【技术实现步骤摘要】
业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及信息
，特别是涉及一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着5G(第五代移动通信技术，5thgenerationmobilenetworks)网络的快速建设，5G网络的覆盖度和用户数正在不断提升，为了加快用户向5G迁移，运营商们需要向用户群推荐5G套餐，大力发展5G用户。传统的套餐推荐方法，主要是将已升级为5G的用户作为参考用户，分析参考用户的5G套餐，提取特征数据进行分类，以参考用户的分类标准划分候选用户群，向分类后的候选用户群推荐与之同类的参考用户对应的5G套餐。然而，传统的套餐推荐方法无法根据用户类别进行针对性推荐，无法适应于新增业务的情况，推荐的结果并不准确。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。一种业务推荐方法，所述方法包括：获取待推荐业务的候选用户的样本数据，所述样本数据包含第一样本数据和第二样本数据；将所述第一样本数...
【技术保护点】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待推荐业务的候选用户的样本数据，所述样本数据包含第一样本数据和第二样本数据；/n将所述第一样本数据输入复合叠加神经网络模型的判别层，基于所述判别层的分类算法，得到分类推荐判别结果；所述分类推荐判别结果表征用户类别；/n根据所述分类推荐判别结果，判定所述候选用户为目标推荐用户；/n将所述第二样本数据输入所述复合叠加神经网络模型的推荐层，基于所述推荐层的回归算法，得到预设的业务属性指标的推荐值；/n根据所述业务属性指标的推荐值，向所述目标推荐用户进行业务推荐。/n
【技术特征摘要】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待推荐业务的候选用户的样本数据，所述样本数据包含第一样本数据和第二样本数据；
将所述第一样本数据输入复合叠加神经网络模型的判别层，基于所述判别层的分类算法，得到分类推荐判别结果；所述分类推荐判别结果表征用户类别；
根据所述分类推荐判别结果，判定所述候选用户为目标推荐用户；
将所述第二样本数据输入所述复合叠加神经网络模型的推荐层，基于所述推荐层的回归算法，得到预设的业务属性指标的推荐值；
根据所述业务属性指标的推荐值，向所述目标推荐用户进行业务推荐。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务属性指标的推荐值，向所述目标推荐用户进行业务推荐，包括：
根据所述业务属性指标的推荐值，在当前全部业务中进行对应属性指标的匹配，将匹配度最高的当前业务作为推荐业务，向所述目标推荐用户进行业务推荐。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务属性指标的推荐值，向所述目标推荐用户进行业务推荐，包括：
根据所述业务属性指标的推荐值，生成基于所述业务属性指标推荐值的新业务，将所述新业务作为推荐业务，向所述目标推荐用户进行业务推荐。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待推荐业务的候选用户的样本数据之前，所述方法还包括：
获取训练样本数据，所述训练样本数据包括第一训练样本数据和第二训练样本数据；
将所述第一训练样本数据输入复合叠加神经网络模型的判别层，对所述第一训练样本数据进行计算，得到第一输出结果；
将所述第二训练样本数据输入所述复合叠加神经网络模型的推荐层，对所述第二训练样本数据进行计算，得到第二输出结果；
根据所述第一输出结果、所述第二输出结果以及对应的第一输出结果参考值和第二输出结果参考值，得到所述复合叠加神经网络模型的训练评价结果；
根据所述复合叠加神经网络模型的训练评价结果，对所述复合叠加神经网络模型进行参数调整，直至所述复合叠加神经网络模型的训练评价结果满足预设的评价指标。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本数据，包括：
基于历史业务推荐成功与否，获取推荐成功的正样本数据和推荐不成功的负样本数据，作为初始样本数据；
对所述初始样本数据进行预处理，...
【专利技术属性】
技术研发人员：田雷，鲁巍，
申请(专利权)人：北京道隆华尔软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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