银行产品推荐方法、装置及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种银行产品推荐方法、装置及服务器，涉及金融领域。银行产品推荐方法应用于与用户终端通信连接的服务器，该方法包括：获得用户终端上传的与新用户对应的新用户数据；对新用户数据进行特征提取，得到新用户特征；通过余弦相似度计算新用户特征与预存储的多类已购买用户中的每个已购买用户特征的相似度，得到新用户特征与每一类已购买用户的相似度；选取与新用户特征相似度最高的其中一类或多类已购买用户为目标用户；将目标用户所对应的已购买产品推荐给新用户。本发明专利技术公开的银行产品推荐方法、装置及服务器可有效提高银行营销准确率，实现银行金融产品的个性化精准推荐。

【技术实现步骤摘要】
银行产品推荐方法、装置及服务器
本专利技术涉及金融领域，尤其是涉及一种银行产品推荐方法、装置及服务器。
技术介绍
近年来，人们对银行金融产品的认可度、信任度、需求量越来越高，而与以前银行金融产品的单一性不同，当前银行产品存在种类丰富、可选择性高、购买门槛低等特点，银行产品已从之前少部分人可购买的金融产品，变成了大众可参与的资产增值渠道之一。同时，每类金融产品中存在收益率、持有时长、风险等级等较多的数据特征，如理财产品其收益时间可分为有随取随到、T+1等等。因此，对于银行的金融产品如何能更好挖掘客户潜力、针对客户进行个性化精确推荐成了一个重要诉求。目前，银行为运用积累的数据，银行大部分采取了基于人工经验的规则引擎和传统的机器学习方法进行产品营销，但随着银行金融产品、数据维度、数据量日益剧增，营销上所采取的经验规则和方法越来越难以满足市场需要，从而使得在银行金融产品的市场定位和客户个性化需求之间产生错配。由上所述，现有的营销体系下银行并没有完全发挥出已有数据的价值，反而由于数据冗余、产品过多等原因增加了自身的营销成本和客户的购买成本，这将导致不能充分挖掘客户的需求潜力，使得银行产品营销部本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种银行产品推荐方法，应用于与用户终端通信连接的服务器，其特征在于，所述方法包括：获得用户终端上传的与新用户对应的新用户数据；对所述新用户数据进行特征提取，得到新用户特征；通过余弦相似度计算所述新用户特征与预存储的多类已购买用户中的每个已购买用户特征的相似度，得到所述新用户特征与每一类已购买用户的相似度；选取与所述新用户特征相似度最高的其中一类或多类已购买用户为目标用户；将所述目标用户所对应的已购买产品推荐给所述新用户。

【技术特征摘要】
1.一种银行产品推荐方法，应用于与用户终端通信连接的服务器，其特征在于，所述方法包括：获得用户终端上传的与新用户对应的新用户数据；对所述新用户数据进行特征提取，得到新用户特征；通过余弦相似度计算所述新用户特征与预存储的多类已购买用户中的每个已购买用户特征的相似度，得到所述新用户特征与每一类已购买用户的相似度；选取与所述新用户特征相似度最高的其中一类或多类已购买用户为目标用户；将所述目标用户所对应的已购买产品推荐给所述新用户。2.根据权利要求1所述的银行产品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述新用户数据进行预处理；所述对所述新用户数据进行特征提取，包括：对预处理后的所述新用户数据进行特征提取。3.根据权利要求1所述的银行产品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：根据加权算法对每个所述新用户特征和与每个所述新用户特征对应的已购买用户特征赋予相应的权重，所述加权算法公式为：其中，n为新用户数据的特征总数，dt为特征项t的文档频率，α为常数，ct为第t个新用户特征。4.根据权利要求3所述的银行产品推荐方法，其特征在于，所述余弦相似度的计算公式为：其中，d1表示已购买用户，d2表示新用户，n表示用户文本特征的总数量，mj表示第j个特征的特征项数量，k表示用户特征项的第k个特征，w1jk表示已购买用户特征项对应的特征值，w2jk表示新用户特征项对应的特征值。5.一种银行产品推荐装置，应用于与用户终端通信连接的服务器，其特征在于，所述银行产品推荐装置包括：获取模块，用于获得用户终端上传的与新用户对应的新用户数据；特征提取模块，用于对所述新用户数据进行特征提取，得到新用户特征；相似度计算模块，用于通过余弦相似度计算所述新用户特征与预存储的多类已购买用户中的每个已购买用户特征的相似度，得到所述新用户特征与每...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，彭恒，陈维龙，吴兰洁，
申请(专利权)人：成都知数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51