[发明专利]线上资源排序方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种智能决策领域，揭露了一种线上资源排序方法，包括：获取线上用户在营业网点中的线上行为数据，根据线上行为数据，计算线上用户的第一用户焦急权重值；采集线下用户在营业网点中的线下行为数据，识别出线下行为数据对应的人脸图像，利用预训练好的人脸特征识别模型对人脸图像进行特征提取，得到人脸特征信息，根据人脸特征信息，计算线下用户的第二用户焦急权重值；对第一用户焦急权重值和第二用户焦急权重值进行权重值排序，得到用户焦急排序列表；采用跳表算法，确定线上用户在用户焦急列表中的排序位置。此外，本发明还涉及区块链技术，所述线下行为数据可存储于区块链中。本发明可以确定用户的等待位置，提高业务办理的效率。

技术领域

本发明涉及智能决策领域，尤其涉及一种线上资源排序方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网不断的发展，线上办理业务不但方便了大家，也成为当今比较主流的趋势，如：开卡申请、取号预约、跨境汇款以及外汇交易等等；但是一些复杂的业务，为了安全和保险起见大多数用户还是选择在营业网点进行办理,现在营业网点几乎都是到了营业大厅才可以取号，取了号排队直到叫号机叫到号方可办理业务，用户在营业网点办理业务时，因无法准确把握等待时间所造成的用户时间的严重浪费，同时也无法根据营业网点自身和用户的实际情况，对于不同的用户群无法进行优先对待，导致业务办理的效率较低。

发明内容

本发明提供一种线上资源排序方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于确定用户的合理等待位置，提高业务办理的效率。

为实现上述目的，本发明提供的一种线上资源排序方法，包括：

获取线上用户在营业网点中的线上行为数据，根据所述线上行为数据，计算所述线上用户的第一用户焦急权重值；

采集线下用户在所述营业网点中的线下行为数据，并识别出所述线下行为数据对应的人脸图像，利用预训练好的人脸特征识别模型对所述人脸图像进行特征提取，得到人脸特征信息，根据所述人脸特征信息，计算所述线下用户的第二用户焦急权重值；

对所述第一用户焦急权重值和所述第二用户焦急权重值进行权重值排序，得到用户焦急排序列表；

采用跳表算法，确定所述线上用户在所述用户焦急列表中的排序位置。

可选地，所述获取线上用户在营业网点中的线上行为数据包括：

查询距离所述线上用户最近的营业网点名称，根据所述营业网点名称，基于所述线上用户的终端设备，采集所述线上用户在所述营业网点的线上行为数据。

可选地，所述根据所述线上行为数据，计算所述线上用户的第一用户焦急权重值，包括：

利用下述方法计算所述线上用户的第一用户焦急权重值：

其中，C_i表示第一用户焦急权重值，E_i表示线上行为数据的特征数据，表示特征数据的特征向量协方差，trace()表示空间滤波函数。

可选地，所述根据所述线下行为数据，计算所述线下用户的第二用户焦急权重值，包括：

识别出所述线下行为数据对应的人脸图像；

利用预训练好的人脸特征识别模型对所述人脸图像进行特征提取，得到人脸特征信息；

根据所述人脸特征信息，计算所述线下用户的第二用户焦急权重值。

可选地，所述利用预训练好的人脸特征识别模型对所述人脸图像进行特征提取，得到人脸特征信息，包括：

利用所述人脸特征识别模型中的输入门计算所述人脸图像的状态值；