业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及数据分析领域，通过根据历史购买业务记录和波纹层对应的三元组向量，确定待推荐业务对应的选择概率，有效提高了推荐业务的准确性。尤其涉及一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取目标用户对应的历史购买业务记录，根据历史购买业务记录，生成交互矩阵；根据知识图谱和交互矩阵构建波纹网络；确定多层波纹层对应的三元组向量，以及获取至少一个待推荐业务；根据多层波纹层对应的三元组向量确定中心业务对每个待推荐业务的业务响应向量；根据业务响应向量确定每个待推荐业务对应的选择概率，并将选择概率大于预设概率值的待推荐业务向目标用户推荐。此外，本申请还涉及区块链技术，知识图谱可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及数据分析领域，尤其涉及一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着互联网信息的爆发性增长以及线上销售的快速发展，用户在面对繁杂的各类业务时，很难快速寻求和定位到适合自己的业务。现有的业务推荐方法主要包括协同过滤算法。协同过滤算法是基于用户历史上与多款业务产生交互的数据基础上，在启动阶段往往效果不佳，存在冷启动的问题；此外，当缺少用户或业务的历史记录时，又会出现稀疏性的问题，导致协同过滤算法在推荐业务时的准确度较低。因此如何提高业务推荐的准确度成为亟需解决的问题。
技术实现思路
本申请提供了一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，通过根据历史购买业务记录和波纹层对应的三元组向量，确定待推荐业务对应的选择概率，提高了推荐业务的准确性。第一方面，本申请提供了一种业务推荐方法，所述方法包括：获取目标用户对应的历史购买业务记录，根据所述历史购买业务记录，生成用于表示所述目标用户与历史购买业务之间的购买关系的交互矩阵；根据预设的知识图谱和所述交互矩阵构建波纹网络，其中，所述波纹网络包括中心业务以及多层波纹层；确定所述多层波纹层对应的三元组向量，以及获取至少一个待推荐业务；根据所述多层波纹层对应的三元组向量，确定所述中心业务对每个所述待推荐业务的业务响应向量；根据所述业务响应向量确定每个所述待推荐业务对应的选择概率，并将对应的选择概率大于预设概率值的待推荐业务向所述目标用户推荐。<br>第二方面，本申请还提供了一种业务推荐装置，所述装置包括：交互矩阵生成模块，用于获取目标用户对应的历史购买业务记录，根据所述历史购买业务记录，生成用于表示所述目标用户与历史购买业务之间的购买关系的交互矩阵；波纹网络构建模块，用于根据预设的知识图谱和所述交互矩阵构建波纹网络，其中，所述波纹网络包括中心业务以及多层波纹层；三元组向量生成模块，用于确定所述多层波纹层对应的三元组向量，以及获取至少一个待推荐业务；业务响应向量确定模块，用于根据所述多层波纹层对应的三元组向量，确定所述中心业务对每个所述待推荐业务的业务响应向量；业务推荐模块，用于根据所述业务响应向量确定每个所述待推荐业务对应的选择概率，并将对应的选择概率大于预设概率值的待推荐业务向所述目标用户推荐。第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的业务推荐方法。第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的业务推荐方法。本申请公开了一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取目标用户对应的历史购买业务记录，可以根据历史购买业务记录生成用于表示目标用户与历史购买业务之间的购买关系的交互矩阵；通过根据预设的知识图谱和交互矩阵构建波纹网络，后续可以根据波纹网络中的多层波纹层对应的三元组向量确定业务响应向量，解决了冷启动和稀疏性的问题；通过确定多层波纹层对应的三元组向量和获取至少一个待推荐业务，可以实现根据多层波纹层对应的三元组向量，确定中心业务对每个待推荐业务的业务响应向量；通过根据业务响应向量确定每个待推荐业务对应的选择概率，并将对应的选择概率大于预设概率值的待推荐业务向目标用户推荐，实现根据待推荐业务的选择概率向目标用户推荐业务，可以有效提高推荐业务的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的一种业务推荐方法的示意流程图；图2是本申请实施例提供的目标用户与历史购买业务之间的购买关系的示意图；图3是本申请实施例提供的一种构建波纹网络的子步骤的示意性流程图；图4是本申请实施例提供的一种预设的知识图谱的结构示意图；图5是本申请实施例提供的一种波纹网络的结构示意图；图6是本申请实施例提供的确定三元组向量的子步骤的示意性流程图；图7是本申请实施例提供的确定业务响应向量的子步骤的示意性流程图；图8是本申请实施例提供的计算波纹响应向量的子步骤的示意性流程图；图9是本申请实施例提供的一种业务推荐装置的示意性框图；图10是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。本申请的实施例提供了一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。其中，该业务推荐方法可以应用于服务器或终端中，通过根据历史购买业务记录和波纹层对应的三元组向量，确定待推荐业务对应的选择概率，有效提高了推荐业务的准确性。其中，服务器可以为独立的服务器，也可以为服务器集群。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等电子设备。下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。如图1所示，业务推荐方法包括步骤S10至步骤S50。步骤S10、获取目标用户对应的历史购买业务记录，根据所述历史购买业务记录，生成用于表示所述目标用户与历史购买业务之间的购买关系的交互矩阵。需要说明的是，在本申请实施例中，当目标用户登录终端时，服务器或终端可以通过终端获取目标用户对应的历史购买业务记录。具体地，可以根据目标用户的身份标识获取目标用户对应的历史业务购买记录，进而根据历史业务购买记录，得到目标用户对应的历史购买业务。示例性的，身份标识可以包括但不限于目标用户的姓名、身份证号、手机号、终端设备账号以及终端ID等。...

