[发明专利]基于智能识别和大数据的信息推送方法及信息推送系统

说明书

本发明实施例提供一种基于智能识别和大数据的信息推送方法及信息推送系统，通过对目标识别推送信息中的业务指标进行推送结构体的迭代标定，实现推送结构体的推送关键要素的不断更新，并且将推送源特征和相应的源特征重要程度信息进行融合对预设信息推送模型进行配置，使得配置后的预设信息推送模型的信息推送的准确性更高，极大的提升了数据处理的效率，进而提升了信息推送的分析效率。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于智能识别和大数据的信息推送方法及信息推送系统。

背景技术

遍布设置于各个便民服务点的数字金融服务终端，可以为用户提供便利的业务推送信息的查询服务，从而便于用户及时了解到数字金融服务的各类资讯和相关的服务使用情况。

传统的信息推送方案中，可以通过人工标记列表规则获取信息推送的特点，从而基于这些特点为数字金融服务终端推送符合其喜好的业务信息。

然而，经本发明发明人研究发现，人工标记成本极高，并且标记速度难以达到预期效果，导致极大影响了信息推送的准确性和信息推送的分析效率。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于智能识别和大数据的信息推送方法及信息推送系统，能够通过对目标识别推送信息中的业务指标进行推送结构体的迭代标定，实现推送结构体的推送关键要素的不断更新，并且将推送源特征和相应的源特征重要程度信息进行融合对预设信息推送模型进行配置，使得配置后的预设信息推送模型的信息推送的准确性更高，极大的提升了数据处理的效率，进而提升了信息推送的分析效率。

第一方面，本发明提供一种基于智能识别和大数据的信息推送方法，应用于区块链金融平台，所述区块链金融平台与多个数字金融服务终端通信连接，所述方法包括：

获取目标识别推送信息，并对所述目标识别推送信息进行业务指标分类和推送结构体关联处理，得到相应的目标业务指标分类列表，其中，所述目标识别推送信息为所述数字金融服务终端在预设时间段的业务请求信息所对应的请求推荐信息；

对所述目标业务指标分类列表进行信息识别，得到信息推送标签列表以及相应的历史推送反馈参数，将历史推送反馈参数满足预设匹配规则的信息推送标签列表确定为目标推送参考策略；

根据所述目标推送参考策略对所述目标业务指标分类列表进行遍历，循环更新推送结构体的推送关键要素，为符合目标推送参考策略的目标业务指标分类列表添加推送节点，并提取添加推送节点的目标业务指标分类列表中的推送源特征和相应的源特征重要程度信息；

根据所述推送源特征、源特征重要程度信息以及推送节点对预设信息推送模型进行配置，得到配置后的预设信息推送模型，基于配置后的预设信息推送模型对目标业务指标分类列表进行信息推送处理。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述目标业务指标分类列表进行信息识别，得到信息推送标签列表以及相应的历史推送反馈参数，将历史推送反馈参数满足预设匹配规则的信息推送标签列表确定为目标推送参考策略的步骤，包括：

对所述目标业务指标分类列表进行信息识别，得到相应的信息推送标签列表；

获取每一信息推送标签列表中包含的推送结构体的第一目标推送反馈参数以及推送结构体的全局推送反馈参数；

根据所述第一目标推送反馈参数与所述全局推送反馈参数的匹配关系确定相应的第一历史推送反馈参数；

将所述第一历史推送反馈参数匹配预设参数特征的信息推送标签列表确定为目标推送参考策略。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述目标识别推送信息进行业务指标分类和推送结构体关联处理，得到相应的目标业务指标分类列表的步骤，包括：

对所述目标识别推送信息进行切分和业务指标分类操作，得到相应的业务指标分类列表；

获取推送结构体的推送关键要素，并确定所述业务指标分类列表中的推送关键要素；