基于区块链和云计算的属性预测方法、系统及服务中心技术方案

本申请实施例提供一种基于区块链和云计算的属性预测方法、系统及服务中心，通过获取目标用户的第一业务反馈属性和第一业务注意反馈参数，其中，第一业务反馈属性能够表征该目标用户自身对相应应用平台的兴趣的变化趋势，第一业务注意反馈参数基于目标用户所在用户服务圈中的各用户的第二业务反馈属性和第二业务注意反馈参数确定，可见，该第一业务注意反馈参数可用于表征该目标用户与用户服务圈中的其他用户之间互相影响的情况。因此，基于目标用户的第一业务反馈属性和第一业务注意反馈参数进行业务属性倾向预测，充分地考虑了用户的个人因素以及应用平台的拼单行为属性对用户的业务属性倾向行为的影响，能够有效地提高预测的精确性。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链和云计算的属性预测方法、系统及服务中心
本申请涉及云计算和大数据
，具体而言，涉及一种基于区块链和云计算的属性预测方法、系统及服务中心。
技术介绍
当前，随着互联网和智能移动终端的大规模增长，互联网支付迅速发展，传统的互联网支付过程无法保证平台提供的交易信息的真实性，有可能存在伪造、变造交易套取商户和用户资金的行为。区块链具有去中心化、开放性、自治性以及信息不可篡改的特性，可以用来构建监管部门所需要的、包含众多手段的监管工具箱，以利于实施精准、及时和更多维度的监管，解决线上电商类服务平台和线下支付服务商涉嫌二清的问题，并且，转账支付也越发常用，由此，基于区块链技术的支付方法应运而生。相关技术中，对于区块链验证过程产生的支付事件，可以反映用户的支付习惯和业务服务偏好，因此可以对这些支付事件进行挖掘分析，从而为用户提供更有用的服务信息。然而，专利技术人研究发现，在获取在线金融服务终端的目标用户针对待推送信息的业务反馈关联信息，生成目标用户的业务属性倾向参数的过程中，预测的精确性不高。
技术实现思路
为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于区块链和云计算的属性预测方法、系统及服务中心，通过获取目标用户的第一业务反馈属性和第一业务注意反馈参数，其中，第一业务反馈属性能够表征该目标用户自身对相应应用平台的兴趣的变化趋势，第一业务注意反馈参数基于目标用户所在用户服务圈中的各用户的第二业务反馈属性和第二业务注意反馈参数确定，可见，该第一业务注意反馈参数可用于表征该目标用户与用户服务圈中的其他用户之间互相影响的情况。因此，基于目标用户的第一业务反馈属性和第一业务注意反馈参数进行业务属性倾向预测，充分地考虑了用户的个人因素以及应用平台的拼单行为属性对用户的业务属性倾向行为的影响，能够有效地提高预测的精确性。第一方面，本申请提供一种基于区块链和云计算的属性预测方法，应用于数字金融服务中心，所述数字金融服务中心与多个在线金融服务终端通信连接，所述方法包括：向所述在线金融服务终端分发待推送信息，并获取所述在线金融服务终端的目标用户针对所述待推送信息的业务反馈关联信息，生成所述目标用户的业务属性倾向参数，其中，所述待推送信息基于对应的区块链中确定出的支付事件所对应的目标支付对象信息确定；根据所述目标用户的业务属性倾向参数，获取所述目标用户的注意力操作行为信息和注意力确认行为信息，所述注意力操作行为信息包括拼单行为对象和拼单行为覆盖业务，所述注意力确认行为信息包括确认行为对象和确认行为覆盖业务；根据所述拼单行为覆盖业务和确认行为覆盖业务，构建所述拼单行为对象和所述确认行为对象之间的业务连通图关系信息，并基于所述拼单行为对象、确认行为对象和业务连通图关系信息进行特征提取，得到所述目标用户的预测拼单特征向量和预测确认行为特征；基于所述预测拼单特征向量和预测确认行为特征预测所述目标用户的待确认行为对象，对所述待确认行为对象进行推送处理。