金融产品的推荐方法、装置和设备制造方法及图纸

本申请提供一种金融产品的推荐方法、装置和设备，涉及推荐系统技术领域，该方法包括获取待处理的金融产品列表，待处理的金融产品列表中包括至少一个待处理的金融产品；确定待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息，并获取用户对应资讯的关键信息；将待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息、以及资讯的关键信息，输入至预设的推荐模型中，得到待推荐的金融产品列表；将待推荐的金融产品推荐给用户。结合金融产品的产品标签信息和用户所浏览过的资讯，确定出用户感兴趣的金融产品，结合多种特征为用户进行金融产品的推荐；可以准确的为用户推荐金融产品。金融产品。金融产品。

【技术实现步骤摘要】
金融产品的推荐方法、装置和设备


[0001]本申请涉及推荐系统
，尤其涉及一种金融产品的推荐方法、装置和设备。

技术介绍

[0002]随着信息技术的发展，可以基于信息技术分析金融产品。可以基于信息技术为用户推荐金融产品。
[0003]现有技术中，可以基于用户历史浏览金融产品的情况，为用户推荐金融产品。
[0004]然而现有技术中，仅基于用户历史浏览金融产品的情况，向用户推荐金融产品，并不准确；不能准确的向用户推荐与用户匹配的金融产品，且若用户没有浏览过金融产品，就无法向用户推荐金融产品。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种金融产品的推荐方法、装置和设备，用以解决不能准确的向用户推荐与用户匹配的金融产品的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种金融产品的推荐方法，所述方法包括：
[0007]获取待处理的金融产品列表，其中，所述待处理的金融产品列表中包括至少一个待处理的金融产品；
[0008]确定所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息，并获取用户对应资讯的关键信息；
[0009]将所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息、以及所述资讯的关键信息，输入至预设的推荐模型中，得到待推荐的金融产品列表，所述待推荐的金融产品列表中包括至少一个待推荐的金融产品；
[0010]将所述待推荐的金融产品推荐给所述用户。
[0011]在可行的一种实现方式中，所述产品标签信息包括以下的一种或多种：产品类别、风险等级、产品数据信息、第一时间段内的热门度、第二时间段内的热门度；其中，所述第一时间段的时间长度大于所述第二时间段的时间长度。
[0012]在可行的一种实现方式中，若产品标签信息包括第一时间段内的热门度和第二时间段内的热门度，则确定所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息，包括：
[0013]获取所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品在所述第一时间段内的各第一产品数据信息、以及在所述第二时间段内的各第二产品数据信息，并确定待处理的金融产品在所述第一时间段内的每一第一产品数据信息所对应的权重，确定待处理的金融产品在所述第二时间段内的每一第二产品数据信息所对应的权重；
[0014]根据待处理的金融产品在所述第一时间段内的各第一产品数据信息、以及每一第一产品数据信息所对应的权重，确定待处理的金融产品的第一时间段内的热门度；
[0015]根据待处理的金融产品在所述第一时间段内的各第二产品数据信息、以及每一第
二产品数据信息所对应的权重，确定待处理的金融产品的第二时间段内的热门度。
[0016]在可行的一种实现方式中，获取用户对应资讯的关键信息，包括：
[0017]获取所述用户浏览过的资讯，并采用自然语言处理方式提取所述资讯的关键信息。
[0018]在可行的一种实现方式中，在将所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息、以及所述资讯的关键信息，输入至预设的推荐模型中，得到待推荐的金融产品列表之前，还包括：
[0019]获取所述用户的感兴趣标签，根据确定所述待处理的金融产品列表中的与所述感兴趣标签匹配的待处理的金融产品；
[0020]其中，与所述感兴趣标签匹配的待处理的金融产品，为输入至预设的推荐模型中的金融产品。
[0021]在可行的一种实现方式中，所述方法还包括：
[0022]获取待训练的金融产品列表，所述待训练的金融产品列表中包括至少一个待训练的金融产品；
[0023]确定所述待训练的金融产品列表中待处理的金融产品的产品标签信息，并获取用户浏览过的资讯和用户兴趣标签信息；
[0024]对所述待处理的金融产品的产品标签信息、以及用户浏览过的资讯进行特征提取，得到特征向量；并根据所述特征向量对初始模型进行训练，得到初始的推荐模型；
[0025]根据所述待处理的金融产品的产品标签信息和所述用户兴趣标签信息，对所述初始的推荐模型进行增量迭代训练，得到用于得到待推荐的金融产品的推荐模型。
[0026]在可行的一种实现方式中，若产品标签信息包括第一时间段内的热门度和第二时间段内的热门度，其中，所述第一时间段的时间长度大于所述第二时间段的时间长度，则确定所述待训练的金融产品列表中待处理的金融产品的产品标签信息，包括：
[0027]获取所述待训练的金融产品列表中的待训练的金融产品在所述第一时间段内的各第一产品数据信息、以及在所述第二时间段内的各第二产品数据信息，并确定待训练的金融产品在所述第一时间段内的每一第一产品数据信息所对应的权重，确定待训练的金融产品在所述第二时间段内的每一第二产品数据信息所对应的权重；
[0028]根据待训练的金融产品在所述第一时间段内的各第一产品数据信息、以及每一第一产品数据信息所对应的权重，确定待训练的金融产品的第一时间段内的热门度；
