一.?所用技術：

模塊	技術	用途
大數(shù)據(jù)平臺	hadoop	記錄每日分析數(shù)據(jù)，并運行MR算法分析結(jié)果
數(shù)據(jù)庫	SQL Server	存儲業(yè)務數(shù)據(jù)，以及計算結(jié)果數(shù)據(jù)
開發(fā)語言	java	MR算法，以及數(shù)據(jù)抽取和接收服務
	C#	大數(shù)據(jù)后臺管理站點
	Shell	MR腳本定時執(zhí)行
大數(shù)據(jù)分析算法	貝葉斯	數(shù)據(jù)分析

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二.?背景

目前大部分支付業(yè)務，涉及到大數(shù)據(jù)分析的主要是針對C端用戶的支付行為進行分析。

而基于運營商支付的業(yè)務，會涉及到眾多的支付渠道，所有的訂單都要在眾多的支付渠道中選擇一個來進行交互。而運營商的支付渠道并不是所有的支付都能成功，會受到風控，地理位置，時間段，系統(tǒng)質(zhì)量等多方面的原因。所以如何針對眾多的支付渠道，選擇一個針對當前的訂單的渠道并進行交互，就是業(yè)務的關鍵。

所以針對支付渠道的渠道推薦系統(tǒng)，比基于C端用戶的推薦系統(tǒng)更加重要。

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三.?項目介紹

大數(shù)據(jù)平臺基于hadoop搭建，并在此基礎上做了二次開發(fā)，包括統(tǒng)一接入數(shù)據(jù)接口，數(shù)據(jù)分析監(jiān)控，以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化率監(jiān)控。同時數(shù)據(jù)分析結(jié)果，通過二次開發(fā)的接口回傳。

數(shù)據(jù)分析以貝葉斯算法為基礎，在此基礎上做出加權分析，算出給維度的成功率。同時通過不斷嘗試，設定加權變動值規(guī)則，以天為單位，系統(tǒng)自動設定每天加權值，通過加權值進行新訂單的渠道推薦。

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四.?架構介紹

大數(shù)據(jù)平臺和支付平臺的架構圖如下：

由上圖所示，大數(shù)據(jù)平臺保證了支付平臺的無縫集成。具體流程如下：

1.?每日，支付平臺在后臺數(shù)據(jù)庫中抽取增量的訂單數(shù)據(jù)，推送至大數(shù)據(jù)平臺

2.?大數(shù)據(jù)平臺進行數(shù)據(jù)存儲

3.?針對前一個月的訂單數(shù)據(jù)，進行貝葉斯計算分析，按照指定維度

4.?針對貝葉斯分析結(jié)果，對各維度數(shù)據(jù)進行加權計算

5.?算出各維度組合的加權分值，并將計算結(jié)果回傳至小額支付平臺

6.?小額支付平臺針對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行集成，針對所有新的訂單，通過分析結(jié)果，進行訂單準確性匹配。

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五.?算法介紹

在該專利中，針對每條訂單的地區(qū)，下單時間段，面值，風控大小屬性，分為各不同維度，同時針對每個渠道，結(jié)合訂單的成功或失敗進行分析，分析出每個渠道的，每個維度的組合對應的成功幾率，并且通過加權算法，算出每一個渠道，在每一個維度組合下，對應的加權分值。

1.?獲取全部數(shù)據(jù)后，從全部數(shù)據(jù)中針對所有渠道進行分類。

2.?分類后，在每一個渠道中，按照不同維度進行貝葉斯算法分析；針對訂單維度，包括省份，面值，時間等。

3.?計算完成后，將結(jié)果按照維度組合進行重新整理，針對每一個維度組合，將各渠道加權成功率進行排序。

4.?維度組合結(jié)果規(guī)整

業(yè)務系統(tǒng)針對大數(shù)據(jù)推薦的結(jié)果，反向轉(zhuǎn)化，分析出在各維度組合下，記錄所有渠道的成功幾率分值排序。

關于貝葉斯理論，在博客專欄之前有專門的文章介紹。

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六.?業(yè)務集成

具體業(yè)務實現(xiàn)上，需要集成大數(shù)據(jù)的推選結(jié)果，具體的交互流程如下：

1.?支付系統(tǒng)根據(jù)省份，面值，時間段等維度推選出所有可用渠道。

2.?支付系統(tǒng)剔除達到渠道類別風控的所有渠道。

3.?取出該訂單對應的維度組合中，所有可行的渠道的成功率加權值。

4.?取出加權值最大的渠道，和該渠道進行支付的交互。

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七.?分析結(jié)果展示

針對渠道推薦的分析結(jié)果，將每天訂單分為兩份，如下圖所示，藍色部分為根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行推薦渠道的訂單，黃色為不通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行推薦渠道的訂單。進行測試90天，每天的成功率都是通過大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進行推薦的高，平均高5%左右。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Hadoop应用案例】针对运营商支付业务的渠道推荐系统的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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