产品推送方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种产品推送方法及系统。该产品推送方法包括：获取客户的当前客户特征和现有产品的产品特征；将当前客户特征和现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和产品特征创建的产品决策树模型中，得到现有产品的产品预测值；根据产品预测值确定现有产品的产品推送参数；将产品推送参数按从大到小的顺序进行排序，向客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品。本发明专利技术可以简化推送流程，提高推送可扩展性，降低推送成本。

【技术实现步骤摘要】
产品推送方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，具体地，涉及一种产品推送方法及系统。
技术介绍
基于数据仓库快速、准确地检测客户金融需求为主要特征的智能营销管理(EBM)模式可以帮助商业银行获得在关键时刻及时捕捉并响应客户的理性和感性需求的能力。EBM已经成为行之有效的市场营销管理手段，并为商业银行带来可观的经营效益，与传统的大众营销实现0.6％的客户营销成功率相比，可实现18％-34％的客户营销成功率。随着行内业务蓬勃发展，营销活动体量越来越大，而可曝光给客户的产品栏位数量有限。现有技术向客户推送手工排序后的产品，其操作繁琐、可扩展性差、成本高昂，不能满足新形势下的产品推送要求。
技术实现思路
本专利技术实施例的主要目的在于提供一种产品推送方法及系统，以简化推送流程，提高推送可扩展性，降低推送成本。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种产品推送方法，包括：获取客户的当前客户特征和现有产品的产品特征；将当前客户特征和现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和产品特征创建的产品决策树模型中，得到现有产品的产品预测值；根据产品预测值确定现有产品的产品推送参数；将产品推送参数按从大到小的顺序进行排序，向客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品。本专利技术实施例还提供一种产品推送系统，包括：第一获取单元，用于获取客户的当前客户特征和现有产品的产品特征；产品预测值单元，用于将当前客户特征和现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和产品特征创建的产品决策树模型中，得到现有产品的产品预测值；产品推送参数单元，用于根据产品预测值确定现有产品的产品推送参数；第一推送单元，用于将产品推送参数按从大到小的顺序进行排序，向客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品。本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述的产品推送方法的步骤。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述的产品推送方法的步骤。本专利技术实施例的产品推送方法及系统先将当前客户特征和现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和产品特征创建的产品决策树模型中以得到现有产品的产品预测值，再根据产品预测值确定产品推送参数，最后根据产品推送参数的排序结果向客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品，可以简化推送流程，提高推送可扩展性，降低推送成本。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例中产品推送方法的流程图；图2是本专利技术另一实施例中产品推送方法的流程图；图3是本专利技术实施例中创建产品决策树模型的流程图；图4是本专利技术实施例中创建其中一个产品决策树模型的示意图；图5是本专利技术实施例中产品推送系统的结构框图；图6是本专利技术另一实施例中产品推送系统的结构框图；图7是本专利技术实施例中计算机设备的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本领域技术人员知道，本专利技术的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。鉴于现有技术向客户推送手工排序后的产品，其操作繁琐、可扩展性差、成本高昂，本专利技术实施例提供一种产品推送方法，以简化推送流程，提高推送可扩展性，降低推送成本。以下结合附图对本专利技术进行详细说明。图1是本专利技术实施例中产品推送方法的流程图。如图1所示，产品推送方法包括：S101：获取客户的当前客户特征和现有产品的产品特征。其中，客户特征(包括当前客户特征和历史客户特征)包括：基础信息(如客户人口统计信息(如年龄、性别、职业、婚姻情况等)和联系信息)、产品信息(如客户在银行签署的协议、持有的产品和账户金额)、行为信息(如客户的资金交易信息和投融资信息)、关联信息(如客户的资金关联、担保关联何投资关联)、预测信息(如客户行为的预测的结果和产品购买的预测结果)、评价信息(如客户贡献何风险等级)、营销信息(如银行对客户营销的活动轨迹和渠道触点的响应信息)、风险信息(如客户征信、高法失信和信用卡逾期)、位置信息(如客户的行动范围、办公地点和物流)、财务信息(如客户的财务报表)、管理信息(如客户在银行的管户情况)、经营信息(如客户名下企业的经营状况)、偏好信息(如客户的风险偏好和渠道偏好)和社交信息(如客户在各类网站、APP的社交信息)。产品特征包括风险信息(如投资风险层级等评级信息)、周期信息(如产品申购期、封闭期和销售期)、费率信息(如前端手续费、后端手续费和投资管理费)和运作信息(如开放封闭类型、净值类型或非净值类型)。S102：将当前客户特征和现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和产品特征创建的产品决策树模型中，得到现有产品的产品预测值。其中，产品预测值的数量为该现有产品的产品决策树模型的数量。例如，该现有产品共有T个产品决策树模型(个体学习器)，则共有T个产品预测值hi。S103：根据产品预测值确定现有产品的产品推送参数。T个产品决策树模型之间是相互独立的，可以并行，产品预测值包括{h1,h2,……，hT}。由于随机森林模型中，样本的选取是随机的，特征的选取也是随机的，每个产品决策树模型的权重是一样的，所以采用简单平均法确定产品推送参数：其中，S为产品推送参数，值位于0-1之间，T为产品预测值的数量，hi为第i个产品预测值。S104：将产品推送参数按由大到小的顺序进行排序，向客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品。图1所示的产品推送方法的执行主体可以为计算机。由图1所示的流程可知，本专利技术实施例的产品推送方法先将当前客户特征和现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和产品特征创建的产品决策树模型中以得到现有产品的产品预测值，再根据产品预测值确定产品推送参数，最后根据产品推送参数的排序结果向客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品，可以简化推送流程，提高推送可扩展性，降低推送成本。新增产品没有历史交易记录，无法构建模型，可以采用基于产品的协同过滤算法，向客户推荐和他们之前购买过的产品相似的产品。图2是本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种产品推送方法，其特征在于，包括：/n获取客户的当前客户特征和现有产品的产品特征；/n将所述当前客户特征和所述现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和所述产品特征创建的产品决策树模型中，得到现有产品的产品预测值；/n根据所述产品预测值确定现有产品的产品推送参数；/n将所述产品推送参数按从大到小的顺序进行排序，向所述客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品。/n

