[发明专利]基于大数据和业务分析的用户数据处理方法及服务器

权利要求书

1.一种基于大数据和业务分析的用户数据处理方法，其特征在于，包括：

步骤S1，利用服务器将业务分类，并根据历史用户的已完成业务处理方式对各业务的持续周期以及处理业务的消耗时间作为该业务的属性值并按数值大小进行赋值；

步骤S2，建立业务方式池，并将单个业务依照各属性的赋值的和作为特征值放入业务方式池中，并利用特征值对业务方式池进行排序；

步骤S3，所述服务器将所述业务方式池按特征值编制成组，并以各业务的收益率作为显示概率向各用户推送，同时以一定周期收集各个用户的使用记录；

步骤S4，按照特征值对所述单个用户的使用记录进行赋值，并将其与该用户账号绑定；

步骤S5，在所述一定周期后，调整各所述用户的赋值并以业务方式池的排序为基准按一定方式向该用户进行业务推荐。

2.根据权利要求1所述的基于大数据和业务分析的用户数据处理方法，其特征在于，所述服务器根据历史完成业务将所述业务处理方式赋值，包括业务的持续周期P、处理业务的消耗时间T和业务的收益率S；

对于第i个所述历史完成业务，设定i=1,2,3，…，n，其中，n为历史完成业务总量，所述服务器根据该历史项目的持续周期Pi、处理业务的消耗时间Ti以及业务的收益率Si将该业务按比例分解，并放入对应的业务方式池中。

3.根据权利要求2所述的基于大数据和业务分析的用户数据处理方法，其特征在于，所述服务器以所述持续周期P为横轴和该周期P的历史出现频次为纵轴绘制曲线，获得的曲线符合正态分布，其中为该曲线的最高点对应的持续周期的值；

所述服务器计算第一持续周期Pf1、第二持续周期Pf2，第三持续周期Pf3，第四持续周期Pf4，其中Pf1＜Pf2＜Pf3＜Pf4，Pf1和Pf4为对应的P值，Pf2和Pf3为对应的P值；

若Pi≤Pf1，所述服务器判定该历史完成业务处于第一持续周期池，并将Pi的特征值PPi赋值为10；

若Pf1＜Pi≤Pf2，所述服务器判定该历史完成业务处于第二持续周期池，并将Pi的特征值PPi赋值为20；

若Pf2＜Pi≤Pf3，所述服务器判定该历史完成业务处于第三持续周期池，并将Pi的特征值PPi赋值为30；

若Pf3＜Pi≤Pf4，所述服务器判定该历史完成业务处于第四持续周期池，并将Pi的特征值PPi赋值为40；

若Pf4＜Pi，所述服务器判定该历史完成业务处于第五持续周期池，并将Pi的特征值PPi赋值为50。

4.根据权利要求3所述的基于大数据和业务分析的用户数据处理方法，其特征在于，所述服务器将所述各历史完成业务的处理业务消耗时间Ti的值从小到大进行排序，顺序为k的处理业务消耗时间为tk，其中k=1,2,3，…，n；

所述服务器将tk构成一个与0-10对应的函数Ft（tk），使Ft（t1）=0，Ft（tn）=9，其中Ft（tk）取整；

服务器计算Ft（Ti）作为Ti的特征值，并利用其计算结果将Ti分为第一业务消耗时间池，第二业务消耗时间池，…，第十业务消耗时间池。

5.根据权利要求4所述的基于大数据和业务分析的用户数据处理方法，其特征在于，所述服务器设置一个所述业务方式池，其由所述特征值Bi组成，其中Bi=PPi+Ft（Ti），

所述服务器预设有特征值补正值△B以及由特征值B=35为起始点的初始业务推荐表，若单个用户首次浏览特征值为Bi’的业务后，将该用户的特征值调整为α，设定α=35+（Bi’-35）×△B，服务器开始推送由特征值B=α为起始点的业务推荐表；

若单个用户继续浏览由特征值B=α为起始点的业务推荐表，该用户浏览特征值为Bi”的业务后，将该用户的特征值调整为α’，其中α’=α+（α’-α）×△B。

6.根据权利要求5所述的基于大数据和业务分析的用户数据处理方法，其特征在于，所述服务器内设置若干所述业务推荐表Q，单个业务推荐表显示的概率是一定的，业务推荐出现显示第i个业务的概率根据所述的业务的收益率Si构成。