一种基于移动支付系统的大数据信息收集分类处理方法

技术领域

本发明属于信息收集处理技术领域，涉及移动支付系统信息收集处理技术，具体是一种基于移动支付系统的大数据信息收集分类处理方法。

背景技术

随着网络购物的普及，网上支付业务蓬勃发展，同时也带动了移动支付系统的发展，例如美团、大众点评等，用户在移动支付系统里进行网络支付，其网络支付行为带来的海量数据处理给移动支付系统带来了巨大挑战，这就需要对移动支付系统里面的支付数据信息进行分类处理，进而根据处理结果推荐优质商家服务于各用户，来增强用户的使用体验感，以此增加用户的使用频率，使用户与移动支付系统之间形成一个良性循环。

发明内容

为了实现上述目的，本发明提出一种基于移动支付系统的大数据信息收集分类处理方法，通过对移动支付系统内的支付类别进行分类排序，并对各支付类别获取用户支付参数集合和商家收款参数集合，进而对用户和商家进行排序，根据排序结果将用户与商家进行匹配，以此根据匹配结果，将匹配成功的商家推荐给用户。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于移动支付系统的大数据信息收集分类处理方法，包括以下步骤；

S1.支付类别排序：获取移动支付系统内的各支付类别，并按照预设的时间段L统计预设时间段内各支付类别对应的支付总金额，同时将各支付类别按照统计的支付总金额由大到小的顺序进行排序，进而依据排序结果对各支付类别进行编号；

S2.交易记录分析处理：对编号的各支付类别从各支付类别对应的所有交易记录中筛选出预设时间段内的交易记录，并依据预设时间段内的交易记录统计各支付类别在预设时间段内支付的用户个数和收款的商家个数，并获取各用户在预设时间段内的个人支付总金额和各商家在预设时间段内收款总金额；

S3.用户支付参数集合构建:对统计的各用户按照预设的顺序进行编号，分别标记为1,2...j...m，同时对统计的各用户获取用户所处地区，进而根据各用户所处地区及在预设时间段内的个人支付总金额构成用户支付参数集合P

S4.商家收款参数集合构建：对统计的各商家按照预设的顺序进行编号，分别标记为1,2...k...l，同时对统计的各商家获取商家所处地区，进而根据各商家所处地区及在预设时间段内的收款总金额构成商家收款参数集合S

S5.用户及商家排序：根据用户支付参数集合中各用户在预设时间段内个人支付总金额，对各用户按照预设时间段内个人支付总金额由大到小的顺序进行排序，得到各用户的排序结果，同时根据商家收款参数集合中各商家在预设时间段内收款总金额，对各商家按照预设时间段内收款总金额由大到小的顺序进行排序，得到各商家的排序结果；

S6.用户对应商家地区匹配：根据用户的排序顺序从用户排序结果中依次提取各用户，并获取提取的各用户的地区标签，同时根据各商家的排序顺序从各商家的排序结果中依次提取各商家，并获取提取的各商家的地区标签，此时将每个用户的地区标签分别与各商家的地区标签依次进行匹配，若匹配成功，则筛选出与该用户的地区标签匹配成功的各商家，若筛选出的商家只有一个或两个，则将该筛选出来的商家推荐给该用户，若筛选出来的商家有三个或大于三个，则将筛选出来的各商家按照商家排序顺序进行排列，且取排在前三位的商家作为推荐商家，并将推荐商家推荐给该用户，若匹配失败，则执行步骤S7；

S7.用户对应商家距离匹配：从各商家的排序结果中依次提取排在前三位的商家，记为候选商家，其中排在第一位的为第一候选商家，排在第二位的为第二候选商家，排在第三位的为第三候选商家，将该匹配失败的用户所处地区分别与各候选商家所处地区进行对比，依次计算从该匹配失败的用户所处地区到各候选商家所处地区之间的距离，得到第一候选商家距离、第二候选商家距离和第三候选商家距离，并将得到的各候选商家距离进行对比，筛选距离最近的候选商家，则将该距离最近的候选商家推荐给该用户。

较优选地，所述步骤S2中对编号的各支付类别从各支付类别对应的所有交易记录中筛选出预设时间段内交易记录的具体筛选方法包括以下几个步骤：

H1.设置筛选开始时间点，根据预设时间段统计筛选结束时间点；

H2.获取各支付类别的所有交易记录，并提取每条交易记录的支付时间点；

H3.将每条交易记录的支付时间点与筛选开始时间点和筛选结束时间点进行对比，分析各条交易记录的支付时间点是否在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间，若某条交易记录的支付时间点在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间，则保留该条交易记录，若某条交易记录的支付时间点不在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间，则去除该条交易记录，统计保留的各条交易记录，以此筛选出各交易类别在预设时间段内的交易记录。