【技术保护点】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，包括：/n获取目标用户对应的历史购买业务记录，根据所述历史购买业务记录，生成用于表示所述目标用户与历史购买业务之间的购买关系的交互矩阵；/n根据预设的知识图谱和所述交互矩阵构建波纹网络，其中，所述波纹网络包括中心业务以及多层波纹层；/n确定所述多层波纹层对应的三元组向量，以及获取至少一个待推荐业务；/n根据所述多层波纹层对应的三元组向量，确定所述中心业务对每个所述待推荐业务的业务响应向量；/n根据所述业务响应向量确定每个所述待推荐业务对应的选择概率，并将对应的选择概率大于预设概率值的待推荐业务向所述目标用户推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标用户对应的历史购买业务记录，根据所述历史购买业务记录，生成用于表示所述目标用户与历史购买业务之间的购买关系的交互矩阵；
根据预设的知识图谱和所述交互矩阵构建波纹网络，其中，所述波纹网络包括中心业务以及多层波纹层；
确定所述多层波纹层对应的三元组向量，以及获取至少一个待推荐业务；
根据所述多层波纹层对应的三元组向量，确定所述中心业务对每个所述待推荐业务的业务响应向量；
根据所述业务响应向量确定每个所述待推荐业务对应的选择概率，并将对应的选择概率大于预设概率值的待推荐业务向所述目标用户推荐。


2.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述根据预设的知识图谱和所述交互矩阵构建波纹网络，包括：
从区块链节点中获取预设的所述知识图谱，其中，所述知识图谱包括至少一条知识路径；
根据所述交互矩阵，确定所述知识图谱的中心点对应的中心业务；
以所述中心业务为起始点，沿着所述至少一条知识路径向外扩散并根据所述至少一条知识路径中的关系属性建立波纹层，生成所述波纹网络。


3.根据权利要求2所述的业务推荐方法，其特征在于，所述多层波纹层包括补充业务；所述确定所述多层波纹层对应的三元组向量，包括：
根据所述中心业务、以及所述多层波纹层中的补充业务，生成所述多层波纹层对应的三元组；
对所述多层波纹层对应的三元组进行向量化处理，得到所述多层波纹对应的三元组向量。


4.根据权利要求3所述的业务推荐方法，其特征在于，所述多层波纹层包括第一层波纹层和剩余的各层波纹层；所述根据所述中心业务、以及所述多层波纹层中的补充业务，生成所述多层波纹层对应的三元组，包括：
获取所述中心业务与所述第一层波纹层中的第一补充业务之间的第一关系属性，根据所述中心业务、所述第一补充业务以及所述第一关系属性，生成所述第一层波纹层对应的三元组；
获取剩余的每层波纹层中的补充业务与所述剩余的每层波纹层的前一层波纹层中的补充业务之间的第二关系属性，根据所述剩余的每层波纹层中的补充业务、所述前一层波纹中的补充业务以及所述第二关系属性，生成所述剩余的每层波纹层对应的三元组；
所述对所述多层波纹层对应的三元组进行向量化处理，得到所述多层波纹对应的三元组向量，包括：
对所述多层波纹层对应的三元组中的头实体、关系属性以及尾实体分别进行独热编码，得到所述多层波纹对应的三元组向量，其中，所述三元组向量包括头实体向量、关系矩阵以及尾实体向量。


5.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述根据所述多层波纹层对应的三元组向量，确定所述中心业务对每个所述待推荐业务的业务响应向量，包括：
根据所述多层波纹层对应的三元组...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昊炅，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44