[发明专利]权限数据推荐、权限设置方法及系统、电子设备及介质

权利要求书

1.一种权限数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

提供用户业务数据集至计算机处理器，所述用户业务数据集包含复数个用户的用户业务数据；

计算并生成目标用户与至少一个参考用户之间的用户相似度，所述计算被配置为基于所述目标用户和所述至少一个参考用户的用户业务数据；

选取至少一个相似用户，所述相似用户与所述目标用户的用户相似度符合预设用户相似度条件，所述相似用户属于所述至少一个参考用户；

生成备选权限数据集合，所述备选权限数据集合的元素被配置为所述相似用户已设置的权限数据；

选取目标权限数据，所述目标权限数据属于所述备选权限数据集合且符合活跃度条件；

将所述目标权限数据推荐给所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户业务数据包括多个维度的特征数据；

所述计算并生成目标用户与至少一个参考用户之间的用户相似度，包括：

提供所述多个维度的特征数据至预先训练的相似度矩阵数据分析模型；

获取所述相似度矩阵数据分析模型输出的、目标用户与至少一个参考用户之间的用户相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提供所述多个维度的特征数据至预先训练的相似度矩阵数据分析模型之前，还包括：

确定用户业务数据中每个维度的特征数据对应的标识标签，得到标识标签集合；

确定所述标识标签集合中的每个所述标识标签对应的偏好值；

构建相似度矩阵数据分析模型，所述构建被配置为基于所述标识标签和所述偏好值；

训练所述相似度矩阵数据分析模型，得到预先训练的相似度矩阵数据分析模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提供用户业务数据集至计算机处理器之前，还包括：

获取目标用户和至少一个参考用户在至少一个业务子系统中产生的原始业务数据；

处理所述原始业务数据并生成所述目标用户和所述至少一个参考用户对应的用户业务数据，其中，所述处理包括格式化处理、关联映射处理或数据补全处理中的至少一项。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述处理所述原始业务数据并生成所述目标用户和所述至少一个参考用户对应的用户业务数据之后，还包括：

将所述用户业务数据采用分域分类分区的方式存储于业务母系统的中央数据库中；

从所述中央数据库中读取所述目标用户和所述至少一个参考用户的用户业务数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成备选权限数据集合，包括：

获取所述至少一个相似用户已设置的权限数据；

汇聚处理和去重处理所述权限数据，得到备选权限数据集合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取目标权限数据，包括：

计算所述备选权限数据集合中每个所述权限数据的活跃度；

排序所述备选权限数据集合中的所述权限数据，其中，所述排序被配置为基于每个所述权限数据的活跃度；

选取至少一个权限数据作为目标权限数据，其中，所述至少一个权限数据在所述备选权限数据集合中排序靠前。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述选取至少一个权限数据作为目标权限数据，包括：

选取至少一个权限数据作为待过滤权限数据；

过滤所述待过滤权限数据，得到目标权限数据，其中，所述过滤被配置为基于预设的权限数据过滤条件。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标权限数据推荐给所述目标用户，包括：

生成所述目标权限数据对应的信息流；

将所述信息流发送给所述目标用户使用的客户端，以使所述客户端采用信息流的方式展示所述目标权限数据。