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取所述在线金融服务终端的目标用户针对所述待推送信息的业务反馈关联信息，生成所述目标用户的业务属性倾向参数的步骤，包括：获取所述在线金融服务终端的目标用户针对所述待推送信息的业务反馈关联信息；根据所述业务反馈关联信息获取所述目标用户的第一业务反馈属性和第一业务注意反馈参数，所述目标用户的第一业务反馈属性基于所述目标用户在当前应用平台上的针对所述待推送信息的业务反馈关联信息确定，所述目标用户的第一业务注意反馈参数基于所述目标用户所在用户服务圈中的各用户针对所述待推送信息的第二业务反馈属性和第二业务注意反馈参数确定；获取预定业务属性倾向神经网络，所述预定业务属性倾向神经网络通过对样本用户的第三业务反馈属性和第三业务注意反馈参数进行机器学习处理获得，所述样本用户包括业务属性倾向用户和非业务属性倾向用户；基于所述目标用户的第一业务反馈属性、第一业务注意反馈参数以及所述预定业务属性倾向神经网络，预测所述目标用户的业务属性倾向参数。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述用户服务圈的确定方式，包括下述两项中的任意一项：基于第一业务服务拼单信息查找所述目标用户的关联用户，基于所述目标用户以及该目标用户的各关联用户确定所述用户服务圈，其中，所述目标用户的关联用户为：所述当前应用平台上与所述目标用户存在预定拼单行为的用户；基于第二业务服务拼单信息查找所述当前应用平台上的各用户的关联用户，基于所述当前应用平台上的各用户以及该各用户的关联用户确定所述用户服务圈，其中，所述当前应用平台上的任一用户的关联用户为：所述当前应用平台上与该用户存在所述预定拼单行为的用户。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标用户的第一业务反馈属性的确定方式，包括：获取所述目标用户的各业务服务标签的注意力行为数据；基于所述目标用户的各所述业务服务标签的注意力行为数据以及各所述业务服务标签对应的权重，计算获得所述目标用户的业务属性参数；根据所述目标用户的业务属性参数从所述业务反馈关联信息匹配获得所述目标用户的第一业务反馈属性。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标用户的第一业务注意反馈参数的确定方式，包括：在当前一个确定周期中，从所述用户服务圈中选取当前主服务用户，所述当前主服务用户为一个在当前一个确定周期中未被作为过主服务用户的用户；基于所述当前主服务用户当前针对所述待推送信息的第二业务反馈属性，更新所述当前主服务用户及其各关联用户当前的第二业务注意反馈参数，获得所述当前主服务用户及其各关联用户更新后的第二业务注意反馈参数，所述当前主服务用户的关联用户为所述当前应用平台上与所述当前主服务用户存在预定拼单行为的用户；返回从所述用户服务圈的各用户中选取当前主服务用户的步骤，直至所述用户服务圈中的各用户在当前一个确定周期中均被作为过主服务用户；若不满足预定条件，执行下一个确定周期，直至满足所述预定条件；若满足所述预定条件，将获得的所述用户服务圈中的各用户更新后的第二业务注意反馈参数，作为所述用户服务圈中的各用户的第一业务注意反馈参数；将迭代计算完成后获得的所述目标用户的第二业务注意反馈参数，确定为所述目标用户的第一业务注意反馈参数。