本发明专利技术提供了一种理财产品推送方法和装置，特别涉及金融领域，所述方法包括：基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量；基于互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量；将广义近邻向量中除互近邻向量的其他向量作为多个备选向量，分别判断备选向量的筛选数量的第一最近邻向量中互近邻向量的数量是否大于或等于保留数量，若是，将备选向量作为已选向量；基于多个已选向量和互近邻向量对应的待定用户类型，确定目标用户的目标用户类型，基于目标用户类型向目标用户推送理财产品。本发明专利技术能够提高理财产品推送的速度和准确性，从而提高理财产品推送效率。送效率。送效率。
【技术实现步骤摘要】
理财产品推送方法和装置
[0001]本专利技术涉及产品推送
，特别涉及金融领域，尤其涉及一种理财产品推送方法和装置。
技术介绍
[0002]现有的理财产品推送方法，主要包括人工推送和基于模型的推送。人工推送主要为工作人员对用户的特性进行研究，确定用户的类型，从而针对用户的类型向用户推送理财产品，但是，人工推送的准确性取决于工作人员的经验，推送准确性有待提高，且人工推送需要耗费大量的时间对用户有关数据进行研究，推送的速度较慢。基于模型的推送主要为使用大量的历史用户数据和对应的用户类型对预设的模型进行训练，并将训练好的模型投入到理财产品推送中，实际推送时，往往将当前用户的数据输入到模型中，使模型对当前用户的类型进行预测，之后再基于模型预测的类型对应地向用户进行理财产品的推送，但是，基于模型的推送需要耗费大量时间和计算资源训练模型，从而导致整体推送的时间较长，速度较慢。综上所述，现有的理财产品推送方法，存在推送速度慢、准确性差，从而导致理财产品推送效率低下的问题，不利于提高理财产品供给方的收入和用户的体验。
技术实现思路
[0003]本专利技术的一个目的在于提供一种理财产品推送方法，以解决现有技术的理财产品推送速度慢、准确性差，从而导致理财产品推送效率低下的问题。本专利技术的另一个目的在于提供一种理财产品推送装置。本专利技术的再一个目的在于提供一种计算机设备。本专利技术的还一个目的在于提供一种可读介质。本专利技术的还一个目的在于提供一种计算机程序产品。
[0004]为了达到以上目的，本专利技术的一方面公开了一种理财产品推送方法，所述方法包括：
[0005]基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量，其中所述广义近邻向量包括所述互近邻向量；基于所述互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量；其中，所述筛选数量大于所述保留数量；
[0006]将所述广义近邻向量中除所述互近邻向量的其他向量作为多个备选向量，分别判断所述备选向量的筛选数量的第一最近邻向量中所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述保留数量，若是，将所述备选向量作为已选向量；
[0007]基于多个所述已选向量和所述互近邻向量对应的待定用户类型，确定目标用户的目标用户类型，基于所述目标用户类型向目标用户推送理财产品。
[0008]可选的，进一步包括：
[0009]在基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量之前，
[0010]将多个历史用户信息进行特征向量化处理，得到对应的所述历史用户特征向量。
[0011]可选的，进一步包括：
[0012]在基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量之前，
[0013]将目标用户信息进行特征向量化处理，得到对应的所述目标用户特征向量。
[0014]可选的，所述基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量，包括：
[0015]将所述目标用户特征向量和所述历史用户特征向量进行聚类，得到整体向量集合；
[0016]基于所述目标用户特征向量和多个所述历史用户特征向量，分别得到所述目标用户特征向量和所述历史用户特征向量的第一欧式距离以及每个所述历史用户特征向量与整体向量集合中其他向量的第二欧式距离；
[0017]将第一欧式距离最近的最近邻数量的多个所述历史用户特征向量作为所述目标用户特征向量的第二最近邻向量；
[0018]将每个历史用户特征向量的第二欧式距离最近的最近邻数量的整体向量集合中多个其他向量作为对应所述历史用户特征向量的第三最近邻向量；
[0019]将所述第二最近邻向量和所述第三最近邻向量确定为所述目标用户特征向量的广义近邻向量；
[0020]将所述广义近邻向量中既为所述第二最近邻向量又为所述第三最近邻向量的向量确定为目标用户特征向量的所述互近邻向量。
[0021]可选的，所述基于所述互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量，包括：
[0022]将所述互近邻数量乘以预设的筛选保留系数，得到所述筛选数量；
[0023]将所述互近邻数量除以预设的筛选保留系数，得到所述保留数量。
[0024]可选的，所述判断所述备选向量的筛选数量的第一最近邻向量中所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述保留数量，若是，将所述备选向量作为已选向量，包括：
[0025]将所述目标用户特征向量和所述历史用户特征向量进行聚类，得到整体向量集合；
