[发明专利]一种手机银行广告的推荐方法及系统

说明书

本发明公开了一种手机银行广告的推荐方法及系统，可应用于大数据领域。获取用户浏览各个手机银行广告的浏览次数；根据用户浏览各个手机银行广告的浏览次数，构建第一广告评分矩阵；对第一广告评分矩阵中的各个元素添加干扰噪声，得到第二广告评分矩阵；基于第二广告评分矩阵，利用预设算法进行迭代训练直至满足迭代停止条件，得到各个手机银行广告的预测浏览次数；将预测浏览次数最高的前n个手机银行广告推荐给用户。即保护了用户的数据也能精准推荐手机银行广告，提高用户数据的安全性和提高用户体验。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种手机银行广告的推荐方法及系统。

背景技术

目前手机银行在推送手机银行广告时，均采用传统的推荐算法，并未针对用户实际情况进行精准推送，所推送的广告信息千篇一律，用户体验较差。并且，目前手机银行所引入的非银行业务应用也可使用用户的相关数据，会造成用户数据的泄露，用户数据的安全性较差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种手机银行广告的推荐方法及系统，以解决现有推荐手机银行广告的方式存在的用户体验差和用户数据的安全性差等问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面公开一种手机银行广告的推荐方法，所述方法包括：

获取用户浏览各个手机银行广告的浏览次数；

根据所述用户浏览各个所述手机银行广告的所述浏览次数，构建第一广告评分矩阵，所述第一广告评分矩阵中的每个元素为所述手机银行广告对应的所述浏览次数；

对所述第一广告评分矩阵中的各个元素添加干扰噪声，得到第二广告评分矩阵；

基于所述第二广告评分矩阵，利用预设算法进行迭代训练直至满足迭代停止条件，得到各个所述手机银行广告的预测浏览次数；

将所述预测浏览次数最高的前n个所述手机银行广告推荐给所述用户。

优选的，所述对所述第一广告评分矩阵中的各个元素添加干扰噪声，得到第二广告评分矩阵，包括：

执行以下步骤，对所述第一广告评分矩阵中的每个元素进行处理，得到第二广告评分矩阵；

所述以下步骤包括：

针对所述第一广告评分矩阵中的每个元素，若所述元素对应的所述浏览次数为0，则不对所述元素进行处理，若所述元素对应的所述浏览次数不为0，则向所述元素添加拉普拉斯噪声。

优选的，所述基于所述第二广告评分矩阵，利用预设算法进行迭代训练直至满足迭代停止条件，得到各个所述手机银行广告的预测浏览次数，包括：

将所述第二广告评分矩阵添加至矩阵分解算法中进行迭代训练，直至满足梯度下降算法对应的迭代停止条件，得到用户数据矩阵和广告数据矩阵；

将所述用户数据矩阵和所述广告数据矩阵相乘，得到第三广告评分矩阵，所述第三广告评分矩阵的每个元素为所述手机银行广告的预测浏览次数。

优选的，还包括：

在将所述第二广告评分矩阵添加至矩阵分解算法中进行迭代训练的过程中，对每次迭代得到的中间结果添加拉普拉斯噪声。

优选的，所述将所述预测浏览次数最高的前n个所述手机银行广告推荐给所述用户之前，还包括：

基于所述预测浏览次数，对各个所述手机银行广告进行排序。

本发明实施例第二方面公开一种手机银行广告的推荐系统，所述系统包括：

获取单元，用于获取用户浏览各个手机银行广告的浏览次数；