产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露了一种基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，包括：获取用户的基础信息和用户的行为信息，生成目标用户画像；获取多个产品的产品数据及每一个产品的用户反馈数据，生成每一个产品的产品画像；计算所述产品画像的关联度，构建产品的知识图谱；计算所述目标用户画像与所述知识图谱中的产品画像的匹配值，汇集所述匹配值大于预设阈值的产品画像对应的产品为第一待推荐产品；根据所述知识图谱，确定第二待推荐产品，将待推荐产品推荐给所述用户。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，数据列表可存储于区块链的节点。本发明专利技术还提出一种基于产品推荐装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高产品推荐的精确度。精确度。精确度。

【技术实现步骤摘要】
产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]金融机构产品体系的不断丰富，虽然为用户提供了更多的选择机会，但也让营销工作变得更为棘手，尤其是在面对新客户时，营销人员第一次开口推荐的产品可能就直接影响到客户对其的亲近感，如何抓住客户痛点变得尤其重要。
[0003]现有的产品推荐方法多为基于单一的产品数据生成产品画像，未获取用户的反馈信息和行为信息，进行数据整合分析，同时，基于单一的用户数据生成用户画像，进而利用产品画像与用户画像的匹配值选取产品对用户进行推荐。该方法中，由于数据具有单一性，无法支持产品精确推荐，因此，仅靠产品数据与用户数据生成画像来实现产品推荐，会导致产品推荐的精确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决产品推荐时精确度较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，包括：
[0006]获取用户的基础信息，根据所述基础信息生成标准用户画像；
[0007]获取所述用户的行为信息，将所述行为信息添加至所述标准用户画像内，生成目标用户画像；
[0008]获取多个产品的产品数据及每一个产品的用户反馈数据，利用所述产品数据及所述用户反馈数据生成每一个产品的产品画像；
[0009]计算所述产品画像的关联度，利用所述关联度构建产品的知识图谱；
[0010]计算所述目标用户画像与所述知识图谱中的产品画像的匹配值，汇集所述匹配值大于预设阈值的产品画像对应的产品为第一待推荐产品；
[0011]根据所述知识图谱中产品的关联度，确定与所述第一待推荐产品的关联度大于关联度阈值的产品为第二待推荐产品，将所述第一待推荐产品和所述第二待推荐产品推荐给所述用户。
[0012]可选地，所述根据所述基础信息生成标准用户画像，包括：
[0013]从所述基础信息中选取其中一个信息为目标信息；
[0014]对所述目标信息进行核心语义提取，得到信息语义；
[0015]对所述核心语义进行向量转换，得到语义向量；
[0016]将所有基础信息对应的语义向量拼接为所述标准用户画像。
[0017]可选地，所述对所述目标信息进行核心语义提取，得到信息语义，包括：
[0018]对所述目标信息进行卷积、池化处理，得到所述目标信息的低维特征语义；
[0019]将所述低维特征语义映射至预先构建的高维空间，得到高维特征语义；
[0020]利用预设的激活函数对所述高维特征语义进行筛选，得到信息语义。
[0021]可选地，所述将所有基础信息对应的语义向量拼接为所述标准用户画像，包括：
[0022]统计所述信息向量中所有向量的向量长度；
[0023]确定所述向量长度中的最大值为目标长度；
[0024]利用预设参数将所有信息向量的长度延长至所述目标长度；
[0025]将长度延长后的所有信息向量进行列维度合并，得到所述标准用户画像。
[0026]可选地，所述利用所述产品数据及所述用户反馈数据生成每一个产品的产品画像，包括：
[0027]汇集所述历史数据及所述用户反馈数据为产品数据，逐个对所述产品数据进行分词处理，得到产品分词；
[0028]统计所述产品分词出现频率，选取所述频率大于预设的频率阈值为目标分词；
[0029]随机选取任一产品为待分析产品，逐个计算所述目标分词与所述待分析产品的距离，选取所述距离小于预设的距离阈值的目标分词为所述待分析产品的关键词；
[0030]统计所述关键词生成所述待分析产品的产品画像。
[0031]可选地，利用所述关联度构建产品的知识图谱，包括：
[0032]逐个从所述产品画像中选取其中一个作为目标产品画像；
[0033]对目标产品画像的产品分词进行唯一ID编码，得到产品分词ID；
[0034]统计所述目标产品画像中每个产品分词ID的出现频率，得到ID词频；
[0035]将所述ID词频赋值给空白矩阵，得到词频统计矩阵；
[0036]利用预设的权重算法计算所述词频统计矩阵，得到所述目标产品画像的目标权重，汇集所述目标权重大于预设权重的产品画像为所述目标产品画像的强关联产品画像；
[0037]根据预设的关联度算法获取所述强关联产品画像的关联度，利用所述关联度构建产品的知识图谱。
[0038]可选地，所述计算所述目标用户画像与所述知识图谱中的产品画像的匹配值，包括：
