事件对应的信息推送服务，采用Flink job节点针对客户数据执行信息推送服务的决策，可以实现分钟级的数据计算，实现即时性的信息推送。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的信息推荐系统的架构图；
图2为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图一；
图3为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图二；
图4为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图三；
图5为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图四；
图6为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图五；
图7为本申请实施例提供的信息推荐装置的结构示意图；
图8为本申请实施例提供的计算机设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
此外，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。
在对本申请提供的信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质进行介绍之前，为了便于对本方案的理解，先对本申请所应用的信息推荐系统进行说明。
请参考图1，为本申请实施例提供的信息推荐系统的架构图，如图1所示，该信息推荐系统包括：预设事件数据库11、事件库系统12、预设客户信息数据库13、预设活动数据库14、处理节点15、权益系统16和短信系统17。
其中，预设事件数据库11用于对多个业务事件产生的事件数据进行存储，多个业务事件作为预设事件数据库11的数据来源，用于实时获取并存储事件数据。示例的，业务事件可以包括：新开户事件、交易事件、理财产品购买事件、活动查看事件、生日事件等，其中，新开户事件的事件来源可以为行为埋点，一旦触发新开卡请求或者查看新开卡信息，则执行新开卡事件，生成新开卡数据，新开卡事件不需要完全执行完成，例如客户仅填写了部分新开发资料，未完成请求的提交，也会生成新开卡数据；交易事件的事件来源可以为核心交易流水，理财产品购买事件、活动查看事件的事件来源可以为手机银行等，生日事件可以直接根据客户录入的身份信息直接触发。预设事件数据库11可以采用Kafka分布式日志数据库存储事件数据，实现对客户数据的流式存储。
事件库系统12中预先针对各种业务事件配置有数据采集条件，以从预设事件数据库11中对满足目标业务事件的数据采集条件的客户数据进行采集，并将采集到的客户数据存储在对应业务事件的客户数据名单中。
预设客户信息数据库13为离线数据库，用于存储客户信息，例如客户的历史流水数据、客户账户存款数据等，还存储有客户的特征数据和指标信息等，特征数据和指标信息是对客户的历史数据进行分析得到的，指标信息可以包括行为指标、交易指标、渠道指标和偏好指标等，预设客户信息数据库13中的数据可以作为根据数据采集条件生成客户数据名单的补充数据。其中，预设客户信息数据库13可以为hbase开源数据库。
预设活动数据库14用于存储针对多种业务事件的多个信息推送服务，预设活动数据库14中针对每个信息推送服务记录了对应的至少一个数据执行操作、数据执行操作的执行条件、数据执行操作的处理节点。其中，预设活动数据库14可以为redis数据库。
处理节点15为处理信息推送服务的节点，其数量根据信息推送服务的数量确定，不同信息推送服务之间存在共用的处理节点。处理节点15包括初始节点和至少一个下游节点，初始节点从客户数据名单中获取客户数据后，根据客户数据所属的业务事件，从预设活动数据库14中确定对应的信息推送服务，根据信息推送服务中数据执行操作所指示处理节点，将该客户数据推送至事件库系统12中可供下游节点实时读取的Kafka主题中，Kafka主题为Kafka topic，每个Kafka主题相当于一个表格，用于存储需要下游节点处理的客户数据，每个下游节点在事件库系统12中具有一个Kafka主题，下游节点从Kafka主题中读取客户数据，并判断该客户数据是否满足该及节点的数据执行操作对应的执行条件。示例的，处理节点15可以为Flink job节点，采用Flink job节点执行数据执行操作，可以弹性调整每个节点的资源分配，保证整个Flink任务对资源的使用率和运行稳定性。
