待推荐对象组合的确定方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种待推荐对象组合的确定方法、装置及存储介质，涉及年金技术领域，应用于金融服务平台，包括：获取待推荐的多个候选对象；基于候选对象的属性信息，对多个候选对象进行聚类处理，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组；在至少一个候选对象组中，确定对应属性信息满足用户属性信息要求的候选对象组为目标对象组；在目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合。本通过对待推荐的多个候选对象进行聚类处理，获得精确分类的候选对象组，进而能够精确地从候选对象组中匹配到符合用户待推荐的对象组合，显著提高了金融产品组合推荐的精准性和智能化程度。组合推荐的精准性和智能化程度。组合推荐的精准性和智能化程度。

【技术实现步骤摘要】
待推荐对象组合的确定方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及年金
，尤其涉及一种待推荐对象组合的确定方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]养老第三支柱产品是居民个人自愿购买的、由商业机构提供的个人养老金等投资产品，其类型繁多，具有不同的期望收益率和风险等级等。
[0003]目前，金融服务平台仅能向用户展示投资产品的类型以及单个投资产品的期望收益率、风险等级等信息，通常由人工根据经验做出投资产品的组合方案供用户选择，导致推荐缺乏精确性，进而导致用户粘性较低。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种待推荐对象组合的确定方法、装置及存储介质，用以解决人工推荐缺乏精确性的问题。
[0005]第一方面，本申请提供一种待推荐对象组合的确定方法，应用于金融服务平台，确定方法包括：获取待推荐的多个候选对象；基于候选对象的属性信息，对多个候选对象进行聚类处理，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组；在至少一个候选对象组中，确定对应属性信息满足用户属性信息要求的候选对象组为目标对象组；在目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合。
[0006]可选的，基于候选对象的属性信息，对多个候选对象进行聚类处理，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组，包括：基于属性信息，针对多个候选对象中每个候选对象，确定与候选对象的欧氏距离小于阈值的候选对象，得到包含候选对象和与候选对象的欧氏距离小于阈值的候选对象；根据多个候选对象中每个候选对象对应的候选对象集合，确定候选对象周围的候选对象密度；基于候选对象密度，采用模糊聚类算法，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组，模糊聚类算法包括模糊C
‑
均值聚类算法。
[0007]可选的，基于候选对象密度，采用模糊聚类算法，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组，包括：根据以下公式一，建立模糊C
‑
均值聚类算法的目标函数：
[0008][0009]其中，V表示聚类中心矩阵，U表示模糊度矩阵，μ
ki
表示第i个候选对象属于第k个候选对象集合的隶属度，z
i
表示第i个候选对象的候选对象密度，d
ki
表示第i个候选对象与第k个候选对象集合的中心点之间的欧氏距离，c表示候选对象集合的个数，n表示候选对象的总数，m表示模糊指数，1.5≤m≤2.5，1≤k≤c；最小化目标函数，得到对应的至少一个聚类中心和以该聚类中心为中心的候选对象组。
[0010]可选的，根据多个候选对象中每个候选对象对应的候选对象集合，确定候选对象周围的候选对象密度，包括：根据以下公式二，确定候选对象周围的候选对象密度：
[0011][0012]其中，|A
f
|表示第f个候选对象集合A
f
中的元素个数。
[0013]可选的，在目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合，包括：采用均值
‑
方差模型，在目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合。
[0014]可选的，采用均值
‑
方差模型，在目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合，包括：根据目标候选对象在候选对象组合中所占比例和目标候选对象的属性信息，建立匹配模型；根据目标候选对象在候选对象组合中所占比例和用户属性信息要求，建立针对匹配模型的约束条件；在约束条件下，利用匹配模型，从基于不同的比例和不同的目标候选对象构成的多个组合中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合。
[0015]可选的，根据目标候选对象在候选对象组合中所占比例和目标候选对象的属性信息，建立匹配模型，包括：根据以下式子，建立匹配模型：
[0016]minx
T
Qx，
[0017]其中，x表示各个目标候选对象在候选对象组合中所占比例构成的向量，Q表示属性信息向量协方差矩阵，W表示属性信息向量的期望向量，b表示用户属性信息要求，c表示目标候选对象的类型，Z表示一个非常规矩阵，R表示属性信息矩阵；
[0018]对应地，约束条件为：x
T
W≥b，W＝Z*R，
