TW202143126A - 基於用戶特性提供金融新聞的方法 - Google Patents
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Abstract
一種基於用戶特性提供金融新聞的方法,用於一伺服設備,該方法依序實施有步驟:接受一終端裝置的連線,取得該終端裝置提交的一用戶識別符;接受該終端裝置於連線過程所發出對應一金融商品的一資料提供請求,回應該資料提供請求,並提供至少一對應該金融商品的新聞資料以及至少一推薦新聞資料,該推薦新聞資料是基於該用戶識別符被歸入的一用戶特性群組中其他用戶的興趣金融商品或已購金融商品所選定。
Description
本發明涉及一種實施於伺服設備上以提供金融新聞的方法,尤指一種基於用戶特性提供金融新聞的方法。
按,現今用以進行金融商品交易的連網應用程式,除提供用戶金融商品的交易近況之外,亦會提供所選金融商品的相關新聞供參考,其中,就以TW I643144專利案所揭為例,前述專利案揭露一種金融資訊互動推薦系統及其互動推薦方法,然從其說明書內容記載可無歧異了解到,該專利案所指互動非指用戶與其他用戶,而是基於用戶的操作歷史提供其有興趣的新聞,也就是說,該專利案提供新聞的判斷仍然圍繞於單一用戶上。
前述新聞方式雖採貼近於用戶個人興趣方式提供,但變相限制了用戶所能取得的新聞,其因在於,前述新聞的推播依據都是基於用戶個人本身的操作足跡進行判斷,一旦用戶未有相關操作足跡,將難獲得其他金融商品的新聞資料,使該連網應用程式所推播的新聞的廣度受到侷限,久而久之,用戶將逐漸降低由該連網應用程式取得新聞的依賴。
本發明的主要目的,在於解決現用技術方案是以用戶本身操作足跡作為新聞推播依據所造成的新聞廣度受限的問題。
為達上述目的,本發明提供一種基於用戶特性提供金融新聞的方法,用於一伺服設備,該方法包含步驟:
接受一終端裝置的連線,取得該終端裝置提交的一用戶識別符;以及
接受該終端裝置於連線過程所發出對應一金融商品的一資料提供請求,回應該資料提供請求,並提供至少一對應該金融商品的新聞資料以及至少一推薦新聞資料,該推薦新聞資料是基於該用戶識別符被歸入的一用戶特性群組中其他用戶的興趣金融商品或已購金融商品所選定。
一實施例中,接受該終端裝置連線時,以該用戶識別符提取一存於該伺服設備上且對應該用戶識別符的用戶投資資料,對該用戶投資資料進行聚類分析,令該用戶識別符被歸入複數該用戶特性群組的其中之一。
一實施例中,聚類分析時納入一存於該伺服設備上並設定與該用戶識別符關聯的用戶基本資料。
一實施例中,該用戶投資資料包含選自由一投資歷史、一購買現況、一用戶習慣、一用戶投資可承擔風險以及一用戶層級所組成群組中的至少其中之一。
一實施例中,在不同日期接受該終端裝置連線時,進行聚類分析以調整用戶歸入的該用戶特性群組或維持同一該用戶特性群組。
一實施例中,該新聞資料與該推薦新聞資料是由該伺服設備擷取網路資料產生。
一實施例中,該新聞資料與該推薦新聞資料是自一新聞供應端取得。
透過本發明前述實施,相較於習用具有以下特點:本發明該方法基於該用戶被歸入的該用戶特性群組,向該用戶所屬的該終端裝置提供該用戶尚未觀看或未得知的該推薦新聞資料,以催生該用戶延伸投資的動機。對於該伺服設備而言,該伺服設備不在需要頻繁分析用戶個人於所屬該終端裝置上的歷史紀錄,減少了運算與資訊溝通的負擔。
本發明詳細說明及技術內容,茲配合圖式說明如下:
