[发明专利]用户筛选模型的获取方法、金融信息推送方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种用户筛选模型的获取方法、金融信息推送方法及相关装置。其中，用户筛选模型的获取方法包括：获取样本用户的用户数据，其中，所述样本用户的用户数据包括用户标签数据、样本用户的注册信息数据和浏览行为信息数据，所述用户标签数据用于表示用户的金融需求水平；获取与所述样本用户对应的金融行为信息数据；利用所述样本用户的用户数据和所述金融行为信息数据对初始模型进行训练，得到所述用户筛选模型。上述方案，能够准确筛选第三方用户，提高金融信息推送的精准性。

技术领域

本申请涉及信息技术领域，特别是涉及一种用户筛选模型的获取方法、金融信息推送方法及相关装置。

背景技术

随着互联网技术和普惠金融的快速发展，诸如电子商务、即时通讯等第三方企业逐渐开始与金融机构开始合作，以通过合作导流、联合放贷等方式，在金融场景下实现第三方自身用户的流量变现。通过这种合作方式，拥有大量用户的第三方企业可以将自身的流量资源转化为实际效益，同时为自己产品的用户提供普惠金融服务，而金融机构可以凭借合作方的流量优势，获取大量的新客户，实现快速获客。

然而，目前在第三方和金融机构的合作过程中，往往是“粗放式”地向自身用户推送金融机构相关产品的宣传、展示和注册渠道等金融信息，吸引用户点击前往金融机构，从而实现将第三方自身用户推荐给金融机构，由于缺乏明确的用户筛选机制，容易使得金融信息推送不精准。有鉴于此，如何准确筛选第三方用户，提高金融信息推送的精准性成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种用户筛选模型的获取方法、金融信息推送方法及相关装置，能够准确筛选第三方用户，提高金融信息推送的精准性。

为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种用户筛选模型的获取方法，包括：获取样本用户的用户数据，其中，所述样本用户的用户数据包括用户标签数据、样本用户的注册信息数据和浏览行为信息数据，所述用户标签数据用于表示用户的金融需求水平；获取与所述样本用户对应的金融行为信息数据；利用所述样本用户的用户数据和所述金融行为信息数据对初始模型进行训练，得到所述用户筛选模型。

为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种金融信息推送方法，包括：利用用户筛选模型从第三方推送的用户中筛选出具有金融需求的目标用户，其中，所述用户筛选模型是通过第一方面所述的用户筛选模型的获取方法而得到的；向目标用户推送金融信息。

为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种用户筛选模型的获取装置，包括样本用户获取模块和用户信息获取模块、训练模块，样本用户获取模块用于获取样本用户的用户数据，其中，所述样本用户的用户数据包括用户标签数据、样本用户的注册信息数据和浏览行为信息数据，所述用户标签数据用于表示用户的金融需求水平；用户信息获取模块用于获取与所述样本用户对应的金融行为信息数据；训练模块用于利用所述样本用户的用户数据和所述金融行为信息数据对初始模型进行训练，得到所述用户筛选模型。

为了解决上述问题，本申请第四方面提供了一种金融信息推送装置，包括筛选模块和推送模块，筛选模块，用于利用用户筛选模型从第三方推送的用户中筛选出具有金融需求的目标用户，其中，用户筛选模型是通过上述第一方面中的用户筛选模型的获取方法而得到的；推送模块，用于向目标用户推送金融信息。

为了解决上述问题，本申请第五方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现上述所述的用户筛选模型的获取方法或上述所述的基于用户筛选模型的金融信息推送方法。

为了解决上述问题，本申请第六方面提供了一种存储装置，存储有能够被处理器执行的程序指令，程序指令用于实现上述第一方面中的用户筛选模型的获取方法，或实现上述第二方面中的基于用户筛选模型的金融信息推送方法。