权益系统16和短信系统17为发送推荐信息的系统，当处理节点15为权益发送节点时，在确定客户数据满足数据执行操作的执行条件后，通过API调用对应的权益系统16，将客户数据和信息推送服务的信息发送给权益系统，使得权益系统16根据客户数据和信息推送服务的信息编辑并向客户发送推荐信息。当处理节点15为短信发送节点时，在确定客户数据满足数据执行操作的执行条件后，通过API调用对应的短信系统17，将客户数据和信息推送服务的信息发送给短信系统，使得短信系统17根据客户数据和信息推送服务的信息编辑并向客户发送推荐信息。
基于上述信息推荐系统，以下结合附图对本申请实施例提供的信息推荐方法进行说明。
请参考图2，为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图一，如图2所示，该方法可以包括：
S10：根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，其中，目标业务事件为满足预设数据采集条件的业务事件。
本实施例中，预设数据采集条件是业务人员针对目标业务事件配置的数据采集条件，用于从执行目标业务事件产生的客户数据中确定满足预设数据采集条件的客户数据。
预设事件数据库中存储有执行不同业务事件产生的大量的客户数据，通过在事件库系统中针对目标业务事件产生的客户数据，采用目标业务事件对应的数据采集条件，可以确定满足预设数据采集条件的客户数据。
在一些实施例中，事件库系统中具有客户数据名单，客户数据名单中存储有满足不同业务事件对应的数据采集条件的客户数据，客户数据至少包括：客户身份信息、客户账户信息以及事件标识。
S20：根据目标业务事件，从客户数据中确定目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据。
本实施例中，预设活动数据库中预先存储有多种信息推送服务，每种信息推送服务针对至少一个业务事件，每个业务事件对应至少一个信息推送服务，每个信息推送服务中包括推送条件。
针对客户数据名单中的客户数据，确定客户数据名单中属于目标业务事件的客户数据，根据目标业务事件的事件标识，从预设活动数据库中确定目标业务事件对应的信息推送服务，并根据信息推送服务中的推送条件，对目标业务事件的客户数据进行筛选，确定目标业务数据。
在一些实施例中，事件库系统生成客户数据名单后，将客户数据名单中属于目标业务事件的客户数据发送给初始节点，初始节点根据目标业务事件的事件标识，从预设活动数据库中确定目标业务事件对应的信息推送服务，并将客户数据推送至事件库系统中信息推送服务对应的Kafka主题中，信息推送服务对应的下游节点从信息推送服务对应的Kafka主题读取该客户数据，并确定客户数据中满足信息推送服务中推送条件的目标客户数据。
S30：根据目标客户数据和信息推送服务的信息，向目标客户数据对应的客户发送信息推送服务的推荐信息。
本实施例中，信息推送服务的信息为信息推送服务中的具体内容，具体内容可以包括：文字、图片、链接等内容，根据信息推送服务的信息生成推荐信息，根据预设推送方式和目标客户数据中的客户身份信息，确定客户对应推送方式的通信信息，根据客户的通信信息采用预设推送方式向客户发送推荐信息。
示例的，信息推送服务可以包括：业务推广活动、权益赠送活动、抽奖活动等，业务推广活动用于向目标客户数据对应的客户精准投放广告页面，权益赠送用于向目标客户数据对应的客户发送权益信息，抽奖活动用于根据目标客户数据确定具有参与权限的名单。
示例的，若预设推送方式为短信推送，根据目标客户数据中的客户身份信息，确定客户的手机号码，根据客户的手机号码以短信形式向客户发送推荐信息。若预设推送方式为手机银行推送，根据目标客户数据中的客户身份信息，向客户的手机银行发送推荐信息。
上述实施例提供的信息推送方法，通过对预设事件数据库进行实时监测，以针对满足数据采集条件的客户数据直接获取对应的信息推送服务，并向客户发送信息推送服务的推荐信息，实现针对产生的客户数据的分钟级反馈，完成即时信息推送。
以下结合图3对上述获取执行目标业务事件的客户数据的一种可能的实现方式进行说明。
请参考图3，为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图二，如图3所示，上述S10根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，包括：
S11：根据第一数据采集条件对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的初始客户数据。
S12：从预设客户信息数据库中获取初始客户数据的补充数据，其中，补充数据为第二数据采集条件针对的数据。
S13：根据第二数据采集条件和补充数据，从初始客户数据中确定客户数据。
本实施例中，预设数据采集条件包括：第一数据采集条件和第二数据采集条件，其中，第一数据采集条件用于对执行目标业务事件产生的客户数据进行采集，确定满足第一数据采集条件的初始客户数据，第二数据采集条件为补充条件，用于对初始客户数据进行进一步筛选，确定客户数据。
