一种保险产品推荐方法、服务器及计算机可读介质技术

本发明专利技术实施例公开了一种保险产品推荐方法、服务器及计算机可读介质，其中方法包括：获取第一用户的用户特征数据；确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度；将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户。通过本申请，可以实现针对保险产品的精准推荐。

A Recommendation Method for Insurance Products, Servers and Computer Readable Media

【技术实现步骤摘要】
一种保险产品推荐方法、服务器及计算机可读介质
本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种保险产品推荐方法、服务器及计算机可读介质。
技术介绍
车险，也即机动车辆保险，是指对机动车辆由于自然灾害或意外事故所造成的人身伤亡或财产损失负赔偿责任的一种商业保险。通俗的来说，车险是以机动车辆本身及其第三者责任等为保险标的一种运输工具保险。其保险客户，主要是拥有各种机动交通工具的法人团队和个人。随着保险意识的提高，越来越多的企业、家庭和个人在购买机动车辆后，会为车辆投保，购买车险，以保障车祸事故中受害人的正当权益。现有的车险销售模式主要包括：一、传统的销售模式，例如，通过业务员和车主沟通，无目的性地向车主推荐各类车险。在车主确认要购买的车险种类后，再由业务员将车主提供投保所需的各项信息、已缴纳的车险费用等录入系统生成保单，完成车险的销售；二、车险公司通过自助终端销售车险，自助终端上展示车险公司提供的各种险种和保额，以供用户选择。在整个实现过程中，用户需要在繁多的险种中选择满足自身需求的险种产品，然后再进行购买。由上述论述可以知道，现有的针对保险产品的销售存在盲目性、针对性差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种保险产品推荐方法、服务器及计算机可读介质，可解决现有技术中针对保险产品的销售存在盲目性、针对性差的这一问题，可以实现保险产品的精准推荐。第一方面，本专利技术实施例提供了一种保险产品推荐方法，该方法包括：获取第一用户的用户特征数据；确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度；将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户。通过本专利技术实施例，服务器根据用户的特征数据与保险产品的属性特征之间的关联度向用户推荐保险产品，可以实现针对保险产品的精准推荐。可选的，所述获取第一用户的用户特征数据，包括：根据所述第一用户的数据构建第一用户画像，其中，所述第一用户画像用于表征所述第一用户的行为特征和/或静态特征；所述确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度，包括：确定所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。可选的，所述第一用户的数据包括所述第一用户的基本数据和所述第一用户在不同维度上的行为数据；所述根据所述第一用户的数据构建第一用户画像，包括：通过深度学习算法对所述第一用户的基本数据进行学习，得到所述第一用户的静态特征向量；通过所述深度学习算法对所述第一用户的行为数据进行学习，得到所述第一用户的行为特征向量；根据所述第一用户的静态特征向量和/或所述第一用户的行为特征向量构建所述第一用户画像。可选的，所述确定所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度，包括：基于用户画像样本数据与保险产品的属性特征样本数据进行训练，得到所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。可选的，所述将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户，包括：将排名前N位的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户；其中，N为大于0的正整数。可选的，所述将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户，还包括：将所述关联度大于第一预设阈值对应的保险产品推荐给所述第一用户。可选的，所述获取第一用户的用户特征数据，包括：对第一用户的数据进行分类，得到M个数据集；其中，所述M为大于0的正整数；所述M个数据集用于表征所述第一用户在不同维度上的用户特征；所述确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度，包括：确定至少一个数据集分别与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。可选的，所述对第一用户的数据进行分类，得到M个数据集，包括：确定所述第一用户的数据中的两两数据之间的相关度；若所述两两数据之间的相关度大于第二预设阈值，则对所述两两数据进行聚类，以得到所述M个数据集。可选的，所述确定至少一个数据集分别与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度，包括：基于所述至少一个数据集的样本数据与保险产品的属性特征样本数据进行训练，得到所述至少一个数据集分别与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。可选的，所述将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户，包括：将确定的每个数据集与所述保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度进行排序，得到所述确定的每个数据集各自对应的排序结果；根据所述每个数据集各自对应的排序结果，将保险产品推荐给所述第一用户。可选的，所述方法还包括：确定所述第一用户的用户特征数据与第二用户的用户特征数据之间的相似度；若所述相似度大于第三预设阈值，则将推荐给所述第一用户的保险产品推荐给所述第二用户。第二方面，本专利技术实施例提供了一种服务器，该服务器包括用于执行上述第一方面的方法的单元。具体地，该服务器包括：获取单元，用于获取第一用户的用户特征数据；第一确定单元，用于确定所述第一用户的的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度；第一推荐单元，用于将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户。可选的，所述获取单元包括构建单元；所述构建单元，用于根据所述第一用户的数据构建第一用户画像，其中，所述第一用户画像用于表征所述第一用户的行为特征和/或静态特征；所述第一确定单元包括第二确定单元；所述第二确定单元，用于确定所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。可选的，所述第一用户的数据包括所述第一用户的基本数据和所述第一用户在不同维度上的行为数据；所述构建单元包括：第一学习单元、第二学习单元和处理单元；所述第一学习单元，用于通过深度学习算法对所述第一用户的基本数据进行学习，得到所述第一用户的静态特征向量；所述第二学习单元，用于通过所述深度学习算法对所述第一用户的行为数据进行学习，得到所述第一用户的行为特征向量；所述处理单元，用于根据所述第一用户的静态特征向量和/或所述第一用户的行为特征向量构建所述第一用户画像。可选的，所述第二确定单元具体用于：基于用户画像样本数据与保险产品的属性特征样本数据进行训练，得到所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。可选的，所述第一推荐单元具体用于：将排名前N位的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户；其中，N为大于0的正整数。可选的，所述第一推荐单元还具体用于：将所述关联度大于第一预设阈值对应的保险产品推荐给所述第一用户。可选的，所述获取单元包括分类单元；所述分类单元，用于对第一用户的数据进行分类，得到M个数据集；其中，所述M为大于0的正整数；所述M个数据集用于表征所述第一用户在不同维度上的用户特征；所述第一确定单元包括第三确定单元；所述第三确定单元，用于确定至少一个数据集分别与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。可选的，所述分类单元包括：第四确定单元和聚类单元；所述第四确定单元，用于确定所述第一用户的数据中的两两数据之间的相关度；所述聚类单元，用于在所述两两数据之间的相关度大于第二预设阈值时，对所述两两数据进行聚类，以得到所述M个数据集。可选的，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种保险产品推荐方法，其特征在于，包括：获取第一用户的用户特征数据；确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度；将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户。

【技术特征摘要】
1.一种保险产品推荐方法，其特征在于，包括：获取第一用户的用户特征数据；确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度；将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户的用户特征数据，包括：根据所述第一用户的数据构建第一用户画像，其中，所述第一用户画像用于表征所述第一用户的行为特征和/或静态特征；所述确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度，包括：确定所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度，包括：基于用户画像样本数据与保险产品的属性特征样本数据进行训练，得到所述第一用户画像与保险产品集合中的每个保险产品的属性特征之间的关联度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将符合预设规则的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户，包括：将排名前N位的所述关联度对应的保险产品推荐给所述第一用户；其中，N为大于0的正整数；或者，将所述关联度大于第一预设阈值对应的保险产品推荐给所述第一用户。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户的用户特征数据，包括：对第一用户的数据进行分类，得到M个数据集；其中，所述M为大于0的正整数；所述M个数据集用于表征所述第一用户在不同维度上的用户特征；所述确定所述第一用户的用户特征数据与保险产品集合中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：余源远，朱爱林，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44