[发明专利]组合支付推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种组合支付推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户当前购买行为数据，利用完成训练的支付预测模型根据所述用户当前购买行为数据预测用户的支付方式，得到第一支付序列；

识别所述用户当前购买行为数据中的产品信息，根据所述产品信息构建第二支付序列；

对所述第一支付序列和所述第二支付序列进行支付匹配及第一排序操作，得到第三支付序列；

获取所述产品信息对应的支付金额，并获取所述第三支付序列中每种支付方式对应的支付余额，根据所述支付金额及所述支付余额，对所述第三支付序列进行第二排序操作，得到目标组合支付序列，并将所述目标组合支付序列推荐给所述用户。

2.如权利要求1所述的组合支付推荐方法，其特征在于，所述利用完成训练的支付预测模型根据所述用户当前购买行为数据预测用户的支付方式，得到第一支付序列，包括：

利用所述支付预测模型提取所述用户当前购买行为数据对应的支付特征；

计算所述支付特征与预设的支付类别标签之间的概率值；

选取满足预设概率值条件的概率值对应的支付类别标签，并对选取的支付类别标签，按照概率值从大到小的顺序进行排序，得到所述第一支付序列。

3.如权利要求1所述的组合支付推荐方法，其特征在于，所述根据所述产品信息构建第二支付序列，包括：

获取预设时间段内的所述产品信息对应的产品支付信息；

统计所述产品支付信息中每种支付方式的支付使用频率；

按照所述支付使用频率从大到小的顺序对所有支付方式进行排序，得到所述第二支付序列。

4.如权利要求1所述的组合支付推荐方法，其特征在于，所述对所述第一支付序列和所述第二支付序列进行支付匹配及第一排序操作，得到第三支付序列，包括：

筛选所述第一支付序列与所述第二支付序列相同的支付方式，汇集筛选得到的支付方式，得到支付重叠集合；

分别获取所述支付重叠集合中每种支付方式在所述第一支付序列中的习惯权重，以及在所述第二支付序列中的操作权重；

整合所述习惯权重及所述操作权重，得到每种支付方式对应的第一综合权重；

按照所述第一综合权重从大到小的顺序对所述支付重叠集合中的支付方式进行第一排序，得到所述第三支付序列。

5.如权利要求1所述的组合支付推荐方法，其特征在于，所述根据所述支付金额及支付余额，对所述第三支付序列进行第二排序操作，得到目标组合支付序列，包括：

从所述第三支付序列中剔除支付余额小于预设的余额阈值的支付方式，得到可支付序列；

计算所述可支付序中每种支付方式的支付余额与所述支付金额的比值，得到对应支付方式的金额权重；

整合所述金额权重及所述第一综合权重，得到对应支付方式的第二综合权重；

按照所述第二综合权重从大到小的顺序对所述可支付序列中的支付方式进行第二排序，得到所述目标组合支付序列。

6.如权利要求1所述的组合支付推荐方法，其特征在于，所述利用完成训练的支付预测模型根据所述用户当前购买行为数据预测用户的支付方式之前，所述方法还包括：

获取用户历史购买行为数据；

对所述用户历史购买行为数据进行预设比列的分组操作，得到测试集及训练集；

根据所述训练集对所述支付预测模型进行训练，得到更新支付预测模型；

利用所述测试集对所述更新支付预测模型进行预测，得到预测结果集；

计算所述预测结果集与所述测试集中的真实结果集之间的准确率，并判断所述准确率是否大于预设的训练合格率；

当所述准确率小于或等于所述训练合格率时，判断所述更新支付预测模型不合格，返回上述的对所述用户历史购买行为数据进行预设比列的分组操作，得到测试集及训练集步骤，进行迭代训练；

当所述准确率大于所述训练合格率时，判断所述更新支付预测模型合格，输出为训练完成的支付预测模型。