数据推送方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及人工智能领域，提供了一种数据推送方法，所述方法包括：接收客户终端提供的目标用户的用户数据；根据所述用户数据从产品区块链中获取与所述用户数据关联的多个产品数据；将所述用户数据和所述多个产品数据输入到预先训练好的随机森林模型中，输出所述各个产品数据对应的产品预测值，所述产品预测值用于表示所述各个产品数据与所述目标用户的关联度；根据各个产品数据对应的产品预测值，从所述多个产品数据中选择一个或多个目标产品数据；及将所述一个或多个目标产品数据推送至所述客户终端。本发明专利技术提高了产品数据的推送准确率和推送效率。确率和推送效率。确率和推送效率。

【技术实现步骤摘要】
数据推送方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术实施例涉及人工智能领域，尤其涉及一种数据推送方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，各家银行、融租公司、消金公司、小贷公司的产品仅展示在自己公司官网，推广方式也是各家平台各自推广，没有统一集中展示，这样造成信息不对称，对借款人、助贷机构都多有不便。例如，现有的融资产品推送系统对借款人而言，当借款人有融资需求时很难根据自身实际情况选择适合自己的正规的融资产品，提升融资难度；对助贷机构而言，因为信息不对称，容易遇到其他中介再收一道服务费，最终提高了用户的融资难度和成本；对银行、融租公司、小贷公司而言，没有集中的载体展示产品信息，产品各自推广效果较差。因此，如何解决现有的融资产品推送系统因数据信息不对称而导致融资产品数据的推送准确率低和推送效率低的问题，成为了当前急需解决技术问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，有必要提供一种数据推送方法、系统、设备及可读存储介质，以解决现有的融资产品推送系统因数据信息不对称而导致融资产品数据的推送准确率低和推送效率低的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种数据推送方法，所述方法步骤包括：
[0005]接收客户终端提供的目标用户的用户数据；
[0006]根据所述用户数据从产品区块链中获取与所述用户数据关联的多个产品数据；
[0007]将所述用户数据和所述多个产品数据输入到预先训练好的随机森林模型中，输出所述各个产品数据对应的产品预测值，所述产品预测值用于表示所述各个产品数据与所述目标用户的关联度；
[0008]根据各个产品数据对应的产品预测值，从所述多个产品数据中选择一个或多个目标产品数据；及
[0009]将所述一个或多个目标产品数据推送至所述客户终端。
[0010]可选的，所述根据所述用户数据从产品区块链中获取与所述用户数据关联的多个产品数据的步骤，包括：
[0011]基于所述用户数据对所述目标用户进行安全验证，判断所述目标用户是否具有所述产品区块链的访问权限；
[0012]如果所述目标用户具有所述产品区块链的访问权限，则根据所述用户数据生成所述产品区块链的数据获取请求，并将所述数据获取请求发送到所述产品区块链，以便所述产品区块链根据所述数据获取请求返回与所述用户数据关联的多个产品数据。
[0013]可选的，构建所述随机森林模型的步骤，包括：
[0014]获取样本数据；
[0015]对所述样本数据中各个样本用户进行产品预推荐操作，得到的多个推荐结果数据，其中，所述样本数据包括多个样本用户数据和多个样本产品数据；
[0016]将所述多个样本数据划分为训练集和验证集；
[0017]根据训练集和所述多个推荐结果数据构建至少一个决策树模型；
[0018]通过所述训练集训练各个决策树模型，得到多个第一决策树模型；
[0019]通过所述验证集对各个第一决策树模型进行验证优化，得到多个第二决策树模型；及
[0020]对所述多个第二决策树模型进行组合以得到所述随机森林模型。
[0021]可选的，所述对所述样本数据中各个样本用户进行产品预推荐操作，得到的多个推荐结果数据的步骤，包括：
[0022]获取各个样本用户的基础信息和各个样本用户的历史行为数据；
[0023]根据每个样本用户的所述基础信息获取每个样本用户的多个初始推荐结果数据；
[0024]根据每个样本用户的所述历史行为数据从该样本用户的多个初始推荐结果数据中，筛选出一个初始推荐结果数据；及
[0025]将筛选出的初始推荐结果数据作为所述样本用户的推荐结果数据。
[0026]可选的，所述根据各个产品数据对应的产品预测值，从所述多个产品数据中选择一个或多个目标产品数据的步骤，包括：
[0027]判断所述各个产品预测值是否大于预设阈值；及
[0028]将产品预测值大于预设阈值的产品数据别定义为目标产品数据，以得到一个或多个目标产品数据。
