基于数字金融的大数据推送方法及系统

本申请提供一种基于数字金融的大数据推送方法及系统，通过循环训练优化用户画像构建算法。每次优化包括对行为数据模板进行过滤并通过确定出的一致行为数据模板调节用户画像构建算法参数，在每次优化中，将初始行为数据模板库经过上一次优化后确定出的行为数据模板传入多个用户画像构建算法。多个用户画像构建算法得到分别评估的代表支持度画像标签，通过多个代表支持度画像标签和行为数据模板的关键画像标签注释信息的对比情况，能知道哪些行为数据模板准确，将其确定为一致行为数据模板。经过此操作能优化训练用的数据模板，帮助提升优化后的算法可靠性，用户画像构建算法的构建准确性更高，帮助提高基于用户画像的推送转化率以及用户体验感。