在一些实施例中，通过目标业务事件采集的初始客户数据为客户的基本信息，不包括可以用于第二数据采集条件进行筛选的数据，因此，需要根据客户的基本信息，从预设客户信息数据库中获取可以用于第二数据采集条件进行筛选的补充数据，在得到补充数据中，根据第二数据采集条件，确定补充数据满足第二数据采集条件的初始客户数据为最终的客户数据。
示例的，目标业务事件为生日事件，第一数据采集条件为预留的生日与当前日期相等，即当检测到客户预留的生日与当前日期相等时，生成初始客户数据，第二数据采集条件为账户余额达到预设阈值，由于生日事件触发的初始客户数据中不包括客户的账户余额，因此，需要根据初始客户数据中的客户账户信息，从预设客户信息数据库中获取账户余额作为补充数据，并判断账户余额是否达到第二数据采集条件中的预设阈值，若达到，则确定初始客户数据为客户数据，若未达到，则初始客户数据不是客户数据。
上述实施例提供的信息推荐方法，通过获取初始客户数据的补充数据，根据第二数据采集条件对补充数据进行筛选，以确定补充数据满足第二数据采集条件的客户数据，针对该客户数据进行信息推荐，可以进一步提高信息推荐的精准度。
以下结合图4对上述确定目标业务时间对应信息推送服务的目标客户数据的一种可能的实现方式。
请参考图4，为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图三，如图4所示，上述S20根据目标业务事件，从客户数据中确定目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据，可以包括：
S21：根据目标业务事件，采用Flink初始节点从预设活动数据库中确定目标业务事件对应的信息推送服务，信息推送服务中包括：至少一个数据执行操作。
S22：采用与至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行至少一个数据执行操作，对客户数据进行处理，得到目标客户数据。
本实施例中，Flink初始节点从事件库系统中获取客户数据名单，确定客户数据名单中的客户数据对应的目标业务事件，根据目标业务事件的事件标识，从预设活动数据库中确定目标业务事件对应的信息推送服务，预设活动数据库中针对每个信息推送服务均配置了至少一个数据执行操作，以及每个数据执行操作对应的处理节点。
各个Flink下游节点根据信息推送服务规定的各个数据执行操作的执行顺序，对客户数据依次进行处理，得到目标客户数据。
其中，数据执行操作包括：客户数据减少操作、合并操作、条件判定操作、主动触达操作、权益发送操作，其中，客户数据减少操作、合并操作、条件判定操作是对客户数据进行处理得到目标客户数据的操作，主动触达操作和权益发送操作为针对目标客户数据执行发送推荐信息的操作。
信息推送服务的至少一个数据执行操作至少包括主动触达操作或权益发送操作，在主动触达操作或权益发送操作之前，还可以包括客户数据减少操作、合并操作、条件判定操作中的至少一个操作。
示例的，如图1所示，客户数据减少操作和合并操作对应分流优化节点，条件判定操作对应达标判定节点，主动触达操作对应主动触达节点，权益发送操作对应权益激励节点，其中，权益激励节点分为直接派送激励和抽奖获取激励两种节点。需要说明的是，主动触达节点对应的信息推送服务为普通信息的推荐，例如理财产品推荐，权益激励节点对应的信息推送服务为权益激励的推荐，用于向用户发布权益激励。
以一种信息推送服务为例说明发送推荐信息的过程：
初始节点从客户数据名单中确定目标业务事件的至少一个客户数据，根据目标业务事件的事件标识，从预设活动数据库中确定信息推送服务对应的至少一个数据执行操作，该至少一个数据执行操作对应的执行节点为达标判定节点和权益激励节点-直接派送，初始节点将至少一个客户数据存储在事件库系统中达标判定节点对应的Kafka主题中，达标判定节点从该Kafka主题中获取该至少一个客户数据，并对至少一个客户数据进行达标判定，确定目标客户数据，并将目标客户数据存储在事件库系统中权益激励节点-直接派送对应的Kafka主题中，权益激励节点-直接派送从该Kafka主题中获取目标客户数据，调用权益系统的API，将目标客户数据和信息推送服务的信息发送给权益系统，由权益系统向目标客户数据对应的客户发送推荐信息。
在一种可能的实现方式中，至少一个数据执行操作包括：数据筛选操作，上述S22采用与至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行至少一个数据执行操作，对客户数据进行处理，得到目标客户数据，可以包括：
根据数据筛选操作对应的数据筛选条件，采用Fink筛选节点执行数据筛选操作，以对客户数据进行筛选处理，得到目标客户数据。
