【技术实现步骤摘要】
一种基于内容的线性回归理财产品推荐方法
本专利技术属于大数据应用
,尤其涉及一种基于内容的线性回归理财产品推荐方法。
技术介绍
理财产品推荐方法是根据用户过去喜欢的产品,为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。该推荐方法一般包括以下三步:1.产品特征表示:为每个产品抽取出一些特征来表示此产品;2.用户偏好学习:利用一个用户过去喜欢(及不喜欢)的产品的特征数据,来学习出此用户的喜好特征;3.推荐生成:一个用户偏好和产品特征匹配的过程,为此用户推荐一组相关性最大的产品。现有采用基于内容的线性方式进行产品推荐时,在回归方程求解中,有些系数出现负数,表明该特性对用户购买该产品呈负相关,但针对特定理财推荐的应用场景,理财产品的特征属性和一般商品的推荐不同,专家对理财产品其特征值的量化具有意义,例如产品收益值,产品灵活性,产品预期达成率,所属银行规模。分数越高代表该特性越优良,与群众喜好呈现正相关模式,如灵活性和收益的分值上,灵活性差的分值低,灵活性好的分值高,收益差的分值低,收益好的分值高,结合实际情况,该特性数值化后越高应该越受欢迎,但在训练的结果某些特征k的系数出 ...
【技术保护点】
一种基于内容的线性回归理财产品推荐方法,其特征在于,在线获取用户的产品信息表和用户行为记录表后,包括以下步骤:步骤1.产品信息表A”通过专家属性打分规则A'形成产品‑属性打分表A,A中元素
【技术特征摘要】
1.一种基于内容的线性回归理财产品推荐方法,其特征在于,在线获取用户的产品信息表和用户行为记录表后,包括以下步骤:步骤1.产品信息表A”通过专家属性打分规则A'形成产品-属性打分表A,A中元素表示第j个商品第k个特征的专家量化值;步骤2.用户行为记录表B”通过专家操作打分规则B'形成用户-产品喜好打分表B,B中元素表示第i个用户对第j个商品的隐式喜好打分值;步骤3.设用户-产品分数阈值为β,针对用户i,选择符合条件的用户-商品喜好打...
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