【技术实现步骤摘要】
一种基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法
本专利技术涉及保险领域，具体涉及一种基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法。
技术介绍
近年来大量用户已经开始习惯于在互联网/移动互联网上进行保险知识的学习，保障需求的咨询，了解保险产品，互联网上产生了大量的用户了解和学习保险知识、保险产品、健康知识的行为数据。大数据处理、用户行为推荐等相关技术的发展，已经可以满足基于用户的各种互联网操作行为特征、用户属性和文章的特征属性，来进行用户潜在保险领域阅读需求的客观分析，并进行千人千面的保险相关文章的推荐。目前，有些平台根据用户问卷调查、问题回答的结果，建立用户属性特征和需求标签，设计基于更新时间的、或者基于用户属性和需求标签的文章推荐规则逻辑，为用户推荐某一类的保险文章或者健康知识文章。但是，现有方案未充分利用大数据技术进行用户需求的挖掘和模拟，或者对大数据技术、推荐技术的应用不够深入，对文章的自然语言处理没有基于保险领域的专题、主题、知识图谱等模型进行推荐算法设计，在保险领域的推荐模型泛化能力不强，...
【技术保护点】
1.一种基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法，其特征在于包括：/n第一步骤：执行用户属性及用户行为数据采集和过过滤；/n第二步骤：执行保险文章数据采集的采集和过滤；/n第三步骤：根据采集和过滤后的用户属性及用户行为数据和保险文章数据，执行用户特征抽取和文章特征抽取；/n第四步骤：确定推荐流程及推荐模型；/n第五步骤：执行模型设计及训练；/n第六步骤：输出模型结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法，其特征在于包括：
第一步骤：执行用户属性及用户行为数据采集和过过滤；
第二步骤：执行保险文章数据采集的采集和过滤；
第三步骤：根据采集和过滤后的用户属性及用户行为数据和保险文章数据，执行用户特征抽取和文章特征抽取；
第四步骤：确定推荐流程及推荐模型；
第五步骤：执行模型设计及训练；
第六步骤：输出模型结果。
2.根据权利要求1所述的基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法，其特征在于，用户属性及用户行为数据的采集包括：通过数据库数据获取用户操作日志数据，将用户操作日志数据建模所需的用户互联网操作行为数据存储到建模宽表。
3.根据权利要求1或2所述的基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法，其特征在于，用户属性及用户行为数据的过滤包括：针对用户操作日志数据，对无效数据、重复数据、失真、噪声数据进行删除处理。
4.根据权利要求1或2所述的基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法，其特征在于，保险文章数据采集的采集包括：将用户阅读过的历史保险文章进行采集以及数据结构化解析，并建立每篇文章与用户操作行为的关联。
5.根据权利要求1或2所述的基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法，其特征在于，保险文章数据采集的过滤包括：针对数据结构化解析的保险文章，对无效数据、重复数据、失真、噪声数据进行删除处理。
6.根据权利要求1或2所述的基于用户行为特征及文章属性的保险文章推荐方法，其特征在于，第四步骤包括：构建多个推荐模块，其中每个推荐模块包括第一部分和第二部分；第一部分用于从数据库或者缓存中提取用户行为数据，通过行为提取和分析，结合用户属性数据，生成当前用户的特征向量；第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨喆，田立文，徐铮，裴晋，
申请(专利权)人：世纪保众北京网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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