本实施例中，信息推送服务的数据筛选操作中规定的可以参与该信息推送服务的数据筛选条件，Flink筛选节点在执行数据筛选操作时，根据数据筛选条件对客户数据进行筛选，确定满足数据筛选条件的目标客户数据。其中，Flink筛选节点可以为达标判定节点，用于对客户时间是否满足数据筛选条件进行达标判定。
以下结合图5对根据数据筛选条件对客户数据进行筛选处理的一种可能的实现方式进行说明。
请参考图5，为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图四，如图5所示，上述根据数据筛选操作对应的数据筛选条件，采用Fink筛选节点执行数据筛选操作，以对客户数据进行筛选处理，得到目标客户数据，可以包括：
S23：根据信息推送服务和客户数据，确定客户数据对应的客户指标信息和客户特征数据。
S24：根据数据筛选条件、客户指标信息和客户特征数据，采用Fink筛选节点执行数据筛选操作，以对客户数据进行筛选处理，得到目标客户数据。
本实施例中，针对不同的信息推送服务的数据筛选条件不同，若在事件库系统的客户数据名单中直接携带客户的所有数据，以保证针对不同的数据筛选条件所需的数据均可以进行筛选，将会导致事件库系统的存储压力增大，且对于数据筛选条件不需要的数据，也会浪费事件库系统的存储资源。
因此，在事件库系统的客户数据名单中，客户数据仅包含客户的基本信息，Fink筛选节点根据信息推送服务中数据筛选操作对应的数据筛选条件，根据客户的标识信息，从预设客户信息数据库中获取数据筛选条件所需要的客户指标信息和/或客户特征数据，以便可以从客户数据中筛选客户指标信息和/或客户特征数据满足数据筛选条件的目标客户数据。
客户指标信息例如可以包括客户行为指标、客户交易指标、客户渠道指标和客户偏好指标，其中，客户行为指标用于表示客户的行为习惯，客户交易指标用于表示客户的交易情况，例如交易笔数、交易金额等，客户渠道指标用于表示客户查看活动的渠道，例如手机银行渠道、网点渠道、短信渠道等，客户偏好指标用于指示客户的消费偏好，例如餐饮、理财、购物等。客户特征数据用于表示客户的消费画像。
上述实施例提供的信息推荐方法，采用Flink节点根据信息推送服务的数据执行操作对客户数据进行处理得到目标客户数据，以便实现精准的信息推荐。其中，针对不同的Flink节点可以预先分配资源，在各个Flink节点执行数据执行操作的过程中，可以根据各个Flink节点的执行情况弹性调整Flink节点的资源，保证各个Flink节点对资源的使用率达到最佳，从而保证信息推送过程的稳定性。
请参考图6，为本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图五，如图6所示，在上述S30根据目标客户数据和信息推送服务的信息，向目标客户数据对应的客户发送信息推送服务的推荐信息，可以包括：
S41：从预设事件数据库中获取目标客户数据对应的客户针对推荐信息的响应结果。
S42：根据响应结果，对信息推送服务进行分析，生成分析结果。
本实施例中，为了对信息推送服务的效果进行分析，以优化信息推送服务，需要在推荐信息发送一段时间后，获取目标客户数据对应的客户针对推荐信息的响应结果，对响应结果进行分析，得到分析结果，分析结果用于指示信息推送服务的推荐效果。
示例的，若信息推送服务的理财服务或存款服务，则可以根据客户购买的新理财产品或者增加的存款金额，分析信息推送服务的分析结果。
在一些实施例中，上述S42根据响应结果，对信息推送服务进行分析，生成分析结果，可以包括：根据响应结果，从多个维度对信息推送服务进行分析，生成多个维度的分析结果。
具体的，多个维度的分析可以包括：活动效果分析、核心业务指标分析、行为指标分析、渠道漏斗分析、达标统计分析、权益报表分析，其中，活动效果分析和达标统计分析用于对响应推荐信息的人数、响应推荐信息参与活动的人数、参与活动产生的业务进行统计，确定活动效果，以及活动效果是否达到活动开始前的预定标准。
渠道漏斗分析用于对用户参与信息推送服务的渠道进行分析，确定不同渠道的转换率，以便根据分析结果在后续的信息推送服务中调整不同推送渠道的投入占比。渠道可以包括手机短信渠道、客户经理渠道、手机银行渠道等。
在一些实施例中，各个维度的分析结果以报表的形式存储于Clickhouse数据库中，以便管理人员通过应用端获取分析结果并根据分析结果进行业务决策。
上述实施例提供的信息推荐方法，通过对客户针对推荐信息的响应结果进行分析，确定信息推送服务的分析结果，以便可以为企业调整信息推送服务提供参考决策，实现更精准更高效的信息推荐。