较优选地，所述筛选结束时间点的统计方法为筛选开始时间点加上预设时间段。

较优选地，所述步骤S2中依据预设时间段内的交易记录统计各支付类别在预设时间段内支付的用户个数和收款的商家个数，并获取各用户在预设时间段内的个人支付总金额和各商家在预设时间段内收款总金额的具体过程，执行以下步骤：

W1.将各支付类别预设时间段内的交易记录按照其交易时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...a...g；

W2.按照交易记录的标记顺序依次提取每条交易记录，并获取每条交易记录对应的用户名、商家名和交易金额，获取的每条交易对应的用户名、商家名和交易金额构成交易参数集合B

W3.从交易参数集合中提取每条交易记录对应的用户名，并进行相互对比，查看是否存在重复的用户名，若存在重复的用户名，则表明该用户在预设时间段内存在不只一次支付，即存在多次交易记录，此时统计重复的用户名个数及各重复用户名对应的重复次数，若不存在重复的用户名，则表明该用户在预设时间段内只存在一次交易记录，以此统计出各支付类别在预设时间段内支付的用户个数；

W4.对存在多次交易记录的用户获取其每次交易记录的编号，进而从交易参数集合中获取该用户在对应各交易记录编号中对应的交易金额，以此将该用户在对应各交易记录编号中对应的交易金额进行叠加，得出存在多次交易记录的用户在预设时间段内的个人支付总金额，对只存在一次交易记录的用户获取其交易记录编号，进而从交易参数集合中获取该用户在对应交易记录编号中对应的交易金额，作为该用户在预设时间段内的个人支付总金额；

W5.从交易参数集合中提取每条交易记录对应的商家名，并进行相互对比，查看是否存在重复的商家名，若存在重复的商家名，则表明该商家在预设时间段内存在不止一次收款，即存在多次交易记录，此时统计重复的商家名个数及各重复商家名对应的重复次数，若不存在重复的商家名，则表明该商家在预设时间段内只存在一次交易记录，以此统计出各支付类别在预设时间段内收款的商家个数；

W6.对存在多次交易记录的商家获取其每次交易记录的编号，进而从交易参数集合中获取该商家在对应各交易记录编号中对应的交易金额，以此将该商家在对应各交易记录编号中对应的交易金额进行叠加，得出存在多次交易记录的商家在预设时间段内的收款总金额，对只存在一次交易记录的商家获取其交易记录编号，进而从交易参数集合中获取该商家在对应交易记录编号中对应的交易金额，作为该商家在预设时间段内的收款总金额。

较优选地，所述步骤W3中统计各支付类别在预设时间段内支付的用户个数的统计方法为当存在重复的用户名时，其各支付类别在预设时间段内支付的用户个数计算公式为各支付类别在预设时间段内的交易记录个数减去各重复的用户名对应的重复次数，当不存在重复的用户名时，其各支付类别在预设时间段内支付的用户个数即为各支付类别在预设时间段内的交易记录个数。

较优选地，所述步骤W5中统计各支付类别在预设时间段内收款的商家个数的方法与统计各支付类别在预设时间段内支付的用户个数的方法一致。

较优选地，所述步骤S7中若距离最近的候选商家只有一个，则将该距离最近的候选商家推荐给该用户，若距离最近的候选商家有多个，则该将多个距离最近的候选商家推荐给该用户。

较优选地，所述步骤S7中将距离最近的候选商家推荐给对应用户过程中，规划对应用户到该距离最近的候选商家的最佳路线，并将规划的最佳的路线推荐给对应用户。

本发明的有益效果如下：

1.本发明通过对移动支付系统内的支付类别进行分类排序，并对各支付类别获取用户支付参数集合和商家收款参数集合，进而对用户按照其预设时间段内的交易金额进行排序，同时对各商家按照其预设时间段内的收款金额进行排序，根据排序结果将用户与商家进行匹配，以此根据匹配结果，将匹配成功的商家推荐给用户，实现了对移动支付系统的信息收集分类处理推荐，其推荐的结果实现了商家与用户之间的优质匹配，具有智能化程度高和实用性强的特点，增强了用户的使用体验感，同时也扩大了优质商家的影响力。