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第二业务注意反馈参数包括正业务注意反馈参数和负业务注意反馈参数；所述基于所述当前主服务用户当前的第二业务反馈属性，更新所述当前主服务用户及其各关联用户当前的第二业务注意反馈参数，获得所述当前主服务用户及其各关联用户更新后的第二业务注意反馈参数的步骤，包括：当所述当前主服务用户当前的第二业务反馈属性对应负反馈情况时，将所述当前主服务用户当前的正业务注意反馈参数和当前的负业务注意反馈参数中的较弱参数，作为当前第一更新参数；基于所述当前第一更新参数和所述当前主服务用户当前的正业务注意反馈参数，计算所述当前主服务用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链和云计算的属性预测方法，其特征在于，应用于数字金融服务中心，所述数字金融服务中心与多个在线金融服务终端通信连接，所述方法包括：/n向所述在线金融服务终端分发待推送信息，并获取所述在线金融服务终端的目标用户针对所述待推送信息的业务反馈关联信息，其中，所述待推送信息基于对应的区块链中确定出的支付事件所对应的目标支付对象信息确定；/n根据所述业务反馈关联信息获取所述目标用户的第一业务反馈属性和第一业务注意反馈参数，所述目标用户的第一业务反馈属性基于所述目标用户在当前应用平台上的针对所述待推送信息的业务反馈关联信息确定，所述目标用户的第一业务注意反馈参数基于所述目标用户所在用户服务圈中的各用户针对所述待推送信息的第二业务反馈属性和第二业务注意反馈参数确定；/n获取预定业务属性倾向神经网络，所述预定业务属性倾向神经网络通过对样本用户的第三业务反馈属性和第三业务注意反馈参数进行机器学习处理获得，所述样本用户包括业务属性倾向用户和非业务属性倾向用户；/n基于所述目标用户的第一业务反馈属性、第一业务注意反馈参数以及所述预定业务属性倾向神经网络，预测所述目标用户的业务属性倾向参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链和云计算的属性预测方法，其特征在于，应用于数字金融服务中心，所述数字金融服务中心与多个在线金融服务终端通信连接，所述方法包括：
向所述在线金融服务终端分发待推送信息，并获取所述在线金融服务终端的目标用户针对所述待推送信息的业务反馈关联信息，其中，所述待推送信息基于对应的区块链中确定出的支付事件所对应的目标支付对象信息确定；
根据所述业务反馈关联信息获取所述目标用户的第一业务反馈属性和第一业务注意反馈参数，所述目标用户的第一业务反馈属性基于所述目标用户在当前应用平台上的针对所述待推送信息的业务反馈关联信息确定，所述目标用户的第一业务注意反馈参数基于所述目标用户所在用户服务圈中的各用户针对所述待推送信息的第二业务反馈属性和第二业务注意反馈参数确定；
获取预定业务属性倾向神经网络，所述预定业务属性倾向神经网络通过对样本用户的第三业务反馈属性和第三业务注意反馈参数进行机器学习处理获得，所述样本用户包括业务属性倾向用户和非业务属性倾向用户；
基于所述目标用户的第一业务反馈属性、第一业务注意反馈参数以及所述预定业务属性倾向神经网络，预测所述目标用户的业务属性倾向参数。


2.根据权利要求1所述的基于区块链和云计算的属性预测方法，其特征在于，所述用户服务圈的确定方式，包括下述两项中的任意一项：
基于第一业务服务拼单信息查找所述目标用户的关联用户，基于所述目标用户以及该目标用户的各关联用户确定所述用户服务圈，其中，所述目标用户的关联用户为：所述当前应用平台上与所述目标用户存在预定拼单行为的用户；
基于第二业务服务拼单信息查找所述当前应用平台上的各用户的关联用户，基于所述当前应用平台上的各用户以及该各用户的关联用户确定所述用户服务圈，其中，所述当前应用平台上的任一用户的关联用户为：所述当前应用平台上与该用户存在所述预定拼单行为的用户。


3.根据权利要求1所述的基于区块链和云计算的属性预测方法，其特征在于，所述目标用户的第一业务反馈属性的确定方式，包括：
