产品推荐方法、装置、可读存储介质和程序产品制造方法及图纸

本申请提供了一种产品推荐方法、装置、可读存储介质和程序产品，本申请涉及人工智能技术领域。本申请的方法构建联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱；将联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱进行交叉组合，形成图谱网；基于图谱网获得交叉特征；根据图谱网，分别提取与用户存在一级关联关系、二级关联关系和三级关联关系的关联特征；根据图谱网中各关联特征与用户之间的所有边的权重之和*各关联特征与用户存在i级关联关系的权重的值确定关联用户；根据交叉特征和关联用户，采用回归树非线性模型预测用户对推荐产品的意向度，进而进行产品推荐，提升了推荐产品与用户的匹配度，提高推荐产品转化率。

Product Recommendation Methods, Devices, Readable Storage Media and Program Products

【技术实现步骤摘要】
产品推荐方法、装置、可读存储介质和程序产品
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及产品推荐方法、装置、可读存储介质和程序产品。
技术介绍
随着大数据时代的到来，各行各业使用数据的方式都发生了巨大的变化。在金融行业中，数据是异常重要的资源，如何突破既有的数据使用模式，更高效、精准、迅速地获得数据带来的价值，一直都是金融机构关注的问题。利用基于关联关系的知识图谱概念，可以突破现有的关系型数据库的限制，在金融行业中让数据发挥更大的价值。知识图谱，本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构。由“节点”和“边”组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。由于金融产品多样性和丰富性，而用户需要的特定的金融产品，产品与用户之间的匹配度目前很难衡量，进而造成新发布的金融产品很难给到用户，产品转化率较低。
技术实现思路
为解决上述问题，本申请实施例提供了一种产品推荐方法，所述方法包括：根据用户的各维度数据，构建联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱；将联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱进行交叉组合，形成图谱网；基于所述图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户的各维度数据，构建联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱；将联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱进行交叉组合，形成图谱网；基于所述图谱网获得交叉特征；根据所述图谱网，分别提取与所述用户存在一级关联关系、二级关联关系和三级关联关系的关联特征；根据所述图谱网中各关联特征与所述用户之间的所有边的权重之和*各关联特征与所述用户存在i级关联关系的权重的值确定关联用户；根据所述交叉特征和所述关联用户，采用回归树非线性模型预测所述用户对推荐产品的意向度；根据各推荐产品的意向度进行产品推荐；其中，一级关联关系为与所述...

【技术特征摘要】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户的各维度数据，构建联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱；将联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱进行交叉组合，形成图谱网；基于所述图谱网获得交叉特征；根据所述图谱网，分别提取与所述用户存在一级关联关系、二级关联关系和三级关联关系的关联特征；根据所述图谱网中各关联特征与所述用户之间的所有边的权重之和*各关联特征与所述用户存在i级关联关系的权重的值确定关联用户；根据所述交叉特征和所述关联用户，采用回归树非线性模型预测所述用户对推荐产品的意向度；根据各推荐产品的意向度进行产品推荐；其中，一级关联关系为与所述用户直接关联的特征；二级关联关系为与所述用户间隔一个特征进行关联的特征；二级关联关系为与所述用户间隔两个特征进行关联的特征；i为1或，2，或3，i为1时关联特征与所述用户存在一级关联关系，i为2时关联特征与所述用户存在二级关联关系，i为3时关联特征与所述用户存在三级关联关系；若所述图谱网中任一关联特征与所述用户之间的边是基于联系人网络图谱得到的，则其权重为1；若所述图谱网中任一关联特征与所述用户之间的边是基于通信网络图谱得到的，则其权重为任一关联特征对应的其他用户与所述用户之间的通话次数/任一关联特征对应的其他用户的通话次数与所述用户的通话次数之和；若所述图谱网中任一关联特征与所述用户之间的边是基于兴趣网络图谱得到的，则其权重为预先训练的兴趣模型输出的分数；若所述图谱网中任一关联特征与所述用户之间的边是基于轨迹网络图得到的，则其权重为1。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的各维度数据，构建联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱，包括：根据用户的联系人信息，构建联系人网络图谱；根据用户的手机号码与手机设备对应通话记录之间关联关系，构建通信网络图谱；根据用户的兴趣爱好标签信息，构建兴趣网络图谱；根据用户的运动轨迹标签信息，构建轨迹网络图谱。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将联系人网络图谱、通信网络图谱、兴趣网络图谱和轨迹网络图谱进行交叉组合，形成图谱网，包括：选择任一个知识图谱中的任一点作为起始点；将所述起始点的所有邻接点均作为处理点；遍历所有处理点，确定其他知识图谱中是否存在与遍历的处理点相同的点；若其他知识图谱中存在与遍历的处理点相同的点，则建立遍历的处理点与其他知识图谱中相同的点之间的连接关系；重复执行将所有处理点的所有邻接点均作为新的处理点，遍历所有新的处理点，确定其他知识图谱中是否存在与遍历的新的处理点相同的点；若其他知识图谱中存在与遍历的新的处理点相同的点，则建立遍历的新的处理点与其他知识图谱中相同的点之间的连接关系的步骤，直至所述任一个知识图谱中的所有点均被遍历。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图谱网获得交叉特征，包括：确定所述图谱网中各点的特征以及各点对应的知识图谱标识；将各点的特征及对应的知识图谱标识形成一个属性向量；将每个点作为一个数据点，将各点的属性向量作为对应数据点的属性；将所有数据点进行k-means聚类，得到与该用户属于同类的数据点；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘继宇，
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