2.本发明在用户与商家进行匹配过程中采用了层次匹配，首先将用户与商家进行地域匹配，实现同城匹配，即筛选与待推荐用户所处地区在同城的优质商家，若同城匹配失败时，将用户与商家进行距离匹配，即筛选与待推荐用户所处地区距离最近的优质商家，这样的层次匹配方法综合考虑了匹配的地域和距离因素，使得匹配得到的结果更适合用户，提高匹配的成功率。

3.本发明在用户与商家进行距离匹配时，将用户到距离最近的候选商家的最佳路线进行规划，并将规划的最佳路线推荐给用户，便于用户精准快速地寻找到对应商家，节省了路上时间，为后续用户与该对应商家进行交易提供参考依据。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种基于移动支付系统的大数据信息收集分类处理方法，包括以下步骤；

S1.支付类别排序：获取移动支付系统内的各支付类别，各支付类别包括餐饮、住宿、游玩等，并按照预设的时间段L统计预设时间段内各支付类别对应的支付总金额，同时将各支付类别按照统计的支付总金额由大到小的顺序进行排序，进而依据排序结果对各支付类别进行编号，其得到的各支付类别编号为后面进行各支付类别下的用户与商家的匹配提供方便，同时各支付类别的排序编号能够反映出在该移动支付系统内受欢迎程度高的支付类别和受欢迎程度低的支付类别，便于该移动支付系统针对受欢迎程度低的支付类别进行调整改变，进而使其更适合用户使用；

S2.交易记录分析处理：对编号的各支付类别从各支付类别对应的所有交易记录中筛选出预设时间段内的交易记录，其具体筛选方法包括以下几个步骤：

H1.设置筛选开始时间点，根据预设时间段统计筛选结束时间点，其筛选结束时间点的统计方法为筛选开始时间点加上预设时间段；

H2.获取各支付类别的所有交易记录，并提取每条交易记录的支付时间点；

H3.将每条交易记录的支付时间点与筛选开始时间点和筛选结束时间点进行对比，分析各条交易记录的支付时间点是否在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间，若某条交易记录的支付时间点在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间，则保留该条交易记录，若某条交易记录的支付时间点不在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间，则去除该条交易记录，统计保留的各条交易记录，以此筛选出各交易类别在预设时间段内的交易记录；

并依据预设时间段内的交易记录统计各支付类别在预设时间段内支付的用户个数和收款的商家个数，并获取各用户在预设时间段内的个人支付总金额和各商家在预设时间段内收款总金额，其具体获取过程执行以下步骤：

W1.将各支付类别预设时间段内的交易记录按照其交易时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...a...g；

W2.按照交易记录的标记顺序依次提取每条交易记录，并获取每条交易记录对应的用户名、商家名和交易金额，获取的每条交易对应的用户名、商家名和交易金额构成交易参数集合B

W3.从交易参数集合中提取每条交易记录对应的用户名，并进行相互对比，查看是否存在重复的用户名，若存在重复的用户名，则表明该用户在预设时间段内存在不只一次支付，即存在多次交易记录，此时统计重复的用户名个数及各重复用户名对应的重复次数，若不存在重复的用户名，则表明该用户在预设时间段内只存在一次交易记录，以此统计出各支付类别在预设时间段内支付的用户个数，其统计方法为当存在重复的用户名时，其各支付类别在预设时间段内支付的用户个数计算公式为各支付类别在预设时间段内的交易记录个数减去各重复的用户名对应的重复次数，当不存在重复的用户名时，其各支付类别在预设时间段内支付的用户个数即为各支付类别在预设时间段内的交易记录个数；

W4.对存在多次交易记录的用户获取其每次交易记录的编号，进而从交易参数集合中获取该用户在对应各交易记录编号中对应的交易金额，以此将该用户在对应各交易记录编号中对应的交易金额进行叠加，得出存在多次交易记录的用户在预设时间段内的个人支付总金额，对只存在一次交易记录的用户获取其交易记录编号，进而从交易参数集合中获取该用户在对应交易记录编号中对应的交易金额，作为该用户在预设时间段内的个人支付总金额；

