资源信息配置方法及装置与流程

1.本发明涉及金融技术领域，尤其涉及资源信息配置法及装置。需要说明的是，本发明资源信息配置方法及装置可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本发明资源信息配置方法及装置的应用领域不做限定。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.现今多数用户会选择多家银行来进行资金管理，银行为了激励用户消费，增加用户黏性，会为用户配置一些激励资源信息(例如红包、积分、优惠卷等信息)。目前，银行是直接将激励资源信息配置给银行用户名单中的所有用户，但是，部分用户在收到激励资源信息之后，并不使用，造成资源浪费。而针对一些对激励资源信息需求更高的用户，则无法进一步得到更多的激励资源信息，当前银行的激励资源信息配置效率低，利用率低，用户体验不佳。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种资源信息配置方法，用以提高资源信息配置效率和利用率，改善用户体验，该方法包括：
5.在用户授权的情况下，获取每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息；
6.根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值；消费水平预测值代表用户在预设时间段内的消费比例；
7.采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级；
8.根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息。
9.本发明实施例还提供一种资源信息配置装置，用以提高资源信息配置效率和利用率，改善用户体验，该装置包括：
10.信息获取模块，用于在用户授权的情况下，获取每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息；
11.消费水平预测模块，用于根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值；消费水平预测值代表用户在预设时间段内的消费比例；
12.聚类模块，用于采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级；
13.资源信息配置模块，用于根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息。
14.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述资源信息配置方法。
15.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源信息配置方法。
16.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源信息配置方法。
17.本发明实施例中，在用户授权的情况下，获取每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息；根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值，消费水平预测值代表用户在预设时间段内的消费比例；采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级；根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息。这样，可以客观、准确的得到用户的消费水平等级，根据用户的消费水平等级为用户配置对应的激励资源信息，提高资源信息配置的准确性，提高资源信息的配置效率和利用率，改善用户体验。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
19.图1为本发明实施例中提供的一种资源信息配置方法的流程图；
20.图2为本发明实施例中提供的一种根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值流程图；
21.图3为本发明实施例中提供的一种采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级的方法流程图；
22.图4为本发明实施例中提供的一种资源信息配置装置的示意图；
23.图5为本发明实施例中提供的一种计算机设备的示意图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
25.本文中术语“和/或”，仅仅是描述一种关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中术语“至
少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
26.在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本技术的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
27.经研究发现，多数用户会选择多家银行来进行资金管理，银行为了激励用户消费，增加用户黏性，会为用户配置一些激励资源信息(例如红包、积分、优惠卷等信息)。目前，银行是直接将激励资源信息配置给银行用户名单中的所有用户，但是，部分用户在收到激励资源信息之后，并不使用，造成资源浪费。而针对一些对激励资源信息需求更高的用户，则无法进一步得到更多的激励资源信息，当前银行的激励资源信息配置效率低，利用率低，用户体验不佳。