請參閱圖1,本發明提供一種基於用戶特性提供金融新聞的方法,該方法實施於一伺服設備10,本文所指該伺服設備10可以單一伺服器或複數伺服器實施,該伺服設備10允許多個終端裝置11經由一網際網路12與之進行通訊,該終端裝置11可為個人電腦、筆記型電腦、智慧手機以及平板電腦。又,該終端裝置11為一用戶所有,但需了解到本發明非限制該用戶僅能具有單一該終端裝置11,該用戶可同時擁有複數該終端裝置11。又,本發明該方法是以程式語言編撰,存於該伺服設備10上的記憶體或硬碟等電腦可讀記錄媒介中,前述程式語言可被一運算處理器所執行。另一方面,於實施前,該用戶需向該伺服設備10完成服務提供的註冊,註冊完成後,該伺服設備10記錄對應該用戶的一用戶識別符13。需了解到,本文所指該用戶識別符13非以用戶帳密為限制,該用戶識別符13可由該用戶自訂或系統運算生成。再者,本發明該伺服設備10被建置來用以提供金融交易,所指金融交易可為股票交易或期貨交易等。
併請參閱圖1及圖2,本發明該方法包含步驟有:
接受該終端裝置11的連線,取得該終端裝置11提交的該用戶識別符13(即步驟20);
接受該終端裝置11於連線過程所發出對應一金融商品的一資料提供請求111,回應該資料提供請求111,並提供至少一對應該金融商品的新聞資料14以及至少一推薦新聞資料15,該推薦新聞資料15是基於該用戶識別符13被歸入的一用戶特性群組中其他用戶的興趣金融商品或已購金融商品所選定(即步驟21)。
說明該方法前需先釋明,本發明該伺服設備10與該終端裝置11通訊過程中,該伺服設備10基於儲存的該程式語言進行聚類分析(如圖4中的步驟22),以該用戶識別符13關聯讀取的一用戶投資資料歸納該用戶識別符13屬於複數該用戶特性群組中的其中之一。以用戶角度白話來說,就是基於每一該用戶交易狀況來進行特性的區分,相同類型者被歸納屬於同一該用戶特性群組。前述聚類分析為一類神經網路分析,其分析結果非以廣義分類為限,而可於一廣義分類中包含複數狹義分類。進一步來說,同屬積極投資型的年長用戶與年輕用戶,因個人因素使得在該金融商品的選擇上就存在不同。再者,前述該用戶投資資料可包含選自由一投資歷史、一購買現況、一用戶習慣、一用戶投資可承擔風險、一用戶層級所組成群組中的至少其中之一。其中,該用戶習慣可包含該用戶操作所持用的其中一該終端裝置11進行該新聞資料14或網頁資料讀取的紀錄,以及該用戶較習慣購買的該金融商品種類。該用戶可承擔風險則是該運算處理器基於與每一該用戶關聯讀取的一金流資料以及一風險評估基準運算取得,該金流資料更可以是該伺服設備10自一銀行端所建置的另一伺服設備取得。再者,該用戶層級的制定是該投資歷史的延伸,該運算處理器讀取該投資歷史的數據資料並將該投資歷史中所記錄用戶交易次數、交易金額、開戶時間等作為參數,定義出該用戶的該用戶層級。除前述實施例之外,於一實施例中,該伺服設備10以其所屬該運算處理器進行聚類分析時,除以該用戶投資資料進行之外,更納入一存於該伺服設備10上並設定與該用戶識別符13關聯的用戶基本資料,該用戶基本資料可包含用戶性別、用戶年紀、用戶居住地、職業等。藉此,以令該用戶特性群組的辨識得以更貼近該用戶。
承上,本發明該方法實施時,該伺服設備10取得該終端裝置11於連線過程提交的該用戶識別符13。該伺服設備10在與該終端裝置11通訊過程中,接獲該終端裝置11發出的該資料提供請求111,該資料提供請求111涉及其中一該金融商品的市場交易近況、收益表現。此時,該伺服設備10可自一資料庫讀取相對資料,回傳予該終端裝置11。再者,該伺服設備10於此階段,可向該終端裝置11推播與該金融商品相關的該新聞資料。於推播過程中,該伺服設備10更基於該用戶識別符13被歸入的該用戶特性群組中其他用戶的興趣金融商品或已購金融商品,提供至少一該推薦新聞資料15,前述興趣金融商品的決定可為其他用戶曾經發出該資料提供請求111的其中一該金融商品,或是其他用戶密集發出該資料提供請求111的其中一該金融商品,或是其他用戶曾經交易過的其中一該金融商品,或者是該用戶特性群組中所有用戶進行該用戶習慣的聚類分析後所取得。