一种数据处理方法及终端设备技术

本发明专利技术公开了一种数据处理方法及终端设备，所述方法包括以下步骤：S1：获取用户信息，聚类，计算机程序通过计算相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；S2：获取历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序计算相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；S3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；S4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。

A data processing method and terminal equipment

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法及终端设备
本专利技术涉及一种数据处理方法，涉及金融营销领域，具体涉及一种基于多维混合算法的数据处理方法以及终端设备。
技术介绍
随着市场经济发展以及人们理财意识的普遍提高，各大金融机构客户数量急剧增加，如何稳定老客户，吸引新客户成为关键问题，基于所推金融产品挖掘潜在客群受到金融机构的关注。因此各大金融机构提出各种策略，推出众多金融产品，基于金融产品的特点，挖掘潜在客群势在必行。基于项目实践经验，如果将现有经典的单一推荐算法使用于金融机构的产品推荐方案中，一方面计算量比较大，导致推荐效率低下；另一方面，基于经典的单一的推荐方法，导致挖掘潜在客群不够充分。针对此，提出一种数据处理方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种数据处理方法，其通过结合数据库以及数据处理模块，从多个维度进行综合计算和数据处理，得出最终的数据信息。为了实现上述任务，本专利技术采用以下技术方案：一种数据处理方法，包括以下步骤：S1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚类后，计算机程序通过计算购买用户和未购买用户之间的特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；/nS2：获取数据库内历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序通过金融产品之间特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；/nS3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融...

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚类后，计算机程序通过计算购买用户和未购买用户之间的特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；
S2：获取数据库内历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序通过金融产品之间特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；
S3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；
S4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。


2.根据权利要求1所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中的用户信息包括用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息。


3.根据权利要求2所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述特征参数具体通过为计算机程序通过用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息建立的用户宽表。


4.根据权利要求3所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述用户宽表的建立具体为：
计算机程序将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息通过用户ID进行关联，形成用户宽表。


5.根据权利要求4所述的一种数据处理方法，其特征在于，还包括用户宽表的补充，所述补充具体为：
将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息中缺失的信息采用数值0或1进行补充。


6.根据权利要求1所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李炜，李挺，崔文豪，
申请(专利权)人：上海琢学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31