【技术特征摘要】
1.一种产品推送方法，其特征在于，包括：
获取客户的当前客户特征和现有产品的产品特征；
将所述当前客户特征和所述现有产品的产品特征输入在随机森林算法下基于历史客户特征和所述产品特征创建的产品决策树模型中，得到现有产品的产品预测值；
根据所述产品预测值确定现有产品的产品推送参数；
将所述产品推送参数按从大到小的顺序进行排序，向所述客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品。


2.根据权利要求1所述的产品推送方法，其特征在于，还包括：
获取新增产品的产品特征和所述现有产品的产品特征；
根据所述新增产品的产品特征和所述现有产品的产品特征确定所述新增产品与所述现有产品之间的相似度；
确定所述相似度的最大值对应的现有产品的产品推送参数作为所述新增产品的产品推送参数；
将所述现有产品的产品推送参数和所述新增产品的产品推送参数按由大到小的顺序进行排序，向所述客户推送排序在预设产品栏位之前的现有产品和新增产品。


3.根据权利要求1所述的产品推送方法，其特征在于，在随机森林算法下基于历史客户特征和所述产品特征创建产品决策树模型的步骤包括：
获取正样本和负样本；所述正样本包括购买所述现有产品的客户的历史客户特征和所述现有产品的产品特征；所述负样本包括未购买所述现有产品的客户的历史客户特征和所述现有产品的产品特征；
从所述正样本和所述负样本中选取第一预设数量的样本作为训练集；
根据从所述训练集中选取的第二预设数量的特征创建所述产品决策树模型；所述特征包括所述历史客户特征和所述产品特征。


4.根据权利要求2所述的产品推送方法，其特征在于，根据所述新增产品的产品特征和所述现有产品的产品特征确定所述新增产品与所述现有产品之间的相似度包括：
确定所述新增产品的产品特征与所述现有产品的产品特征的共同特征；
根据所述新增产品的产品特征与所述现有产品的产品特征的共同特征确定所述新增产品与所述现有产品之间的相似度。


5.一种产品推送系统，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取客户的当前客户特征和现有产品的产品特征；
产品预测值单元，用于将所述当前客户特征和所述现有产品的产品特征输入在随机森林...

【专利技术属性】
技术研发人员：周誉，匡蕴娟，戴若澄，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11