[发明专利]基于区块链的信用贷产品推荐方法及银行端节点在审

专利信息
申请号: 202211138944.6 申请日: 2022-09-19
公开(公告)号: CN115311081A 公开(公告)日: 2022-11-08
发明(设计)人: 滕建德;王增峰;王欣;曹仰止;张亚泽 申请(专利权)人: 中国银行股份有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02;G06Q10/04
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 薛平;陶海萍
地址: 100818 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 区块 信用 产品 推荐 方法 银行 端节
【权利要求书】:

1.一种基于区块链的信用贷产品推荐方法,其特征在于,多个银行端节点构成区块链网络,每一银行端节点均预先存储有所有银行的信用贷产品的详细信息,该方法应用于任意一个银行端节点,该方法包括:

在检测到用户的登录通知时,获取当前用户的特征信息;

将当前用户的特征信息输入客户喜好信用贷产品预测模型,得到当前用户喜欢程度排名前N个的信用贷产品的唯一标识;N为大于1的正整数,所述客户喜好信用贷产品预测模型根据多家银行的多个历史用户的特征信息及对应的喜好信用贷产品样本基于联邦学习预先训练生成;

根据每一信用贷产品的唯一标识到区块链网络中查询得到所有银行端节点共识验证通过的每一信用贷产品的详细信息;

将共识验证通过的前N个信用贷产品的详细信息发送至所述用户的客户端。

2.如权利要求1所述的基于区块链的信用贷产品推荐方法,其特征在于,还包括每一银行端节点按照如下方法预先训练所述客户喜好信用贷产品预测模型:

获取多个历史用户的特征信息及对应的喜好信用贷产品样本;

从历史用户的特征信息中提取出重要程度高于预设值的多个特征;

对重要程度高于预设值的多个特征进行二次特征提取,得到二次特征提取后的特征信息;

利用多个历史用户的二次特征提取后的特征信息及对应的喜好信用贷产品样本,训练客户喜好信用贷产品预测模型,得到每一银行端节点对应的训练好的客户喜好信用贷产品预测模型;所述模型参数用于上传联邦学习网络集群,由联邦学习网络集群对多个银行端节点上传的模型参数进行联合训练得到最终的客户喜好信用贷产品预测模型。

3.如权利要求1所述的基于区块链的信用贷产品推荐方法,其特征在于,将共识验证通过的前N个信用贷产品的详细信息发送至所述用户的客户端,包括:将共识验证通过的前N个信用贷产品的详细信息通过5G网络发送至所述用户的客户端。

4.如权利要求1所述的基于区块链的信用贷产品推荐方法,其特征在于,将共识验证通过的前N个信用贷产品的详细信息发送至所述用户的客户端,包括:将共识验证通过的前N个信用贷产品的详细信息排序后发送至所述用户的客户端。

5.一种基于区块链的信用贷产品推荐银行端节点,其特征在于,多个银行端节点构成区块链网络,每一银行端节点均预先存储有所有银行的信用贷产品的详细信息,该银行端节点包括:

获取单元,用于在检测到用户的登录通知时,获取当前用户的特征信息;

预测单元,用于将当前用户的特征信息输入客户喜好信用贷产品预测模型,得到当前用户喜欢程度排名前N个的信用贷产品的唯一标识;N为大于1的正整数,所述客户喜好信用贷产品预测模型根据多家银行的多个历史用户的特征信息及对应的喜好信用贷产品样本基于联邦学习预先训练生成;

查询单元,用于根据每一信用贷产品的唯一标识到区块链网络中查询得到所有银行端节点共识验证通过的每一信用贷产品的详细信息;

推荐单元,用于将共识验证通过的前N个信用贷产品的详细信息发送至所述用户的客户端。

6.如权利要求5所述的基于区块链的信用贷产品推荐银行端节点,其特征在于,还包括训练单元,用于按照如下方法预先训练所述客户喜好信用贷产品预测模型:

获取多个历史用户的特征信息及对应的喜好信用贷产品样本;

从历史用户的特征信息中提取出重要程度高于预设值的多个特征;

对重要程度高于预设值的多个特征进行二次特征提取,得到二次特征提取后的特征信息;

利用多个历史用户的二次特征提取后的特征信息及对应的喜好信用贷产品样本,训练客户喜好信用贷产品预测模型,得到每一银行端节点对应的训练好的客户喜好信用贷产品预测模型;所述模型参数用于上传联邦学习网络集群,由联邦学习网络集群对多个银行端节点上传的模型参数进行联合训练得到最终的客户喜好信用贷产品预测模型。

7.如权利要求5所述的基于区块链的信用贷产品推荐银行端节点,其特征在于,所述推荐单元具体用于:将共识验证通过的前N个信用贷产品的详细信息通过5G网络发送至所述用户的客户端。

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