28.针对上述研究，本发明实施例提供一种资源信息配置方法，如图1所示，包括：
29.s101：在用户授权的情况下，获取每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息；
30.s102：根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值；消费水平预测值代表用户在预设时间段内的消费比例；
31.s103：采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级；
32.s104：根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息。
33.本发明实施例中，在用户授权的情况下，获取每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息；根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值，消费水平预测值代表用户在预设时间段内的消费比例；采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级；根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息。这样，可以客观、准确的得到用户的消费水平等级，根据用户的消费水平等级为用户配置对应的激励资源信息，提高资源信息配置的准确性，提高资源信息的配置效率和利用率，改善用户体验。
34.下面对上述资源信息配置方法加以详细介绍。
35.针对上述s101，预设时间段的长短可以结合实际的应用场景或待配置的资源信息来确定，这里不做限制。
36.针对上述s102，如图2所示，为本发明实施例提供的一种根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计
算每个用户的消费水平预测值流程图，包括针对每个用户执行下述流程：
37.s201：根据该用户在预设时间段内每次消费前的银行卡余额信息、以及每次消费的金额信息，分别计算该用户每次的消费比例值。
38.例如，用户甲某次的消费金额信息为1000元，在该次消费之前，用户甲的银行卡的余额信息为10000元，则用户甲该次的消费比例值为：1000
÷
10000＝0.1。
39.s202：根据该用户每次的消费比例值、以及该用户在预设时间段内的银行卡消费次数，计算该用户每次的平均消费比例值。
40.例如，用户甲在预设时间段内的银行卡消费次数为3，第一次消费的消费比例值为0.5、第二次消费的消费比例值为0.6、第三次消费的消费比例值为0.4，则每次的消费比例平均值为：(0.5+0.6+0.4)
÷
3＝0.5。
41.s203：将该用户每次的平均消费比例值进行求和，得到该用户的消费水平预测值。
42.此处，将该用户每次的平均消费比例值进行求和，得到该用户的消费水平预测值时，例如可以直接将用户每次的平均消费比例值直接相加求和，将所得的和值作为消费水平预测值。
43.此外，用户通过线上进行的消费(例如通过电子支付方式进行的消费)和用户通过线下进行的消费(例如通过线下刷卡进行的消费)对用户消费水平预测的影响程度不同，可以结合实际的应用场景预先针对线上和线下的消费设置不同的权重值，因此，本发明另一实施例中，将该用户每次的平均消费比例值进行求和，得到该用户的消费水平预测值例如包括：将该用户的各平均消费比例值划分为线上平均消费比例值和线下平均消费比例值；将用户的各线上平均消费比例值求和后，乘以预先配置的线上权重值，得到第一乘积；将用户的各线下平均消费比例值求和后，乘以预先配置的线下权重值，得到第二乘积；将所述第一乘积与所述第二乘积相加，得到该用户的消费水平预测值。
44.示例性的，预先配置的线上权重值为m，预先配置的线下权重值为n，用户的各线上平均消费比例值的和为p，用户的各线下平均消费比例值的和为q，则计算该用户的消费水平预测值的公式为：m
×
p+n
×
q。
45.针对上述s103，如图3所示，为本发明实施例提供的一种采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级的方法流程图，包括：
46.s301：预先配置三个消费水平等级；三个消费水平等级包括：第一消费水平等级、第二消费水平等级、以及第三消费水平等级，其中，第一消费水平等级高于第二消费水平等级，第二消费水平等级高于第三消费水平等级。
47.s302：将各用户的消费水平预测值中的最大值、中间值、最小值分别作为三个消费水平等级的聚类中心；其中，最大值为第一消费水平等级的聚类中心，中间值为第二消费水平等级的聚类中心，最小值为第三消费水平等级的聚类中心。
48.s303：分别根据三个消费水平等级对应的聚类中心，对每个用户的消费水平预测值进行k-means聚类，直至三个消费水平等级对应的用户数量的变动小于预设数值时，得到聚类结果。
49.示例性的，预设数值为2，则当第一消费水平等级、第二消费水平等级、以及第三消费水平等级分别对应的用户数量，在确定的新的聚类中心进行聚类时，变动的数量小于2，
则得到最终聚类结果。
50.s304：根据聚类结果，得到每个用户对应的消费水平等级。
51.例如，用户甲的聚类结果为甲被聚类到第二消费水平等级对应的用户群体中，则用户甲对应的消费水平等级为第二消费水平等级。
52.针对上述s104，每个消费水平等级对应的激励资源信息例如包括：每个消费水平等级对应的激励资源信息类别和激励资源信息数量。
