1.一种财务大数据分析方法，所述方法基于改进型协同过滤算法实现，该方法包括如下步骤：步骤S100：通过多数据通道并发接收财务数据流，所述财务数据流以付款事件为单位发送；

步骤S200：对所述财务数据流进行属性分析，将其至少划分为第一数据集和第二数据集；

步骤S300：将所述第一数据集和第二数据集分别发送至第一数据链和第二数据链；

步骤S400：基于改进型协同过滤算法，更新所述第一数据链和第二数据链；

步骤S500：利用所述第一数据链和第二数据链对所述财务数据流进行协同匹配分析；

其特征在于：

所述步骤S100中，一个单位的付款事件包括付款方信息、收款方信息；所述付款方信息包括付款方ID号、付款方式、付款介质以及请求付款时间，所述收款方信息包括收款方ID号、收款方式、收款介质以及收款响应时间；

所述步骤S200具体包括：

所述第一数据集包括付款方信息、付款终端的硬件信息、付款方式以及付款请求时间；

所述第二数据集包括收款方信息、收款终端的硬件信息、付款结果以及付款响应时间；

所述步骤S300中所述第一数据链基于第一数据集建立，所述第二数据链基于第二数据集建立。

2.如权利要求1所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：所述第一数据链或者第二数据链包括至少一个数据节点，每个所述数据节点对应一个付款方信息或者收款方信息，所述付款方信息包括用于唯一识别付款方的第一身份ID，所述收款方信息包括用于唯一识别收款方的第二身份ID。

3.如权利要求1所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：所述步骤S400中基于改进型协同过滤算法，更新所述第一数据链，具体包括：当前第一数据链接收所述第一数据集的加入请求，所述加入请求包括付款方信息；

根据所述付款方信息生成付款方的第一身份ID；

判断所述第一数据链中是否存在对应于该第一身份ID的数据节点；

如果存在，则将所述第一数据集加入到该数据节点中；

如果不存在，则基于改进型协同过滤算法，从所述第一数据链中给出至少一个推荐加入的数据节点。

4.如权利要求1所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：所述步骤S400中基于改进型协同过滤算法，更新所述第二数据链，具体包括：当前第二数据链接收所述第二数据集的加入请求，所述加入请求包括收款方信息；

根据所述收款方信息生成收款方的第二身份ID；

判断所述第二数据链中是否存在对应于该第二身份ID的数据节点；

如果存在，则将所述第二数据集加入到该数据节点中；

如果不存在，则基于改进型协同过滤算法，从所述第二数据链中确定是否存在推荐加入的数据节点。

5.如前述任一权利要求所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：所述改进型协同过滤算法包括时序更新步骤、信任度计算步骤、预测评分优化步骤；

所述时序更新步骤基于第一数据链或者第二数据链中已有的数据节点对应的请求付款时间或者付款响应时间，计算第一数据链或者第二数据链中已有的数据节点与第一数据流或者第二数据流的相似度；

所述信任度计算步骤计算第一数据流或者第二数据流的发送网络与第一数据链或者第二数据链的数据连接网络之间的信任度；

所述预测评分优化步骤，基于所述相似度和信任度计算第一数据链或者第二数据链中已有的数据节点与第一数据流或者第二数据流的预测得分，并将预测得分超过预定值的数据节点作为推荐加入的节点。

6.如权利要求4所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：如果所述第二数据链中不存在对应于该第二身份ID的数据节点，则基于改进型协同过滤算法，从所述第二数据链中确定是否存在推荐加入的数据节点，具体包括：如果所述第二数据链中确定不存在推荐加入的数据节点，则将所述第二数据集标记为异常数据集。

7.如权利要求6所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：所述步骤S500利用所述第一数据链和第二数据链对所述财务数据流进行协同匹配分析，具体包括：将所有标记为异常数据集的第二数据集以及对应的第一数据集进行付款方信息和收款方信息匹配，得出匹配结果。

8.如权利要求1所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：所述付款介质包括：银行卡、可穿戴支付设备、可便携移动支付设备。

9.如权利要求1所述的一种财务大数据分析方法，其特征在于：所述付款方式或者收款方式包括刷卡支付、闪付、扫码支付、生物支付、蓝牙支付、无卡支付、NFC支付之一或者其组合。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行程序指令，通过处理器和存储器，执行所述可执行程序指令，用于实现权利要求1-9任一项所述的方法。