[0019]第二方面，本申请还提供一种待推荐对象组合的确定装置，应用于金融服务平台，确定装置包括：获取模块，用于获取待推荐的多个候选对象；聚类模块，用于基于候选对象的属性信息，对多个候选对象进行聚类处理，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组；第一确定模块，用于在至少一个候选对象组中，确定对应属性信息满足用户属性信息要求的候选对象组为目标对象组；第二确定模块，用于在目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合。
[0020]第三方面，本申请还提供一种电子设备，包括：存储器，处理器；存储器，用于存储程序指令；处理器，用于调用程序指令，以执行如上述第一方面提供的任一项待推荐对象组合的确定方法。
[0021]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述第一方面提供的任一项待推荐对象组合的确定方法。
[0022]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序；计算机程序被执行时，实现如上述第一方面提供的任一项待推荐对象组合的确定方法。
[0023]本申请提供的待推荐对象组合的确定方法、装置及存储介质，应用于金融服务平台，包括：获取待推荐的多个候选对象；基于候选对象的属性信息，对多个候选对象进行聚类处理，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组；在至少一个候选对象组中，确定对应属性信息满足用户属性信息要求的候选对象组为目标对象组；在目标对象组包含的目标
候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合。本申请通过对待推荐的多个候选对象进行聚类处理，获得精确分类的候选对象组，进而能够精确地从候选对象组中匹配到符合用户待推荐的对象组合，显著提高了金融产品组合推荐的精准性和智能化程度，提高金融服务平台的用户体验，增加用户粘性。
附图说明
[0024]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0025]图1为本申请实施例提供的应用场景示意图一；
[0026]图2为本申请实施例提供的应用场景示意图二；
[0027]图3为本申请实施例提供的待推荐对象组合的确定方法的流程示意图一；
[0028]图4为本申请实施例提供的待推荐对象组合的确定方法的流程示意图二；
[0029]图5为本申请实施例提供的待推荐对象组合的确定装置的结构示意图；
[0030]图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
[0031]通过上本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种待推荐对象组合的确定方法，其特征在于，应用于金融服务平台，所述确定方法包括：获取待推荐的多个候选对象；基于候选对象的属性信息，对所述多个候选对象进行聚类处理，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组；在所述至少一个候选对象组中，确定对应属性信息满足用户属性信息要求的候选对象组为目标对象组；在所述目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风险等级的候选对象组合为待推荐的对象组合。2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述基于候选对象的属性信息，对所述多个候选对象进行聚类处理，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组，包括：基于所述属性信息，针对所述多个候选对象中每个候选对象，确定与所述候选对象的欧氏距离小于阈值的候选对象，得到包含所述候选对象和与所述候选对象的欧氏距离小于阈值的候选对象；根据所述多个候选对象中每个候选对象对应的候选对象集合，确定所述候选对象周围的候选对象密度；基于所述候选对象密度，采用模糊聚类算法，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组，所述模糊聚类算法包括模糊C
‑
均值聚类算法。3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述基于所述候选对象密度，采用模糊聚类算法，得到具有不同聚类中心的至少一个候选对象组，包括：根据以下公式一，建立所述模糊C
‑
均值聚类算法的目标函数：其中，V表示聚类中心矩阵，U表示模糊度矩阵，μ
ki
表示第i个候选对象属于第k个候选对象集合的隶属度，z
i
表示第i个候选对象的候选对象密度，d
ki
表示第i个候选对象与第k个候选对象集合的中心点之间的欧氏距离，c表示候选对象集合的个数，n表示候选对象的总数，m表示模糊指数，1.5≤m≤2.5，1≤k≤c；最小化目标函数，得到对应的至少一个聚类中心和以该聚类中心为中心的候选对象组。4.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述多个候选对象中每个候选对象对应的候选对象集合，确定所述候选对象周围的候选对象密度，包括：根据以下公式二，确定所述候选对象周围的候选对象密度：其中，|A
f
|表示第f个候选对象集合A
f
中的元素个数。5.根据权利要求1至4中任一项所述的确定方法，其特征在于，所述在所述目标对象组包含的目标候选对象中，匹配满足用户风...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄祖源，曹香，
申请(专利权)人：泰康养老保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：