53.根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息时，例如可以采用下述方法：根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，确定每个用户对应的激励资源信息类别和激励资源信息数量；根据每个用户对应的激励资源信息类别和激励资源信息数量，从每个用户对应的激励资源信息类别中确定出对应数量的激励资源信息，配置给对应用户。
54.此处，激励资源信息类别例如包括：红包、积分、优惠卷等至少一种。
55.本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
56.本发明实施例中还提供了一种资源信息配置装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与资源信息配置方法相似，因此该装置的实施可以参见资源信息配置方法的实施，重复之处不再赘述。
57.如图4所示，为本发明实施例提供的一种资源信息配置装置的示意图，包括：
58.信息获取模块401，用于在用户授权的情况下，获取每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息；
59.消费水平预测模块402，用于根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值；消费水平预测值代表用户在预设时间段内的消费比例；
60.聚类模块403，用于采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级；
61.资源信息配置模块404，用于根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息。
62.在一种可能的实施方式中，消费水平预测模块，具体用于针对每个用户：根据该用户在预设时间段内每次消费前的银行卡余额信息、以及每次消费的金额信息，分别计算该用户每次的消费比例值；根据该用户每次的消费比例值、以及该用户在预设时间段内的银行卡消费次数，计算该用户每次的平均消费比例值；将该用户每次的平均消费比例值进行求和，得到该用户的消费水平预测值。
63.在一种可能的实施方式中，消费水平预测模块，具体用于将该用户的各平均消费比例值划分为线上平均消费比例值和线下平均消费比例值；将用户的各线上平均消费比例值求和后，乘以预先配置的线上权重值，得到第一乘积；将用户的各线下平均消费比例值求和后，乘以预先配置的线下权重值，得到第二乘积；将所述第一乘积与所述第二乘积相加，得到该用户的消费水平预测值。
64.在一种可能的实施方式中，聚类模块，具体用于预先配置三个消费水平等级；三个
消费水平等级包括：第一消费水平等级、第二消费水平等级、以及第三消费水平等级；其中，第一消费水平等级高于第二消费水平等级，第二消费水平等级高于第三消费水平等级；将各用户的消费水平预测值中的最大值、中间值、最小值分别作为三个消费水平等级的聚类中心；其中，最大值为第一消费水平等级的聚类中心，中间值为第二消费水平等级的聚类中心，最小值为第三消费水平等级的聚类中心；分别根据三个消费水平等级对应的聚类中心，对每个用户的消费水平预测值进行k-means聚类，直至三个消费水平等级对应的用户数量的变动小于预设数值时，得到聚类结果；根据聚类结果，得到每个用户对应的消费水平等级。
65.在一种可能的实施方式中，每个消费水平等级对应的激励资源信息包括：每个消费水平等级对应的激励资源信息类别和激励资源信息数量；资源信息配置模块，具体用于根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，确定每个用户对应的激励资源信息类别和激励资源信息数量；根据每个用户对应的激励资源信息类别和激励资源信息数量，从每个用户对应的激励资源信息类别中确定出对应数量的激励资源信息，配置给对应用户。
66.基于前述发明构思，如图5所示，本发明还提出了一种计算机设备500，包括存储器510、处理器520及存储在存储器510上并可在处理器520上运行的计算机程序530，所述处理器520执行所述计算机程序530时实现前述资源信息配置方法。
67.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源信息配置方法。
68.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源信息配置方法。
69.本发明实施例中，在用户授权的情况下，获取每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息；根据每个用户在预设时间段内的银行卡消费次数、以及每次消费前的银行卡余额信息、每次消费的金额信息，分别计算每个用户的消费水平预测值，消费水平预测值代表用户在预设时间段内的消费比例；采用k-means聚类算法对每个用户的消费水平预测值进行聚类，根据聚类结果确定每个用户对应的消费水平等级；根据每个用户对应的消费水平等级、以及预先配置的每个消费水平等级对应的激励资源信息，为用户配置对应的激励资源信息。这样，可以客观、准确的得到用户的消费水平等级，根据用户的消费水平等级为用户配置对应的激励资源信息，提高资源信息配置的准确性，提高资源信息的配置效率和利用率，改善用户体验。
70.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
71.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
72.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
73.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
74.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。