W5.从交易参数集合中提取每条交易记录对应的商家名，并进行相互对比，查看是否存在重复的商家名，若存在重复的商家名，则表明该商家在预设时间段内存在不止一次收款，即存在多次交易记录，此时统计重复的商家名个数及各重复商家名对应的重复次数，若不存在重复的商家名，则表明该商家在预设时间段内只存在一次交易记录，以此统计出各支付类别在预设时间段内收款的商家个数，其统计方法与统计各支付类别在预设时间段内支付的用户个数的方法一致；

W6.对存在多次交易记录的商家获取其每次交易记录的编号，进而从交易参数集合中获取该商家在对应各交易记录编号中对应的交易金额，以此将该商家在对应各交易记录编号中对应的交易金额进行叠加，得出存在多次交易记录的商家在预设时间段内的收款总金额，对只存在一次交易记录的商家获取其交易记录编号，进而从交易参数集合中获取该商家在对应交易记录编号中对应的交易金额，作为该商家在预设时间段内的收款总金额；

S3.用户支付参数集合构建:对统计的各用户按照预设的顺序进行编号，分别标记为1,2...j...m，同时对统计的各用户获取用户所处地区，进而根据各用户所处地区及在预设时间段内的个人支付总金额构成用户支付参数集合P

S4.商家收款参数集合构建：对统计的各商家按照预设的顺序进行编号，分别标记为1,2...k...l，同时对统计的各商家获取商家所处地区，进而根据各商家所处地区及在预设时间段内的收款总金额构成商家收款参数集合S

S5.用户及商家排序：根据用户支付参数集合中各用户在预设时间段内个人支付总金额，对各用户按照预设时间段内个人支付总金额由大到小的顺序进行排序，得到各用户的排序结果，其得到的各用户的排序结果反映了各用户在对应支付类别上付出的金额状况，同时根据商家收款参数集合中各商家在预设时间段内收款总金额，对各商家按照预设时间段内收款总金额由大到小的顺序进行排序，得到各商家的排序结果，其得到的各商家排序结果反映了各商家在对应支付类别上受欢迎的程度，其中排序越靠前的商家，其受欢迎的程度越高；

S6.用户对应商家地区匹配：根据用户的排序顺序从用户排序结果中依次提取各用户，并获取提取的各用户的地区标签，同时根据各商家的排序顺序从各商家的排序结果中依次提取各商家，并获取提取的各商家的地区标签，此时将每个用户的地区标签分别与各商家的地区标签依次进行匹配，若匹配成功，则筛选出与该用户的地区标签匹配成功的各商家，若筛选出的商家只有一个或两个，则将该筛选出来的商家推荐给该用户，若筛选出来的商家有三个或大于三个，则将筛选出来的各商家按照商家排序顺序进行排列，且取排在前三位的商家作为推荐商家，并将推荐商家推荐给该用户，其取排在前三位的商家目的是给用户更多的选择权，若匹配失败，则执行步骤S7；

S7.用户对应商家距离匹配：从各商家的排序结果中依次提取排在前三位的商家，记为候选商家，其中排在第一位的为第一候选商家，排在第二位的为第二候选商家，排在第三位的为第三候选商家，将该匹配失败的用户所处地区分别与各候选商家所处地区进行对比，依次计算从该匹配失败的用户所处地区到各候选商家所处地区之间的距离，得到第一候选商家距离、第二候选商家距离和第三候选商家距离，并将得到的各候选商家距离进行对比，筛选距离最近的候选商家，若距离最近的候选商家只有一个，则将该距离最近的候选商家推荐给该用户，若距离最近的候选商家有多个，则该将多个距离最近的候选商家推荐给该用户，同时在将距离最近的候选商家推荐给对应用户过程中，规划对应用户到该距离最近的候选商家的最佳路线，并将规划的最佳的路线推荐给对应用户。

本实施例在用户与商家进行匹配过程中采用了层次匹配，首先将用户与商家进行地域匹配，实现同城匹配，即筛选与待推荐用户所处地区在同城的优质商家，若同城匹配失败时，将用户与商家进行距离匹配，即筛选与待推荐用户所处地区距离最近的优质商家，这样的层次匹配方法综合考虑了匹配的地域和距离因素，使得匹配得到的结果更适合用户，提高匹配的成功率，进而增强了用户的使用体验感，同时也扩大了优质商家的影响力

同时，本实施在用户与商家进行距离匹配时，将用户到距离最近的候选商家的最佳路线进行规划，并将规划的最佳路线推荐给用户，便于用户精准快速地寻找到对应商家，节省了路上时间，为后续用户与该对应商家进行交易提供参考依据。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。