[0039]利用如下公式计算所述目标用户画像与所述知识图谱中的产品画像的匹配值：
[0040][0041]其中，A＝(a1,a2,...,a
i
,...,a
n
)，B＝(b1,b2,...,b
i
,...,b
n
)，cosx为所述匹配值，A为所述目标用户画像，B为所述产品画像，a
i
为所述目标用户画像中第i个用户分词，b
i
为所述强关联内容集合中第i个产品分词，m表示所述目标用户画像中的所述用户分词个数,n表示所述产品画像中的所述产品分词个数。
[0042]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于用户画像和知识图谱的产品推荐装置，所述装置包括：
[0043]基础信息模块，用于获取用户的基础信息，根据所述基础信息生成标准用户画像；
[0044]行为信息模块，用于获取所述用户的行为信息，将所述行为信息添加至所述标准用户画像内，生成目标用户画像；
[0045]产品画像模块，用于获取多个产品的产品数据及每一个产品的用户反馈数据，利用所述产品数据及所述用户反馈数据生成每一个产品的产品画像；
[0046]知识图谱模块，用于计算所述产品画像的关联度，利用所述关联度构建产品的知识图谱；
[0047]匹配值模块，用于计算所述目标用户画像与所述知识图谱中的产品画像的匹配值，汇集所述匹配值大于预设阈值的产品画像对应的产品为第一待推荐产品；
[0048]产品推荐模块，用于根据所述知识图谱中产品的关联度，确定与所述第一待推荐产品的关联度大于关联度阈值的产品为第二待推荐产品，将所述第一待推荐产品和所述第二待推荐产品推荐给所述用户。
[0049]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0050]至少一个处理器；以及，
[0051]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0052]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于用户画像和知识图谱的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的基础信息，根据所述基础信息生成标准用户画像；获取所述用户的行为信息，将所述行为信息添加至所述标准用户画像内，生成目标用户画像；获取多个产品的产品数据及每一个产品的用户反馈数据，利用所述产品数据及所述用户反馈数据生成每一个产品的产品画像；计算所述产品画像的关联度，利用所述关联度构建产品的知识图谱；计算所述目标用户画像与所述知识图谱中的产品画像的匹配值，汇集所述匹配值大于预设阈值的产品画像对应的产品为第一待推荐产品；根据所述知识图谱中产品的关联度，确定与所述第一待推荐产品的关联度大于关联度阈值的产品为第二待推荐产品，将所述第一待推荐产品和所述第二待推荐产品推荐给所述用户。2.如权利要求1所述的基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述基础信息生成标准用户画像，包括：从所述基础信息中选取其中一个信息为目标信息；对所述目标信息进行核心语义提取，得到信息语义；对所述核心语义进行向量转换，得到语义向量；将所有基础信息对应的语义向量拼接为所述标准用户画像。3.如权利要求2所述的基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，其特征在于，所述对所述目标信息进行核心语义提取，得到信息语义，包括：对所述目标信息进行卷积、池化处理，得到所述目标信息的低维特征语义；将所述低维特征语义映射至预先构建的高维空间，得到高维特征语义；利用预设的激活函数对所述高维特征语义进行筛选，得到信息语义。4.如权利要求2所述的基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，其特征在于，所述将所有基础信息对应的语义向量拼接为所述标准用户画像，包括：统计所述信息向量中所有向量的向量长度；确定所述向量长度中的最大值为目标长度；利用预设参数将所有信息向量的长度延长至所述目标长度；将长度延长后的所有信息向量进行列维度合并，得到所述标准用户画像。5.如权利要求1所述的基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，其特征在于，所述利用所述产品数据及所述用户反馈数据生成每一个产品的产品画像，包括：汇集所述历史数据及所述用户反馈数据为产品数据，逐个对所述产品数据进行分词处理，得到产品分词；统计所述产品分词出现频率，选取所述频率大于预设的频率阈值为目标分词；随机选取任一产品为待分析产品，逐个计算所述目标分词与所述待分析产品的距离，选取所述距离小于预设的距离阈值的目标分词为所述待分析产品的关键词；统计所述关键词生成所述待分析产品的产品画像。6.如权利要求1所述的基于用户画像和知识图谱的产品推荐方法，其特征在于，利用所述关联度构建产品的知识图谱，包括：
逐个从所述产品画像中选取其中一个作为目标产品画像；对目标产品画像的产品分词进行唯一ID编码，得到产品分词...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟永青，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：