【技术实现步骤摘要】
产品智能推荐方法、服务器及存储介质
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种产品智能推荐方法、服务器及计算机可读存储介质。
技术介绍
互联网时代，面对众多的产品和大量不同需求的客户，如何向客户推荐最适合的产品，是企业营销一直在探索的问题。以保险产品为例，随着社会的发展，人们越来越倾向于通过购买保险产品来保障人身及财产安全。然而，每一项服务类产品所涉及到的服务类型是有限的，没有一种服务类产品能够向客户提供全面的服务。已购买过服务类产品的客户都具有一定的购买力，但目前的系统无法根据客户的信息和已购买的产品去分析客户的购买能力，智能地向客户推荐适合的服务类产品。
技术实现思路
鉴于以上内容，本专利技术提供一种产品智能推荐方法、服务器及计算机可读存储介质，其主要目的在于为客户推荐合适的服务类产品。为实现上述目的，本专利技术提供一种产品智能推荐方法，该方法包括：获取步骤：获取已购买产品的客户的相关信息，包括基本信息和购买信息；筛选步骤：根据客户的基本信息，利用预设的筛选规则筛选出具有购买力的客户；统计步骤：根据所述具有购买力的客户的购买信息，统计每个客户购买的产品中未涉及的服...
【技术保护点】
1.一种产品智能推荐方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：获取步骤：获取已购买产品的客户的相关信息，包括基本信息和购买信息；筛选步骤：根据客户的基本信息，利用预设的筛选规则筛选出具有购买力的客户；统计步骤：根据所述具有购买力的客户的购买信息，统计每个客户购买的产品中未涉及的服务类型得到所述未涉及的服务类型对应的产品；预测步骤：将所述未涉及的服务类型对应的产品及购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到每个客户购买所述未涉及的服务类型对应的产品的购买概率；推荐步骤：判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈...
【技术特征摘要】
1.一种产品智能推荐方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：获取步骤：获取已购买产品的客户的相关信息，包括基本信息和购买信息；筛选步骤：根据客户的基本信息，利用预设的筛选规则筛选出具有购买力的客户；统计步骤：根据所述具有购买力的客户的购买信息，统计每个客户购买的产品中未涉及的服务类型得到所述未涉及的服务类型对应的产品；预测步骤：将所述未涉及的服务类型对应的产品及购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到每个客户购买所述未涉及的服务类型对应的产品的购买概率；推荐步骤：判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈值的产品推荐给该客户。2.根据权利要求1所述的产品智能推荐方法，其特征在于，所述预先确定的预测模型为支持向量机模型，所述预先确定的预测模型的训练步骤如下：获取预设数量具有购买力的客户的购买信息、未涉及的服务类型对应的产品及预设时间内购买的产品组成样本集；从样本集中抽取第一比例的购买信息、未涉及的服务类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为训练集，从样本集中抽取第二比例的购买信息、未涉及的服务类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为验证集；利用所述训练集对支持向量机模型进行训练，得到所述预测模型；及利用所述验证集对所述预测模型的准确率进行验证，若准确率大于或者等于预设值，则训练结束，若准确率小于预设值，则增加具有购买力的客户的数量并重新执行训练步骤直至准确率大于或等于预设值。3.根据权利要求1或2所述的产品智能推荐方法，其特征在于，所述预先确定的推荐模型的表达式为：其中，P代表未涉及的服务类型对应的产品的购买概率，A、B代表模型系数，f(x)代表支持向量机的决策函数。4.根据权利要求1所述的产品智能推荐方法，其特征在于，所述预设的筛选规则包括：根据客户的基本信息，提取出与筛选表对应的多个因子，将提取出的多个因子进行排序；按照排序顺序，逐一选择提取出的因子与筛选表中对应的因子相比较，得到各个提取的因子的初始分值；根据得到的初始分值，利用预设的权重计算公式进行计算，得到该客户的购买力得分；判断客户的购买力得分是否大于或等于预设购买力阈值，若客户的购买力得分大于或等于预设购买力阈值，则判断该客户具有购买力。5.根据权利要求1或4所述的产品智能推荐方法，其特征在于，所述预设的权重计算公式为：其中，Y代表客户的购买力得分，n为整数且n>0，ki代表第i个因子的权重系数，Xi代表第i个因子的初始分值。6.根据权利要求1所述的产品智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：李治，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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