推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于人工智能技术领域，提供了推荐方法、装置、设备及存储介质。包括：构建每个用户对新产品的初始意愿分布；将新产品初次推荐给每个用户；采集每个用户对新产品的行为数据；通过UCB算法和每个用户对新产品的行为数据，实时更新每个用户的初始意愿分布；根据更新结果将新产品推荐给目标用户。这种推荐方法，既能够不受新产品的数据稀疏的影响，又能够省去收集新产品数据的成本，利用UCB算法高效地在线学习，将新产品推荐给真正感兴趣的目标用户，实现更准确地推荐新产品。同时有利于实现公司对新产品发布的强适应性，有助于公司把握住市场发展新方向，提高了公司的经济效益。益。益。

【技术实现步骤摘要】
推荐方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请属于人工智能
，尤其涉及推荐方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，目前大多数行业的产品都会在线上销售，如金融理财产品、保险产品等。以保险产品为例，保险产品在线上销售时，会采用产品推荐算法，目前采用的算法一般是通过收集用户对该保险产品的各种操作数据，对这些操作数据进行分析后推荐保险产品。
[0003]然而，当一款纯新的产品上线时，用户对该产品未有过任何的操作行为，收集到的特征数据稀疏，甚至收集不到特征数据，导致无法有针对性地为用户推荐新产品，降低了新产品推荐的准确性。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了推荐方法、装置、设备及存储介质，以解决通过现有技术中在推荐新产品时，无法有针对性地为用户推荐新产品，降低了新产品推荐的准确性的问题。
[0005]本申请实施例的第一方面提供了一种推荐方法，该方法包括：
[0006]构建每个用户对新产品的初始意愿分布；
[0007]将所述新产品推荐给每个用户；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推荐方法，其特征在于，包括：构建每个用户对新产品的初始意愿分布；将所述新产品推荐给每个用户；采集每个用户对所述新产品的行为数据，所述行为数据包括点击数据；通过预设的UCB算法和每个用户对所述新产品的行为数据，实时更新每个用户的初始意愿分布；根据更新后的每个用户的初始意愿分布，确定每个用户对所述新产品的评分；基于每个用户对所述新产品的评分，将所述新产品推荐给目标用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述新产品推荐给每个用户，包括：针对每个用户，以相同的推荐频率向每个用户推荐所述新产品。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新后的每个用户的初始意愿分布包括公式所述根据更新后的每个用户的初始意愿分布，确定每个用户对所述新产品的评分，包括：利用所述公式计算每个用户对所述新产品的评分；其中，j表示第j个用户，t表示当前的总推荐次数，Score
j
表示第j个用户对应的评分，表示第j个用户在第t次被推荐所述新产品时所述第j个用户点击的均值，N
j,t
表示第j个用户被推荐所述新产品的次数。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于每个用户对所述新产品的评分，将所述新产品推荐给目标用户，包括：根据每个用户对所述新产品的评分，对每个用户进行排序；根据排序结果在每个用户中确定目标用户；将所述新产品推荐给目标用户。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述新产品推荐给目标用户，包括：在预设时间内，以预设推荐次数向所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈雪娇，
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：