[0026]基于所述备选向量和整体向量集合中除所述备选向量的多个其他向量，分别得到所述备选向量和所述整体向量集合中除所述备选向量的多个其他向量的第三欧式距离；
[0027]将第三欧式距离最近的筛选数量的所述整体向量集合中除所述备选向量的多个其他向量作为备选向量的多个所述第一最近邻向量；
[0028]判断所述第一最近邻向量中包括的所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述保留数量，若是，将所述备选向量作为已选向量。
[0029]可选的，所述基于多个所述已选向量和所述互近邻向量对应的待定用户类型，确定目标用户的目标用户类型，包括：
[0030]将所述已选向量和互近邻向量进行聚类，得到最终向量集合；
[0031]基于所述最终向量集合中的最终向量元素对应的待定用户类型，确定所述历史用户类型对应的所述最终向量元素的最终向量元素数量；
[0032]将所述最终向量元素数量最大的所述历史用户类型确定为所述目标用户类型。
[0033]为了达到以上目的，本专利技术的另一方面公开了一种理财产品推送装置，所述装置
包括：
[0034]第一近邻筛选模块，用于基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量，其中所述广义近邻向量包括所述互近邻向量；基于所述互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量；其中，所述筛选数量大于所述保留数量；
[0035]第二近邻筛选模块，用于将所述广义近邻向量中除所述互近邻向量的其他向量作为多个备选向量，分别判断所述备选向量的筛选数量的第一最近邻向量中所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述保留数量，若是，将所述备选向量作为已选向量；
[0036]推送模块，用于基于多个所述已选向量和所述互近邻向量对应的待定用户类型，确定目标用户的目标用户类型，基于所述目标用户类型向目标用户推送理财产品。
[0037]本专利技术还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法。
[0038]本专利技术还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种理财产品推送方法，其特征在于，包括：基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量，其中所述广义近邻向量包括所述互近邻向量；基于所述互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量；其中，所述筛选数量大于所述保留数量；将所述广义近邻向量中除所述互近邻向量的其他向量作为多个备选向量，分别判断所述备选向量的筛选数量的第一最近邻向量中所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述保留数量，若是，将所述备选向量作为已选向量；基于多个所述已选向量和所述互近邻向量对应的待定用户类型，确定目标用户的目标用户类型，基于所述目标用户类型向目标用户推送理财产品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：在基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量之前，将多个历史用户信息进行特征向量化处理，得到对应的所述历史用户特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：在基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量之前，将目标用户信息进行特征向量化处理，得到对应的所述目标用户特征向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的目标用户特征向量、最近邻数量和历史用户特征向量，确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量，包括：将所述目标用户特征向量和所述历史用户特征向量进行聚类，得到整体向量集合；基于所述目标用户特征向量和多个所述历史用户特征向量，分别得到所述目标用户特征向量和所述历史用户特征向量的第一欧式距离以及每个所述历史用户特征向量与整体向量集合中其他向量的第二欧式距离；将第一欧式距离最近的最近邻数量的多个所述历史用户特征向量作为所述目标用户特征向量的第二最近邻向量；将每个历史用户特征向量的第二欧式距离最近的最近邻数量的整体向量集合中多个其他向量作为对应所述历史用户特征向量的第三最近邻向量；将所述第二最近邻向量和所述第三最近邻向量确定为所述目标用户特征向量的广义近邻向量；将所述广义近邻向量中既为所述第二最近邻向量又为所述第三最近邻向量的向量确定为目标用户特征向量的所述互近邻向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量，包括：将所述互近邻数量乘以预设的筛选保留系数，得到所述筛选数量；将所述互近邻数量除以预设的筛选保留系数，得到所述保留数量。6....
【专利技术属性】
技术研发人员：王祎琨，麻珂欣，彭洋，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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