获取所述目标用户的各业务服务标签的注意力行为数据；
基于所述目标用户的各所述业务服务标签的注意力行为数据以及各所述业务服务标签对应的权重，计算获得所述目标用户的业务属性参数；
根据所述目标用户的业务属性参数从所述业务反馈关联信息匹配获得所述目标用户的第一业务反馈属性。


4.根据权利要求1所述的基于区块链和云计算的属性预测方法，其特征在于，所述目标用户的第一业务注意反馈参数的确定方式，包括：
在当前一个确定周期中，从所述用户服务圈中选取当前主服务用户，所述当前主服务用户为一个在当前一个确定周期中未被作为过主服务用户的用户；
基于所述当前主服务用户当前针对所述待推送信息的第二业务反馈属性，更新所述当前主服务用户及其各关联用户当前的第二业务注意反馈参数，获得所述当前主服务用户及其各关联用户更新后的第二业务注意反馈参数，所述当前主服务用户的关联用户为所述当前应用平台上与所述当前主服务用户存在预定拼单行为的用户；
返回从所述用户服务圈的各用户中选取当前主服务用户的步骤，直至所述用户服务圈中的各用户在当前一个确定周期中均被作为过主服务用户；
若不满足预定条件，执行下一个确定周期，直至满足所述预定条件；
若满足所述预定条件，将获得的所述用户服务圈中的各用户更新后的第二业务注意反馈参数，作为所述用户服务圈中的各用户的第一业务注意反馈参数；
将迭代计算完成后获得的所述目标用户的第二业务注意反馈参数，确定为所述目标用户的第一业务注意反馈参数。


5.根据权利要求4所述的基于区块链和云计算的属性预测方法，其特征在于，所述第二业务注意反馈参数包括正业务注意反馈参数和负业务注意反馈参数，其中，当前的正业务注意反馈参数和当前的负业务注意反馈参数中的较弱参数具体是指，当正业务注意反馈参数对应的反馈次数大于当前的负业务注意反馈参数对应的反馈次数时，当前的负业务注意反馈参数为较弱参数，当正业务注意反馈参数对应的反馈次数小于当前的负业务注意反馈参数对应的反馈次数时，当前的正业务注意反馈参数为较弱参数；
所述基于所述当前主服务用户当前针对所述待推送信息的第二业务反馈属性，更新所述当前主服务用户及其各关联用户当前的第二业务注意反馈参数，获得所述当前主服务用户及其各关联用户更新后的第二业务注意反馈参数的步骤，包括：
当所述当前主服务用户当前的第二业务反馈属性对应负反馈情况时，将所述当前主服务用户当前的正业务注意反馈参数和当前的负业务注意反馈参数中的较弱参数，作为当前第一更新参数；
基于所述当前第一更新参数和所述当前主服务用户当前的正业务注意反馈参数，计算所述当前主服务用户更新后的正业务注意反馈参数；
基于所述当前第一更新参数，所述当前主服务用户的各关联用户当前的负业务注意反馈参数，以及所述当前主服务用户分别与其各关联用户之间的权重关联等级，分别计算所述当前主服务用户的各关联用户更新后的负业务注意反馈参数；
当所述当前主服务用户当前的第二业务反馈属性对应正反馈情况时，将所述当前主服务用户当前的正业务注意反馈参数和当前的负业务注意反馈参数中的较弱参数，确定为当前第二更新参数；
基于所述当前第二更新参数和所述当前主服务用户当前的负业务注意反馈参数，计算所述当前主服务用户更新后的负业务注意反馈参数；
基于所述当前第二更新参数和所述当前主服务用户的各关联用户当前的正业务注意反馈参数，以及所述当前主服务用户分别与其各关联用户之间的权重关联等级，分别计算所述当前主服务用户的各关联用户更新后的正业务注意反馈参数；
其中，当所述当前主服务用户当前的第二业务反馈属性对应负反馈情况时，所述当前主服务用户当前的正业务注意反馈参数覆盖所述当前主服务用户更新后的正业务注意反馈参数，所述当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海宏，
申请(专利权)人：王海宏，
类型：发明
国别省市：江苏;32