【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的信息推荐方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]应用程序，指为完成某项或多项特定工作的计算机程序，它运行在用户模式，可以和用户进行交互，具有可视的用户界面。随着计算机技术的高速发展，应用程序也越来越多的被应用于各个行业，一些金融业务行业的应用程序也应运而生。业务应用程序的信息的推荐非常重要，但是现有的业务类的应用程序的信息推荐杂乱，并非有意义的信息的推荐。
[0003]目前用户在浏览产品详情页面的时候很多情况下会漫无目的，现有方案的信息推荐没有针对用户进行个性化推荐，导致用户没办法快速找到自己想要的产品信息。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、设备及存储介质，用于提高信息推荐的准确率。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种基于人工智能的信息推荐方法，所述基于人工智能的信息推荐方法包括：从预置的业务应用程序中获取用户的基...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的信息推荐方法，其特征在于，所述基于人工智能的信息推荐方法包括：从预置的业务应用程序中获取用户的基本信息和浏览信息，并根据所述基本信息和浏览信息生成所述用户对应的用户偏好数据；对所述用户偏好数据进行标准化处理，得到标准用户偏好数据，并提取所述标准用户偏好数据中所述用户对应的多个用户标签和行为数据；根据所述行为数据生成每个用户标签对应的特征值，并根据所述每个用户标签对应的特征值生成编码数据；将所述编码数据输入预置的信息推荐模型集进行数据处理，得到预测概率，其中，所述信息推荐模型集包括LSTM模型和DNN模型；根据所述预测概率查询预置的业务信息推荐列表，得到所述用户对应的待推荐业务信息；将所述待推荐业务信息推送至预置的可视化终端，并通过所述可视化终端对所述待推荐业务信息进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息推荐方法，其特征在于，所述从预置的业务应用程序中获取用户的基本信息和浏览信息，并根据所述基本信息和浏览信息生成所述用户对应的用户偏好数据，包括：从预置的业务应用程序中查询用户的基本信息和浏览信息；提取所述基本信息中所述用户的注册信息和信用信息，并对所述注册信息和所述信用信息进行权限校验，得到校验结果；若所述校验结果为通过，则对所述基本信息进行标签化处理，得到所述用户对应的用户标签数据，并根据所述浏览信息生成所述用户对应的行为数据；将所述用户标签数据和所述行为数据确定为所述用户对应的用户偏好数据。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息推荐方法，其特征在于，所述对所述用户偏好数据进行标准化处理，得到标准用户偏好数据，并提取所述标准用户偏好数据中所述用户对应的多个用户标签和行为数据，包括：从预置的数据库中提取所述用户偏好数据；通过预置的数据仓库工具对所述用户偏好数据进行数据清洗，得到数据清洗后的用户偏好数据；调用预置的函数对所述数据清洗后的用户偏好数据进行归一化处理，得到标准用户偏好数据；提取所述标准用户偏好数据中的多个用户标签和行为数据。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述行为数据生成每个用户标签对应的特征值，并根据所述每个用户标签对应的特征值生成编码数据，包括：对所述行为数据进行解析，得到所述行为数据中的多个行为特征，并根据所述多个行为特征确定每个行为特征的行为频率；基于所述行为频率对所述多个行为特征进行排序，得到行为特征排序；根据所述行为特征排序对所述多个用户标签进行匹配，其中，每个行为特征和每个用
户标签一一对应；将每个行为特征的行为频率作为与每个行为特征对应的用户标签对应的特征值；按照所述行为特征排序并根据所述特征值生成编码数据。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息推荐方法，其特征在于，所述将所述编码数据输入预置的信息推荐模型集进行数据处理，得到预测概率，其中，所述信息推荐模型集包括LSTM模型和DNN模型，包括：对所述编码数据进行向量转换，得到输入隐藏向量；将所述输入隐藏向量输入预置的信息推荐模型集中的LSTM模型进...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈守红，
申请(专利权)人：深圳格隆汇信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。