一种手机银行APP数据智能处理系统技术方案

本发明专利技术提供一种手机银行APP数据智能处理系统，包括当前购物过程数据获取模块、当前购物倾向性指标获取模块、历史购物过程数据获取模块和潜在购物价值获取模块，首先根据用户在当前商品对应的商品购物过程下的当前购物过程数据确定当前购物过程数据对应的当前购物倾向性指标，然后获取当前商品之前预设时间段内的至少两个历史购物过程数据，并根据历史购物过程数据中同类商品的购物信息、以及当前购物倾向性指标，获取用户的潜在购物价值，通过分析当前购物过程数据以及历史购物过程数据，能够得到准确的潜在购物价值。能够得到准确的潜在购物价值。能够得到准确的潜在购物价值。

【技术实现步骤摘要】
一种手机银行APP数据智能处理系统


[0001]本专利技术涉及一种手机银行APP数据智能处理系统。

技术介绍

[0002]目前，银行的手机银行APP(Application，应用程序)的功能越来越多，越来越多的用户通过手机银行APP进行购物，手机银行APP的后台服务器通常会对用户的潜在购物价值进行分析，用于为用户准确推荐后续的相关服务。后台服务器通常根据用户对手机银行APP的相关购物操作数据进行分析和处理，然而，现有的数据处理方式仅仅是根据用户的历史购物清单来分析潜在购物价值，这种处理方式比较简单，准确性较低，无法准确获取用户的潜在购物价值。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种手机银行APP数据智能处理系统。
[0004]一种手机银行APP数据智能处理系统，包括：当前购物过程数据获取模块，用于获取用户在当前商品对应的商品购物过程下的当前购物过程数据，所述当前购物过程数据包括当前商品购物过程的时长，以及与客服交流过程中的负面情绪状况；当前购物倾向性指标获取模块，用于根据所述当前购物过程数据获取当前购物过程数据对应的当前购物倾向性指标；历史购物过程数据获取模块，用于获取所述当前商品之前预设时间段内的至少两个历史购物过程数据；潜在购物价值获取模块，用于根据历史购物过程数据中同类商品的购物信息、以及所述当前购物倾向性指标，获取所述用户的潜在购物价值。
[0005]进一步地，所述根据所述当前购物过程数据获取当前购物过程数据对应的当前购物倾向性指标，包括：若与客服交流过程中存在负面情绪词汇，则当前商品购物过程的时长乘以第一数值，所述第一数值为大于0且小于1的数；将当前商品购物过程的时长乘以第一数值得到的数值归一化，得到所述当前购物倾向性指标。
[0006]进一步地，所述根据历史购物过程数据中同类商品的购物信息、以及所述当前购物倾向性指标，获取所述用户的潜在购物价值，包括：统计所有历史购物过程数据中同类商品的总浏览次数，并归一化，得到浏览次数指标；获取各历史购物过程数据对应的历史购物倾向性指标，计算各历史购物倾向性指标与所述当前购物倾向性指标的和值，并归一化，得到总购物倾向性指标；获取各历史购物过程数据中同类商品的浏览结束时刻与当前时刻的时间间隔的
平均值，并归一化，得到时间间隔指标；根据所述浏览次数指标、总购物倾向性指标和时间间隔指标，得到所述用户的潜在购物价值，所述潜在购物价值与所述浏览次数指标和总购物倾向性指标呈正相关关系，与所述时间间隔指标呈反相关关系。
[0007]进一步地，所述根据所述浏览次数指标、总购物倾向性指标和时间间隔指标，得到所述用户的潜在购物价值，包括：获取所述浏览次数指标的权重，以及所述总购物倾向性指标的权重，然后做加权求和运算，得到第一影响指标；计算所述第一影响指标和所述时间间隔指标的比值，得到所述用户的潜在购物价值。
[0008]进一步地，所述手机银行APP数据智能处理系统还包括潜在购物价值程度确定模块，用于根据所述用户的潜在购物价值确定用户的潜在购物价值程度，其中，预设有至少两个区间，各个区间对应有潜在购物价值程度，根据所述用户的潜在购物价值所处的区间，确定潜在购物价值程度。
[0009]本专利技术具有如下有益效果：首先根据用户在当前商品对应的商品购物过程下的当前购物过程数据确定当前购物过程数据对应的当前购物倾向性指标，然后获取当前商品之前预设时间段内的至少两个历史购物过程数据，并根据历史购物过程数据中同类商品的购物信息、以及当前购物倾向性指标，获取用户的潜在购物价值，通过分析当前购物过程数据以及历史购物过程数据，能够得到准确的潜在购物价值。
附图说明
[0010]图1为本专利技术提供的一种手机银行APP数据智能处理系统的结构图。
具体实施方式
[0011]如图1所示，本实施例提供一种手机银行APP数据智能处理系统，包括当前购物过程数据获取模块、当前购物倾向性指标获取模块、历史购物过程数据获取模块和潜在购物价值获取模块。如下对各个模块进行具体说明。
