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公开(公告)号:CN119248789A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411516716.7
申请日:2024-10-29
Applicant: 中国建设银行股份有限公司 , 建信金融科技有限责任公司
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种索引处理方法和装置,涉及数据处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括:接收待处理的键,在根节点中利用模型索引确定键的投影位置,从包含指向子节点指针的数组中,确定与投影位置对应的指针,确定子节点;内部节点重复操作直至确定数据节点为止;数据节点插入的情况下,判断数据节点是否符合预设扩展分裂条件,若是调用预设节点扩展分裂机制,对数据节点执行扩展分裂操作;扩展分裂结束后或不符合,将待插入数据插入间隙数组中的投影位置,或读取与投影位置对应的指针,将待插入数据插入指针指向的内存存储位置。该实施方式可实现快速、准确的数据插入,且通过节点扩展分裂机制,避免了数据节点过载导致的性能瓶颈。
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公开(公告)号:CN116739659A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310692758.5
申请日:2023-06-12
Applicant: 中国建设银行股份有限公司 , 建信金融科技有限责任公司
IPC: G06Q30/0207 , G06Q30/0226 , G06Q30/0601 , G06Q40/04
Abstract: 本申请涉及一种卡片激励信息处理方法、装置、设备、介质和程序产品,涉及人工智能技术及金融科技领域。本申请能够精确地将用户与相应的卡片激励信息匹配,充分运用服务器推送卡片激励信息的相关计算资源。该方法包括:获取各样本用户的贡献度评估数据;根据预设的多个评估维度下的贡献度评估权重和贡献度评估数据,得到样本用户集合的贡献度得分分布;根据贡献度得分分布,划分各卡片激励等级;针对每个等级,根据各样本用户的卡片使用行为数据,确定各评估维度对应的卡片激励幅度信息;针对当前用户,确定当前用户的卡片激励等级;根据当前用户的卡片使用行为偏好信息,确定卡片激励幅度信息的推送优先顺序;推送卡片激励幅度信息至当前用户。
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公开(公告)号:CN117314513A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311267696.X
申请日:2023-09-27
Applicant: 中国建设银行股份有限公司 , 建信金融科技有限责任公司
IPC: G06Q30/0207 , G06F16/9532 , G06F16/9535 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了一种基于AIGC技术的智能优惠券配置方法、装置、设备及存储介质,通过接收用户的优惠券配置需求,作为配券需求信息,用户只需要正常描述自己的需求,不用付出额外的学习成本且方便快捷。使用预先训练完成的预设配券模型对配券需求信息进行处理,根据用户提出的优惠券配置需求得到合适的优惠券配置参数,并得到对应的预期收益信息,并将优惠券配置参数和预期收益信息输出让用户确认。通过使用预设配券模型对用户的优惠券配置需求进行处理得到优惠券配置参数,在用户确认后根据优惠券配置参数自动进行优惠券的配置,简化了用户优惠券配券过程中的操作,解决了目前在进行优惠券配券的过程中交互繁琐的技术问题。
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公开(公告)号:CN113704556A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202110985982.4
申请日:2021-08-26
Applicant: 建信金融科技有限责任公司
IPC: G06F16/81 , G06F16/838
Abstract: 本发明实施例提供特约商户档案修改记录的展示方法、装置、介质和设备,该方法包括:监测商户档案的修改状态;当所述商户档案的修改状态为修改完毕时,以特定格式XML文件保存商户档案修改记录;响应于展现商户档案修改记录的指令,从所述特定格式XML文件中读取所述商户档案修改记录,并以瀑布式多分区的方式展示所述商户档案修改记录。本发明实施例的系统能够直观地展现商户档案修改前后差异,并且能够跨越多个商户档案的版本,对商户差异进行直观的比较。在多个关注方共同关注或者管理商户档案信息的场景下,能够快速的比较差异,了解商户信息的修改动态。
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公开(公告)号:CN116051178A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211673776.0
申请日:2022-12-26
Applicant: 中国建设银行股份有限公司 , 建信金融科技有限责任公司
IPC: G06Q30/0207 , G06Q40/04
Abstract: 本申请公开了数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质,涉及大数据数据处理技术领域,一具体实施方式包括响应于获取到用户交易数据,获取对应的用户标识,根据用户标识获取对应的用户画像;基于用户画像,生成分类模型;调用分类模型,以基于用户交易数据,确定用户等级;基于用户等级,生成激励信息,进而获取用户基于激励信息的反馈信息;基于反馈信息更新用户画像,进而根据更新后的用户画像更新用户等级。从而增强用户粘性,并且可以提高数据处理效率,提高数据推荐的成功率。
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