[发明专利]一种数据处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种数据处理方法及装置，服务器在从渠道设备处接收第一用户的用户信息后，首先确定与所述用户信息匹配的第一产品集合，之后，从所述第一产品集合中确定第二产品集合，所述第二产品集合中包括在所述渠道设备对应的渠道中营销的产品。在确定出满足当前渠道设备的产品后，利用第一模型和第二模型计算所述第二产品集合中各个产品的推荐得分。其中，所述第一模型根据所述第一用户的历史行为数据得到，所述第二模型根据所述第一用户的实时行为数据得到。在计算所述各个产品的推荐得分时，所述第一模型的初始权重低于所述第二模型的初始权重，根据所述各个产品的推荐得分，确定向所述第一用户推荐的产品。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

当前，银行营销系统主动为用户推荐产品时，通常根据两种模型形成推荐列表：基于用户历史行为数据的模型，以及基于用户实时行为数据的模型。但是，在进行推荐时，由于采用的模型不同，得到的推荐产品就可能不同，因此，不能准确得到进行推荐的最佳产品，推荐效果不好。

为此，急需一种方案，可以解决这一问题。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是，提供一种数据处理方法，以解决当前银行营销系统主动为用户推荐产品时，由于依据的推荐模型不同而不能准确得到进行推荐的最佳产品，推荐效果不好的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理的方法，所述方法包括：

从渠道设备处接收第一用户的用户信息；

确定与所述用户信息匹配的第一产品集合；

从所述第一产品集合中确定出第二产品集合，所述第二产品集合中包括在所述渠道设备对应的渠道中营销的产品；

利用第一模型和第二模型计算所述第二产品集合中各个产品的推荐得分；

根据所述各个产品的推荐得分，确定向所述第一用户推荐的产品；

其中：

所述第一模型根据所述第一用户的历史行为数据得到，所述第二模型根据所述第一用户的实时行为数据得到，所述历史行为数据用于体现所述第一用户历史关注的产品，所述实时行为数据用于体现所述第一用户在包括当前时刻的第一时间段内关注的产品，在计算所述各个产品的推荐得分时，所述第一模型的初始权重低于所述第二模型的初始权重。

可选的，所述根据所述各个产品的推荐得分，确定向所述第一用户推荐的产品，包括：

对所述各个产品的推荐得分由高到低进行排序；

将所述各个产品中排序靠前的预设数目个产品，确定为向所述第一用户推荐的产品。

可选的，第一时刻为所述当前时刻之后的任一时刻，所述第二模型在所述第一时刻的权重，小于所述第二模型的初始权重，所述第一时刻和所述当前时刻之间的差值越大，则所述第二模型的初始权重和所述第二模型在第一时刻的权重之间的差值越大。

可选的，第一时刻为所述当前时刻之后的任一时刻，所述第一模型在所述第一时刻的权重，等于所述第一模型的初始权重。

可选的，所述方法还包括：

将所确定的向所述第一用户推荐的产品的信息，发送给所述渠道设备。

可选的，所述第一模型的初始权重和所述第二模型的初始权重由用户配置。

第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理的装置，所述装置包括：

接收模块，用于：从渠道设备处接收第一用户的用户信息；

第一确定模块，用于：确定与所述用户信息匹配的第一产品集合；