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龙图腾网恭喜成都职业技术学院申请的专利基于图像识别的互联网金融业务信息推送方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119359386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411913937.8，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权基于图像识别的互联网金融业务信息推送方法及系统是由蒲娜;叶昱希;方汀兰设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的互联网金融业务信息推送方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的互联网金融业务信息推送方法及系统，属于金融数据处理技术领域，步骤1，金融业务信息分类：对金融业务广告集合使用无监督算法进行分析和分类，将广告分为不同的类别组，得到金融业务广告类别A；步骤2，用户分类：在预设的时间范围内，通过图像识别技术收集用户相对于不同金融业务广告的行为数据U，使用无监督算法对U进行分析，识别出用户的兴趣偏好和行为模式，将用户分为不同的类别组，得到若干用户类别C；步骤3，广告吸引度评估：利用广告吸引度评估模型S对A进行评估，得到每个广告类别组对不同用户类别组的平均吸引度；步骤4，新人推送。该发明提高信息推送的精准性。

本发明授权基于图像识别的互联网金融业务信息推送方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的互联网金融业务信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，金融业务信息分类：对金融业务广告集合使用无监督算法进行分析和分类，将广告分为不同的类别组，得到金融业务广告类别A；步骤2，用户分类：在预设的时间范围内，通过图像识别技术收集用户相对于不同金融业务广告的行为数据U，使用无监督算法对U进行分析，识别出用户的兴趣偏好和行为模式，将用户分为不同的类别组，得到若干用户类别C；步骤3，广告吸引度评估：利用广告吸引度评估模型S对A进行评估，得到每个广告类别组对不同用户类别组的平均吸引度；步骤4，新人推送：当新用户加入时，收集其初步行为数据u_new，使用用户分类模型C判断其属于的类别组c_new，然后根据c_new向其推荐金融业务广告集合A中相应类别组的广告；步骤3包括：应用广告吸引度评估模型S，对每个广告类别组A进行评估，计算其对不同用户类别组C的平均吸引度，分析评估结果，确定各广告类别组对用户的吸引度；其中，广告吸引度评估模型S基于用户行为数据和广告表现数据；所述广告吸引度评估模型S的构建包括以下步骤：步骤3.1.获取用户行为数据，包括用户的点击率、浏览时间、转化率中的至少一个；步骤3.2.获取广告表现数据，包括广告的曝光次数、点击次数、转化次数中的至少一个；步骤3.3.评估用户兴趣权重，根据用户行为数据评估出用户对不同广告主题或产品类型的兴趣权重；步骤3.4.评估广告吸引力权重，根据广告表现数据评估出广告对用户的吸引力权重；步骤3.5.引入时间衰减因子来调整权重，用于描述用户行为和广告表现数据随时间的变化；所述广告吸引度评估模型S计算公式如下：S=Σ用户兴趣权重i*广告吸引力权重i*时间衰减因子i其中，i代表不同的用户行为数据和广告表现数据的组合；所述时间衰减因子包括基于用户行为数据的时间衰减因子和基于广告表现数据的时间衰减因子，所述基于用户行为数据的时间衰减因子的计算如下：设置子时间段t1为播放广告时间段，子时间段t2为t1之前的非广告时间段，相邻t2和t1为一个单位时间段；计算预设类别用户在相邻t2和t1时间段内的当前累计总时长T0；计算当前在线预设类别用户总积累平均时长T1；计算在一个相邻t2和t1内，跨越分界线的预设类别用户总积累平均时长T2；所述基于用户行为数据的时间衰减因子为T1T0、T2T0、T2T1中的一个；或基于用户行为数据的时间衰减因子为T1T0、T2T0、T2T1的权重和；T1T0表示当前在线预设类别用户总积累平均时长与该类别用户在相邻t2和t1时间段内的当前累计总时长的比例，用来衡量当前活跃度与历史累计活跃度的相对关系；T2T0表示跨越分界线的预设类别用户总积累平均时长与该类别用户在相邻t2和t1时间段内的当前累计总时长的比例，反映了在特定时间段内，用户跨越关键时间点的活跃度与总累计活跃度的相对关系；T2T1表示跨越分界线的预设类别用户总积累平均时长与当前在线预设类别用户总积累平均时长的比例，反映了当前活跃用户中跨越关键时间点的用户活跃度与整体当前活跃度的相对关系。

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