【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種權益派發預測模型的生成方法及權益派發方法。
技術介紹
1、在銀行的線上營銷業務中，權益派發是一種關鍵的營銷手段，目前普遍采用的解決方案主要是集中式數據處理。這種方法通常涉及將各分行的數據匯總到總行的中央服務器上進行處理和分析。它包括以下幾個關鍵步驟：數據收集：各分行收集權益派發和營銷相關的數據。數據上傳：將收集的數據上傳到銀行總行的中央服務器。但是，集中式處理數據通常存在：數據格式不統一，分行間可能存在數據記錄標準和格式的差異，導致數據整合和分析的難度增加。數據集中存儲和處理可能增加泄露風險，涉及客戶數據的隱私和機構數據的安全性。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種權益派發預測模型的生成方法及權益派發方法，以解決權益派發過程中數據格式不統一以及隱私泄露的問題。
2、根據本專利技術的一方面，提供了一種權益派發預測模型的生成方法，應用于邊緣節點，包括：
3、對獲取到的原始權益派發數據進行標準化處理，得到目標權益派發數據，所述目標權益派發數據包括權益活動信息以及至少一個用戶對應的權益領取信息；
4、對所述目標權益派發數據進行分析，確定預設數量的權益類型，并基于各所述權益類型和目標權益派發數據生成訓練樣本集合；
5、根據所述訓練樣本集合結合其他邊緣節點的訓練樣本集合對待訓練權益派發預測模型進行聯邦學習訓練，得到目標權益派發預測模型，所述目標權益派發預測模型用于預測不同用戶對于不同權益類型的反饋。
...【技術保護點】
1.一種權益派發預測模型的生成方法，其特征在于，應用于邊緣節點，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對獲取到的原始權益派發數據進行處理，得到目標權益派發數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標權益派發數據進行分析，確定每個用戶所對應的權益類型，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本集合結合其他邊緣節點的訓練樣本集合對待訓練權益派發預測模型進行聯邦學習訓練，得到目標權益派發預測模型，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述全局模型參數通過對各所述候選模型參數進行加權運算得到。
6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述權益領取信息包括如下至少一種：權益領取記錄，用戶反饋，權益兌換信息。
7.一種權益派發方法，其特征在于，應用于邊緣節點，包括：
8.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機
10.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現根據權利要求1-6中任一項所述的權益派發預測模型的生成方法或者權利要求7所述的權益派發方法。
...【技術特征摘要】
1.一種權益派發預測模型的生成方法，其特征在于，應用于邊緣節點，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對獲取到的原始權益派發數據進行處理，得到目標權益派發數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標權益派發數據進行分析，確定每個用戶所對應的權益類型，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本集合結合其他邊緣節點的訓練樣本集合對待訓練權益派發預測模型進行聯邦學習訓練，得到目標權益派發預測模型，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述全局模型參數通過對各所述候選模型參數進行加權運算得到。
6.根據權利要求1-5任一...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳誤，
申請(專利權)人：中國農業銀行股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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