[0029]可选的，所述将所述一个或多个目标产品数据推送至所述客户终端的步骤，包括：
[0030]根据各个目标产品数据的产品预测值对所述一个或多个目标产品数据进行排序，以得到排序结果；及
[0031]根据所述排序结果生成推送列表，并将推送列表中的预设数量的目标产品数据推送至所述客户终端。
[0032]可选的，还包括：将所述一个或多个目标产品数据上传到所述产品区块链。
[0033]为实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种数据推送系统，包括：
[0034]接收模块，用于接收客户终端提供的目标用户的用户数据；
[0035]获取模块，用于根据所述用户数据从产品区块链中获取与所述用户数据关联的多个产品数据；
[0036]预测模块，用于将所述用户数据和所述多个产品数据输入到预先训练好的随机森林模型中，输出所述各个产品数据对应的产品预测值，所述产品预测值用于表示所述各个产品数据与所述目标用户的关联度；
[0037]选择模块，用于根据各个产品数据对应的产品预测值，从所述多个产品数据中选择一个或多个目标产品数据；及
[0038]推送模块，用于将所述一个或多个目标产品数据推送至所述客户终端。
[0039]为实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的数据推送方法的步骤。
[0040]为实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的数据推送方法的步骤。
[0041]本专利技术实施例提供的数据推送方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，本实施例基于区块链技术打通银行、融租公司、小贷公司等合规机构，解决了融资产品推送系统因数据信息不对称，提高了融资产品数据的推送准确率和推送效率；通过随机森林模型获取各个用户对应的目标产品数据，进一步地提高了融资产品数据的推送准确率和推送效率。
附图说明
[0042]图1为本专利技术实施例数据推送方法的流程示意图；
[0043]图2为本专利技术数据推送系统实施例二的程序模块示意图；
[0044]图3为本专利技术计算机设备实施例三的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0045]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0046]需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据推送方法，其特征在于，所述方法包括：接收客户终端提供的目标用户的用户数据；根据所述用户数据从产品区块链中获取与所述用户数据关联的多个产品数据；将所述用户数据和所述多个产品数据输入到预先训练好的随机森林模型中，输出所述各个产品数据对应的产品预测值，所述产品预测值用于表示所述各个产品数据与所述目标用户的关联度；根据各个产品数据对应的产品预测值，从所述多个产品数据中选择一个或多个目标产品数据；及将所述一个或多个目标产品数据推送至所述客户终端。2.如权利要求1所述的数据推送方法，其特征在于，所述根据所述用户数据从产品区块链中获取与所述用户数据关联的多个产品数据的步骤，包括：基于所述用户数据对所述目标用户进行安全验证，判断所述目标用户是否具有所述产品区块链的访问权限；及如果所述目标用户具有所述产品区块链的访问权限，则根据所述用户数据生成所述产品区块链的数据获取请求，并将所述数据获取请求发送到所述产品区块链，以便所述产品区块链根据所述数据获取请求返回与所述用户数据关联的多个产品数据。3.如权利要求1所述的数据推送方法，其特征在于，构建所述随机森林模型的步骤，包括：获取样本数据；对所述样本数据中各个样本用户进行产品预推荐操作，得到的多个推荐结果数据，其中，所述样本数据包括多个样本用户数据和多个样本产品数据；将所述多个样本数据划分为训练集和验证集；根据训练集和所述多个推荐结果数据构建至少一个决策树模型；通过所述训练集训练各个决策树模型，得到多个第一决策树模型；通过所述验证集对各个第一决策树模型进行验证优化，得到多个第二决策树模型；及对所述多个第二决策树模型进行组合以得到所述随机森林模型。4.如权利要求3所述的数据推送方法，其特征在于，所述对所述样本数据中各个样本用户进行产品预推荐操作，得到的多个推荐结果数据的步骤，包括：获取各个样本用户的基础信息和各个样本用户的历史行为数据；根据每个样本用户的所述基础信息获取每个样本用户的多个初始推荐结果数据；根据每个样本用户的所述历史行为数据从该样本用户的多个初始推...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱亮，
申请(专利权)人：未鲲上海科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：