(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210927655.8 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 李帅　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 梁韬 (51)Int.Cl. G06Q 10/02(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06F 16/2457(2019.01) G06F 16/27(2019.01)G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 基于人脸识别的业务推荐 方法、 系统及存储 介质 (57)摘要 本申请实施例提供了一种基于人脸识别的 业务推荐方法、 系统及存储介质， 属于计算机技 术领域。 其中方法包括： Flume按照预设过滤清 洗 规则对Kafka中的用户日志数据进行过滤和清洗 处理； Flink对过滤清洗后用户日志数据进行计 算， 得到用户预约服务数据库， 基于Neo4j特性对 用户预约服务数据库进行分析， 得到推荐业务， 将用户预约服务数据库和推荐业务存储在 Redis； 人脸识别系统对网点大厅图像进行人脸 识别并获取当前用户信息， 获取当前用户信息对 应的当前用户预约服务和当前推荐业务； 终端设 备显示当前用户预约服务和当前推荐业务。 通过 提供的业务推荐方案， 可以显示 当前用户预约服 务和当前推荐业 务， 提供精准 服务推荐。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 115310641 A 2022.11.08 CN 115310641 A 1.一种基于人脸识别的业 务推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： Flume按照预设过滤清洗规则 对Kafka中的用户日志数据进行过滤和清洗处理， 得到过 滤清洗后用户日志数据； Flink对所述过滤清洗后用户日志数据进行计算， 得到用户预约服务数据库， 基于 Neo4j特性对 所述用户预约服务数据库进行分析， 得到所述用户预约信息对应的推荐业务， 将所述用户预约服 务数据库和所述推荐业 务存储在Redis； 人脸识别系统对网点大厅图像进行人脸识别， 根据人脸识别结果获取当前用户信息， 从所述用户预约服务数据库中获取所述当前用户信息对应的当前用户预约服务， 从所述 Redis中获取 所述当前用户信息对应的当前推荐业 务； 终端设备显示所述当前用户预约服 务和所述当前推荐业 务。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述用户预约信息包括目标预约服务， 所 述基于Neo 4j特性确定所述用户预约信息对应的推荐业 务， 包括： 基于所述 Neo4j特性确定所述目标 预约服务对应的其 他预约用户； 基于所述 Neo4j特性确定所述 其他预约用户的其 他预约服 务； 根据所述 其他预约用户的所述 其他预约服 务确定所述推荐业 务。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述其他预约用户的所述其他预 约服务确定所述推荐业 务， 包括： 在所述其他预约用户的数量为一个时， 将一个其他预约用户的其他预约 服务确定为所 述推荐业 务； 在所述其他预约用户的数量为至少两个时， 将出现次数大于或等于预约次数阈值的其 他预约服 务确定为所述推荐业 务。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设过滤清洗规则包括用户信 息过滤 清洗模板， 所述Flume按照预设过滤清洗规则对 Kafka中的所述用户日志数据进行过滤和清 洗处理， 包括： 所述Flume按照所述用户信息过滤清洗模板对所述用户日志数据进行过滤处理， 得到 过滤后用户日志数据， 按照所述用户信息过滤清洗模板对所述过滤后用户日志数据进 行清 洗处理， 得到所述过 滤清洗后用户日志数据。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述人脸识别系统对 网点大厅图像进行人 脸识别， 根据人脸识别结果获取当前用户信息， 包括： 所述人脸识别系统从摄像头获取当前网点大厅图像， 识别所述当前网点大厅图像 中的 多个人脸图像， 根据各所述人脸图像进入网点大厅的时间从各所述人脸图像中确定 当前用 户人脸图像， 根据所述当前用户人脸图像确定当前用户信息 。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述当前用户信息包括当前用户编号， 所 述用户预约服务数据库包括预约服务表， 所述 Redis存储有推荐业务表， 所述从所述用户预 约服务数据库中获取 所述当前用户信息对应的当前用户预约服 务， 包括： 从所述预约服 务表中查找所述当前用户编号对应的当前用户预约服 务； 所述从所述Redis中获取 所述当前用户信息对应的当前推荐业 务， 包括： 从所述推荐业 务表中查找所述当前用户编号对应的当前推荐业 务。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述Flume按照预设过滤清洗规则对所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115310641 A 2Kafka中的所述用户日志数据进行 过滤和清洗处 理之前， 所述方法还 包括： 服务器从客户端接收用户预约信息， 根据所述用户预约信息生成用户日志数据； FileBeat从所述 服务器采集所述用户日志数据， 并将所用户日志数据存 入所述Kafka。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述过 滤清洗后用户日志数据分别存 储到HDFS和所述Kafka； 将所述推荐业 务存储在Mysql中。 9.一种基于人脸识别的业 务推荐系统， 其特 征在于， 所述系统包括： Flume， 用于按照预设过滤清洗规则对Kafka中的用户日志数据进行过滤和清洗处理， 得到过滤清洗后用户日志数据； Flink， 用于对所述过滤清洗后用户日志数据进行计算， 得到用户预约服务数据库， 基 于Neo4j特性对所述用户预约服务数据库进行分析， 得到所述用户预约信息对应的推荐业 务， 将所述用户预约服 务数据库和所述推荐业 务存储在Redis； 人脸识别系统， 用于对网点大厅图像进行人脸识别， 根据人脸识别结果获取当前用户 信息， 从所述用户预约服务数据库中获取所述当前用户信息对应的当前用户预约服务， 从 所述Redis中获取 所述当前用户信息对应的当前推荐业 务； 终端设备， 用于 显示所述当前用户预约服 务和所述当前推荐业 务。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其存储有计算机程序， 所述计算机程序在 处理器上运行时执 行权利要求1至8中任一项所述的基于人脸识别的业 务推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115310641 A 3