【技术实现步骤摘要】
一种数据处理的方法和装置
[0001]本专利技术涉及大数据数据分析
，尤其涉及一种数据处理的方法和装置。
技术介绍
[0002]理财平台能够为用户提供安全长效的财富管理与咨询，平台期望能够引导老用户的产品偏好和更成熟稳健的持续性理财行为，实现老用户产品购买兴趣的唤醒或加强。
[0003]相关技术中，促进产品规模增长的权益推荐技术方法主要包括：1、纯权益激励的促产品规模增长方法；2、基于产品引导的权益推荐方法；3、基于协同过滤的权益推荐方法，以相似用户的兴趣预测当前用户的兴趣。然而上述方法的权益推荐方法推荐效果较差，无法进行有效引导。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种数据处理的方法和装置，能够对老用户的产品兴趣进行主动引导加强，能够使老用户对历史持有产品恢复购买、对持有产品加强购买，提高产品的购买规模，实现产品的精准营销，同时提升了用户体验。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据处理的方法，包括：
[0006]接收数...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：接收数据获取请求，所述数据获取请求指示了用户标识，根据所述用户标识获取产品数据和用户行为数据；根据所述产品数据中各个产品的关键词确定产品关键词特征权重矩阵；根据相邻时间窗口的用户行为数据确定用户的产品兴趣关键词预测权重向量组，所述产品兴趣关键词预测权重向量组指示了目标关键词和每个所述目标关键词的权重；根据各个目标关键词和每个所述目标关键词的权重以及所述产品关键词特征权重矩阵，确定与所述数据获取请求对应的目标对象数据并输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品兴趣关键词预测权重向量组包括第一兴趣关键词权重向量组，根据相邻时间窗口的用户行为数据确定用户的产品兴趣关键词预测权重向量组，包括：确定(t
‑
1)时间窗口与所述用户对应的相似用户的产品兴趣的关键词表征向量、(t
‑
1)时间窗口所述用户的产品兴趣的关键词表征向量；根据(t
‑
1)和t时间窗口的用户行为数据确定t时间窗口所述用户的用户关联度矩阵；根据(t
‑
1)时间窗口与所述用户对应的相似用户的产品兴趣的关键词表征向量、(t
‑
1)时间窗口所述用户的产品兴趣的关键词表征向量和t时间窗口所述用户的用户关联度矩阵，确定t时间窗口的第一兴趣关键词权重向量组，其中，t为与所述产品兴趣关键词预测权重向量组对应的时间窗口。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品兴趣关键词预测权重向量组包括第二兴趣关键词权重向量组，根据相邻时间窗口的用户行为数据确定用户的产品兴趣关键词预测权重向量组，包括：根据(t
‑
1)和t时间窗口的用户行为数据确定(t
‑
1)至t时间窗口所述用户的用户关联度矩阵，根据(t
‑
1)至t时间窗口所述用户的用户关联度矩阵确定t时间窗口的第二兴趣关键词权重向量组。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据(t
‑
1)和t时间窗口的用户行为数据确定(t
‑
1)至t时间窗口所述用户的用户关联度矩阵，包括：确定(t
‑
1)时间窗口所述用户的用户关联度矩阵、t时间窗口的产品相关度矩阵以及(t
‑
1)至t时间窗口所述用户的兴趣关键词迁移矩阵；根据(t
‑
1)时间窗口所述用户的用户关联度矩阵、t时间窗口的产品相关度矩阵以及(t
‑
1)至t时间窗口所述用户的兴趣关键词迁移矩阵，确定t时间窗口所述用户的用户关联度矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定t时间窗口所述用户的产品相关度矩阵，包括：根据t时间窗口的各个产品的关键词确定产品关键词参数矩阵；根据所述产品关键词参数矩阵和所述产品关键词权重矩阵确定t时间窗口所述用户的产品相关度矩阵。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述用户的兴趣关键词迁移矩阵，包括：根据相邻时间窗口的用户行为数据确定相邻时间窗口用户的产品兴趣的关键词表征向量，根据相邻时间窗口用户的产品兴趣的关键词表征向量确定所述用户的产品兴趣的关
键词衍生结果，根据用户的产品兴趣的关键词衍生结果确定所述用户的兴趣关键词迁移矩阵...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鸿清，李海宁，安亮，丁明翼，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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