[0012]当前购物过程数据获取模块，用于获取用户在当前商品对应的商品购物过程下的当前购物过程数据。当前购物过程数据包括当前商品购物过程的时长，以及与客服交流过程中的负面情绪状况。其中，当前商品购物过程的时长为用户浏览当前商品的时长，即从用户开始进入到当前商品所在的销售页面开始计时，到离开销售页面（或者说已完成购买）结束计时，产生的时间间隔为当前商品购物过程的时长。与客服交流过程中的负面情绪状况具体是指：用户在与客服通过文字交流过程中，用户或者客服的聊天记录中是否出现负面情绪词汇。判断是否存在负面情绪词汇可以将用户或者客服的聊天记录与预设的负面情绪词汇数据库进行比对，以确定用户或者客服的聊天记录中是否存在负面情绪词汇数据库中的词汇，如果出现，则说明存在负面情绪词汇，否则，不存在负面情绪词汇。
[0013]当前购物倾向性指标获取模块，用于根据当前购物过程数据获取当前购物过程数据对应的当前购物倾向性指标。作为一个具体实施方式，若用户与客服交流过程中存在负面情绪词汇，则会影响用户的购物倾向，则将当前商品购物过程的时长乘以第一数值，第一
数值为大于0且小于1的数，通过这种方式，减小数值。然后，将当前商品购物过程的时长乘以第一数值得到的数值归一化，归一化后的数值为当前购物倾向性指标。其中，可以采用现有的归一化方式进行归一化，不再赘述。
[0014]历史购物过程数据获取模块，用于获取当前商品之前预设时间段内的至少两个历史购物过程数据。为了结合用户的历史购物操作过程进行分析，获取当前商品之前预设时间段内的至少两个历史购物过程数据。其中，预设时间段由实际需要进行设置，比如一个月，即获取当前商品之前一个月内的至少两个历史购物过程数据。应当理解，历史购物过程数据的组成与当前购物过程数据相同，而且，通过上述过程，可以计算得到各个历史购物过程数据对应的历史购物倾向性。
[0015]潜在购物价值获取模块，用于根据历史购物过程数据中同类商品的购物信息、以及当前购物倾向性指标，获取用户的潜在购物价值。历史购物过程数据中同类商品的购物信息包括用于浏览同类商品的浏览次数信息，以及各历史购物过程数据对应的历史购物倾向性指标。应当理解，与当前商品对应的同类商品可以由事先确定得到的商品类别确定。作为一个具体实施方式，如下给出用户的潜在购物价值的一种具体计算过程：由于每一个历史购物过程数据中均可能存在同类商品的浏览次数，那么，统计所有历史购物过程数据中同类商品的总浏览次数，并归一化，得到浏览次数指标。
[0016]计算所有的历史购物倾向性指标与当前购物倾向性指标的和值，并归一化，得到总购物倾向性指标。
[0017]对于任意一个历史购物过程数据，获取该历史购物过程数据中，同类商品的浏览结束时刻（即用户离开商品的购物网页的时刻）与当前时刻的时间间隔，计算所有的历史购物过程数据对应的时间间隔的平均值，并归一化，得到时间间隔指标。
[0018]根据浏览次数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手机银行APP数据智能处理系统，其特征在于，包括：当前购物过程数据获取模块，用于获取用户在当前商品对应的商品购物过程下的当前购物过程数据，所述当前购物过程数据包括当前商品购物过程的时长，以及与客服交流过程中的负面情绪状况；当前购物倾向性指标获取模块，用于根据所述当前购物过程数据获取当前购物过程数据对应的当前购物倾向性指标；历史购物过程数据获取模块，用于获取所述当前商品之前预设时间段内的至少两个历史购物过程数据；潜在购物价值获取模块，用于根据历史购物过程数据中同类商品的购物信息、以及所述当前购物倾向性指标，获取所述用户的潜在购物价值。2.根据权利要求1所述的手机银行APP数据智能处理系统，其特征在于，所述根据所述当前购物过程数据获取当前购物过程数据对应的当前购物倾向性指标，包括：若与客服交流过程中存在负面情绪词汇，则当前商品购物过程的时长乘以第一数值，所述第一数值为大于0且小于1的数；将当前商品购物过程的时长乘以第一数值得到的数值归一化，得到所述当前购物倾向性指标。3.根据权利要求1所述的手机银行APP数据智能处理系统，其特征在于，所述根据历史购物过程数据中同类商品的购物信息、以及所述当前购物倾向性指标，获取所述用户的潜在购物价值，包括：统计所有历史购物过程数据中同类商品的总浏览次数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建伟，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司许昌分行，
类型：发明
国别省市：