在上述实施例的基础上，每个处理节点在对客户数据处理后，将客户数据记录在处理节点对应的名单中，例如，初始节点将处理过的客户数据记录在初始化名单中，分流优化节点将分流优化后的客户数据记录在分流名单中，主动触达节点将主动触达后的客户数据记录在主动触达名单中，达标判定节点将满足达标判定条件的客户数据记录在达标判定名单中，权益激励节点将发送权益激励的客户数据记录在权益激励名单中，这些名单存储在hbase数据库中，以便客户通过第三方系统参与活动时，从hbase数据库中获取对应的名单，以对参与活动的客户资格进行校验。例如对于抽奖获取激励节点生成的抽奖名单，通过权益系统向客户提供活动信息后，若接收到客户发送的抽奖请求，则从hbase数据库中获取抽奖名单，对客户资格进行校验，若客户具有抽奖资格，则进行抽奖，若客户不具有抽奖资格，则提醒客户无法参与抽奖。
另外，外部系统还可以通过HDFS渠道获取短信系统发送短信的主动触达名单、获取权益系统发送权益的权益记录名单。
在上述实施例的基础上，本申请实施例还提供一种信息推荐装置。请参考图7，为本申请实施例提供的信息推荐装置的结构示意图，如图7所示，该装置可以包括：
数据采集模块10，用于根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，其中，目标业务事件为满足预设数据采集条件的业务事件；
目标数据确定模块20，用于根据目标业务事件，从客户数据中确定目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据；
信息推送模块30，用于根据目标客户数据和信息推送服务的信息，向目标客户数据对应的客户发送信息推送服务的推荐信息。
可选的，数据采集模块10，包括：
数据采集单元，用于根据第一数据采集条件对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的初始客户数据；
数据补充单元，用于从预设客户信息数据库中获取初始客户数据的补充数据，其中，补充数据为第二数据采集条件针对的数据；
数据筛选单元，用于根据第二数据采集条件和补充数据，从初始客户数据中确定客户数据。
可选的，目标数据确定模块20，包括：
执行操作确定单元，用于根据目标业务事件，确定信息推送服务的至少一个数据执行操作；
目标数据确定单元，用于依次执行至少一个数据执行操作，对客户数据进行处理，得到目标客户数据。
可选的，至少一个数据执行操作包括：数据筛选操作；目标数据确定单元，具体用于根据数据筛选操作对应的数据筛选条件，执行数据筛选操作，以对客户数据进行筛选处理，得到目标客户数据。
可选的，目标数据确定单元，包括：
指标特征获取子单元，用于根据信息推送服务和客户数据，确定客户数据对应的客户指标信息和客户特征数据；
目标数据确定子单元，用于根据数据筛选条件、客户指标信息和客户特征数据，执行数据筛选操作，以对客户数据进行筛选处理，得到目标客户数据。
可选的，信息推送模块30之后，该装置还包括：
响应结果获取模块，用于从预设事件数据库中获取目标客户数据对应的客户针对推荐信息的响应结果；
分析模块，用于根据响应结果，对信息推送服务进行分析，生成分析结果。
可选的，分析模块，具体用于根据响应结果，从多个维度对信息推送服务进行分析，生成多个维度的分析结果。
上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
请参考图8，为本申请实施例提供的计算机设备的示意图，如图8所示，该计算机设备100包括：处理器101、存储介质102和总线，存储介质102存储有处理器101可执行的程序指令，当计算机设备100运行时，处理器101与存储介质102之间通过总线通信，处理器101执行程序指令，以执行上述方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
可选地，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时，执行上述方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，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，可轻易想到变化或替换，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以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，其中，所述目标业务事件为满足所述预设数据采集条件的业务事件；
根据所述目标业务事件，从所述客户数据中确定所述目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据；
根据所述目标客户数据和所述信息推送服务的信息，向所述目标客户数据对应的客户发送所述信息推送服务的推荐信息；