[0029]根据待训练的金融产品在所述第一时间段内的各第二产品数据信息、以及每一第二产品数据信息所对应的权重，确定待训练的金融产品的第二时间段内的热门度。
[0030]在可行的一种实现方式中，所述用户兴趣标签信息包括用户在第一时间段内的感兴趣度、以及用户在第二时间段内的感兴趣度，其中，所述第一时间段的时间长度大于所述第二时间段的时间长度；获取用户兴趣标签信息，包括：
[0031]获取用户在第一时间段内对金融产品的第一行为数据、以及用户在第二时间段内对金融产品的第二行为数据；
[0032]根据每一第一行为数据、与每一第一行为数据对应的权重，确定用户在第一时间段内的感兴趣度；并根据每一第二行为数据、与每一第二行为数据对应的权重，确定用户在第二时间段内的感兴趣度。
[0033]第二方面，本申请提供一种金融产品的推荐装置，所述装置包括：
[0034]第一获取单元，用于获取待处理的金融产品列表，其中，所述待处理的金融产品列表中包括至少一个待处理的金融产品；
[0035]第一确定单元，用于确定所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息；
[0036]第二获取单元，用于获取用户对应资讯的关键信息；
[0037]第二确定单元，用于将所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息、以及所述资讯的关键信息，输入至预设的推荐模型中，得到待推荐的金融产品列表，所述待推荐的金融产品列表中包括至少一个待推荐的金融产品；
[0038]推荐单元，用于将所述待推荐的金融产品推荐给所述用户。
[0039]在可行的一种实现方式中，所述产品标签信息包括以下的一种或多种：产品类别、风险等级、产品数据信息、第一时间段内的热门度、第二时间段内的热门度；其中，所述第一时间段的时间长度大于所述第二时间段的时间长度。
[0040]在可行的一种实现方式中，若产品标签信息包括第一时间段内的热门度和第二时间段内的热门度，则所述第一确定单元，包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金融产品的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的金融产品列表，其中，所述待处理的金融产品列表中包括至少一个待处理的金融产品；确定所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息，并获取用户对应资讯的关键信息；将所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息、以及所述资讯的关键信息，输入至预设的推荐模型中，得到待推荐的金融产品列表，所述待推荐的金融产品列表中包括至少一个待推荐的金融产品；将所述待推荐的金融产品推荐给所述用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品标签信息包括以下的一种或多种：产品类别、风险等级、产品数据信息、第一时间段内的热门度、第二时间段内的热门度；其中，所述第一时间段的时间长度大于所述第二时间段的时间长度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若产品标签信息包括第一时间段内的热门度和第二时间段内的热门度，则确定所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息，包括：获取所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品在所述第一时间段内的各第一产品数据信息、以及在所述第二时间段内的各第二产品数据信息，并确定待处理的金融产品在所述第一时间段内的每一第一产品数据信息所对应的权重，确定待处理的金融产品在所述第二时间段内的每一第二产品数据信息所对应的权重；根据待处理的金融产品在所述第一时间段内的各第一产品数据信息、以及每一第一产品数据信息所对应的权重，确定待处理的金融产品的第一时间段内的热门度；根据待处理的金融产品在所述第一时间段内的各第二产品数据信息、以及每一第二产品数据信息所对应的权重，确定待处理的金融产品的第二时间段内的热门度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户对应资讯的关键信息，包括：获取所述用户浏览过的资讯，并采用自然语言处理方式提取所述资讯的关键信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述待处理的金融产品列表中的待处理的金融产品的产品标签信息、以及所述资讯的关键信息，输入至预设的推荐模型中，得到待推荐的金融产品列表之前，还包括：获取所述用户的感兴趣标签，根据确定所述待处理的金融产品列表中的与所述感兴趣标签匹配的待处理的金融产品；其中，与所述感兴趣标签匹配的待处理的金融产品，为输入至预设的推荐模型中的金融产品。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取待训练的金融产品列表，所述待训练的金融产品列表中包括至少一个待训练的金融产品；确定所述待训练的金融产品列表中待处理的金融产品的产品标签信息，并获取用户浏览过的资讯和用户兴趣标签信息；对所述待处理的金融产品的产品标签信息、以及用户浏览过的资讯进行特征提取，得到特征向量；并根据所述特征向量对初始模型进行训练，得到初始的推荐模型；
根据所述待处理的金融产品的产品标签信息和所述用户兴趣标签信息，对所述初始的推荐模型进行增量...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹清鑫，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：