如此一來,該終端裝置11於向該用戶顯示所接收到的該新聞資料14的同時,亦向該用戶顯示該推薦新聞資料15,而因該推薦新聞資料15的選擇貼近於該用戶的投資特性,使該用戶點選查看的可能性提高,觸發該用戶進行延伸投資的可能性變高。再者,需了解到,本發明該伺服設備10並不會預先根據不同該用戶特性群組預存擬推薦的新聞,而是基於該用戶被歸納的該用戶特性群組中其他用戶的操作近況提供該推薦新聞資料15。
承上,一實施例中,該伺服設備10在不同日期接受該終端裝置11連線時,進行聚類分析以調整用戶歸入的該用戶特性群組或維持同一該用戶特性群組。據此,本發明不會在該用戶識別符13完成單次分類後即停止分類,而會隨著該用戶投資資料來隨時調整,以貼近該用戶的特性提供該推薦新聞資料15。再者,本發明前述不同日期可被設定為每日、每周、每月等。
承上,前述該新聞資料14與該推薦新聞資料15是由該伺服設備10擷取網路資料產生,進一步來說,於此實施例中,該伺服設備10具有一新聞擷取單元,該新聞擷取單元基於該伺服設備10所屬電腦可讀記錄媒介所記錄的擷取關鍵字,連接至該網際網路12,擷取相關新聞並做分類儲存。除此之外,該新聞資料14與該推薦新聞資料15亦可以是該伺服設備10自一新聞供應端16取得,該新聞供應端16為與該伺服設備10資訊連接的另一伺服設備,就如圖3所式。
綜上所述者,僅爲本發明的一較佳實施例而已,當不能以此限定本發明實施的範圍,即凡依本發明申請專利範圍所作的均等變化與修飾,皆應仍屬本發明的專利涵蓋範圍。
10:伺服設備
11:終端裝置
111:資料提供請求
12:網際網路
13:用戶識別符
14:新聞資料
15:推薦新聞資料
16:新聞供應端
20、21、22:步驟
圖1,本發明一實施例的實施架構示意圖。
圖2,本發明一實施例的步驟流程圖。
圖3,本發明另一實施例的實施架構示意圖。
圖4,本發明再一實施例的步驟流程圖。
20、21:步驟
Claims (7)
- 一種基於用戶特性提供金融新聞的方法,用於一伺服設備,該方法包含步驟: 接受一終端裝置的連線,取得該終端裝置提交的一用戶識別符;以及 接受該終端裝置於連線過程所發出對應一金融商品的一資料提供請求,回應該資料提供請求,並提供至少一對應該金融商品的新聞資料以及至少一推薦新聞資料,該推薦新聞資料是基於該用戶識別符被歸入的一用戶特性群組中其他用戶的興趣金融商品或已購金融商品所選定。
- 如請求項1所述基於用戶特性提供金融新聞的方法,其中,接受該終端裝置連線時,以該用戶識別符提取一存於該伺服設備上且對應該用戶識別符的用戶投資資料,對該用戶投資資料進行聚類分析,令該用戶識別符被歸入複數該用戶特性群組的其中之一。
- 如請求項2所述基於用戶特性提供金融新聞的方法,其中,聚類分析時納入一存於該伺服設備上並設定與該用戶識別符關聯的用戶基本資料。
- 如請求項2或3所述基於用戶特性提供金融新聞的方法,該用戶投資資料包含選自由一投資歷史、一購買現況、一用戶習慣、一用戶投資可承擔風險以及一用戶層級所組成群組中的至少其中之一。
- 如請求項2或3所述基於用戶特性提供金融新聞的方法,其中,在不同日期接受該終端裝置連線時,進行聚類分析以調整用戶歸入的該用戶特性群組或維持同一該用戶特性群組。
- 如請求項1所述基於用戶特性提供金融新聞的方法,其中,該新聞資料與該推薦新聞資料是由該伺服設備擷取網路資料產生。
- 如請求項1所述基於用戶特性提供金融新聞的方法,其中,該新聞資料與該推薦新聞資料是自一新聞供應端取得。
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