所述根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，包括：
根据第一数据采集条件对所述预设事件数据库进行实时监测，以获取执行所述目标业务事件的初始客户数据；
从预设客户信息数据库中获取所述初始客户数据的补充数据，其中，所述补充数据为第二数据采集条件针对的数据；
根据所述第二数据采集条件和所述补充数据，从所述初始客户数据中确定所述客户数据；
所述根据所述目标业务事件，从所述客户数据中确定所述目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据，包括：
根据所述目标业务事件，采用Flink初始节点从预设活动数据库中确定所述目标业务事件对应的信息推送服务，所述信息推送服务中包括：至少一个数据执行操作；
采用与所述至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行所述至少一个数据执行操作，对所述客户数据进行处理，得到所述目标客户数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个数据执行操作包括：数据筛选操作；所述采用与所述至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行所述至少一个数据执行操作，对所述客户数据进行处理，得到所述目标客户数据，包括：
根据所述数据筛选操作对应的数据筛选条件，采用Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据筛选操作对应的数据筛选条件，采用Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据，包括：
根据所述信息推送服务和所述客户数据，确定所述客户数据对应的客户指标信息和客户特征数据；
根据所述数据筛选条件、所述客户指标信息和所述客户特征数据，采用所述Fink筛选节点执行所述数据筛选操作，以对所述客户数据进行筛选处理，得到所述目标客户数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标客户数据和所述信息推送服务的信息，向所述目标客户数据对应的客户发送所述信息推送服务的推荐信息之后，所述方法还包括：
从所述预设事件数据库中获取所述目标客户数据对应的客户针对所述推荐信息的响应结果；
根据所述响应结果，对所述信息推送服务进行分析，生成分析结果。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述响应结果，对所述信息推送服务进行分析，生成分析结果，包括：
根据所述响应结果，从多个维度对所述信息推送服务进行分析，生成多个维度的分析结果。
6.一种信息推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
数据采集模块，用于根据预设数据采集条件，对预设事件数据库进行实时监测，以获取执行目标业务事件的客户数据，其中，所述目标业务事件为满足所述预设数据采集条件的业务事件；
目标数据确定模块，用于根据所述目标业务事件，从所述客户数据中确定所述目标业务事件对应信息推送服务的目标客户数据；
信息推送模块，用于根据所述目标客户数据和所述信息推送服务的信息，向所述目标客户数据对应的客户发送所述信息推送服务的推荐信息；
所述数据采集模块，包括：
数据采集单元，用于根据第一数据采集条件对所述预设事件数据库进行实时监测，以获取执行所述目标业务事件的初始客户数据；
数据补充单元，用于从预设客户信息数据库中获取所述初始客户数据的补充数据，其中，所述补充数据为第二数据采集条件针对的数据；
数据筛选单元，用于根据所述第二数据采集条件和所述补充数据，从所述初始客户数据中确定所述客户数据；
所述目标数据确定模块，包括：
执行操作确定单元，用于根据所述目标业务事件，采用Flink初始节点从预设活动数据库中确定所述目标业务事件对应的信息推送服务，所述信息推送服务中包括：至少一个数据执行操作；
目标数据确定单元，用于采用与所述至少一个数据执行操作对应的Flink下游节点依次执行所述至少一个数据执行操作，对所述客户数据进行处理，得到所述目标客户数据。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行如权利要求1至5任一所述的信息推荐方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至5任一所述的信息推荐方法的步骤。
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