产品排序方法、装置、设备、介质及程序产品制造方法及图纸

本申请公开了一种产品排序方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：根据产品数据集中各产品的属性信息和目标用户的用户特征信息，确定各所述产品与目标用户的第一关联值，基于所述第一关联值，对各所述产品进行排序，得到第一排序结果；根据目标用户聚类中各用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值，基于所述第二关联值，对各所述产品进行排序，得到第二排序结果；根据所述第一排序结果和所述第二排序结果，得到各所述产品的目标排序结果，提高了产品排序的准确定。的准确定。的准确定。

【技术实现步骤摘要】
产品排序方法、装置、设备、介质及程序产品


[0001]本申请属于产品排序
，尤其涉及一种产品排序方法、装置、设备、介质及程序产品。

技术介绍

[0002]目前，在金融产品领域，可通过推荐系统及相关算法推测用户和金融产品之间的潜在关联关系，根据关联关系对用户提供金融产品排序结果。但是现有技术中，对于用户和金融产品之间的潜在关联关系的金牛星分析的相关算法，仅考虑了用户基础信息或基于客观的历史数据集，不能充分挖掘出用户与产品之间的关联关系，由此对用户提供金融产品排序结果的准确度不高。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种产品排序方法、装置、设备、介质及程序产品，能够提高产品排序的准确率。
[0004]一方面，本申请实施例提供一种产品排序方法，方法包括：
[0005]根据产品数据集中各产品的属性信息和目标用户的用户特征信息，确定各所述产品与目标用户的第一关联值，所述第一关联值表征所述产品与所述目标用户之间的关联程度；
[0006]基于所述第一关联值，对各所述产品进行排序，得到第一排序结果；
[0007]根据所述目标用户所属的目标用户聚类中各第一用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值，所述第二关联值表征所述产品与所述目标用户聚类之间的关联程度，所述用户数据集中包括多个用户的用户特征信息，所述行为数据为所述第一用户对各所述产品的用户行为数据；
[0008]基于所述第二关联值，对各所述产品进行排序，得到第二排序结果；
[0009]根据所述第一排序结果和所述第二排序结果，得到各所述产品的目标排序结果。
[0010]在一些实施例中，所述根据产品数据集中各产品的属性信息和目标用户的用户特征信息，确定各所述产品与目标用户的第一关联值，包括：
[0011]根据产品数据集中各产品的属性信息，利用模糊聚类方法将所述产品数据集中的产品进行聚类处理，得到N个第一聚类和所述N个第一聚类的聚类中心，所述产品数据集中包括多个产品的属性信息，N为正整数；
[0012]根据所述目标用户的用户特征信息，确定各所述第一聚类的聚类中心与所述目标用户的关联值，得到N个第三关联值；
[0013]根据所述N个第三关联值在所述N个第一聚类中筛选出部分第一聚类，得到M个第一聚类，M小于等于N，M为正整数；
[0014]根据所述M个第一聚类中各第一产品的属性信息和所述目标用户的用户特征信息，确定各所述第一产品与所述目标用户的关联值，得到K个第四关联值，K为正整数；
[0015]所述基于所述第一关联值，对各所述产品进行排序，得到第一排序结果，包括：
[0016]根据所述K个第四关联值，对各所述第一产品进行排序，得到所述第一排序结果。
[0017]在一些实施例中，所述根据所述目标用户所属的目标用户聚类中各第一用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值之前，还包括：
[0018]根据用户数据集中各用户的用户特征信息，利用模糊聚类方法将所述用户数据集中各用户进行聚类处理，得到多个第二聚类，其中，所述用户数据集中包括多个用户的用户特征信息，所述第二聚类包括至少一个用户；
[0019]根据所述目标用户的用户特征信息，在所述多个第二聚类中确定所述目标用户聚类，所述目标用户聚类为所述目标用户所属的第二聚类。
[0020]在一些实施例中，所述根据所述目标用户所属的目标用户聚类中各第一用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值，包括：
[0021]获取所述目标用户聚类中各所述第一用户的行为数据集合，所述行为数据集合包括各所述第一用户对各所述产品的行为数据；
[0022]获取所述行为数据集合中预设时间内的与第二产品对应的用户行为数据，所述第二产品为所述产品数据集中任一产品；
[0023]根据所述用户行为数据，确定所述产品数据集中各产品与所述目标用户聚类的第二关联值。
[0024]在一些实施例中，所述根据产品数据集中各产品的属性信息，利用模糊聚类方法将所述产品数据集中的产品进行聚类处理，得到N个第一聚类和所述N个第一聚类的聚类中心，包括：
[0025]根据产品数据集中各产品的属性信息，确定各产品的特征指标；
[0026]基于各所述产品的特征指标构建产品模糊矩阵；
[0027]利用传递闭包法，计算所述产品模糊矩阵的传递闭包；
[0028]根据所述传递闭包对各所述产品进行聚类，得到N个第一聚类和各所述第一聚类的聚类中心。
[0029]另一方面，本申请实施例提供了一种产品排序装置，装置包括：
[0030]第一确定模块，用于根据产品数据集中各产品的属性信息和目标用户的用户特征信息，确定各所述产品与目标用户的第一关联值，所述第一关联值表征所述产品与所述目标用户之间的关联程度；
[0031]第一排序模块，用于所述第一关联值，对各所述产品进行排序，得到第一排序结果；
[0032]第二确定模块，用于根据所述目标用户所属的目标用户聚类中各第一用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值，所述第二关联值表征所述产品与所述目标用户聚类之间的关联程度，所述用户数据集中包括多个用户的用户特征信息，所述行为数据为所述第一用户对各所述产品的用户行为数据；
[0033]第二排序模块，用于基于所述第二关联值，对各所述产品进行排序，得到第二排序结果；
[0034]第三排序模块，用于根据所述第一排序结果和所述第二排序结果，得到各所述产品的目标排序结果。
[0035]再一方面，本申请实施例提供了一种产品排序设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如上述产品排序方法。
[0036]再一方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上述所述的产品排序方法。
[0037]再一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如上述产品排序方法。
[0038]本申请实施例的产品排序方法、装置、设备及计算机存储介质，首先根据产品的要素信息和用户的特征信息计算得出各产品与用户关联度分值，即第一关联值，对产品进行排序，得到第一排序结果；然后根据用户所属的目标聚类中的用户的行为数据，计算各产品与用户所属的目标用户聚类之间的关联度分值，即第二关联值，对各产品进行排序，得到第二排序结果；然后根据第一排序结果和第二排序结果进行综合处理得到目标产品排序结果。将用户特征信息或基于客观的历史数据集与用户的行为数据结合来确定将对用户和产品的关联度，进而对待推荐产品进行排序，提高了产品排序的准确性。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品排序方法，其特征在于，包括：根据产品数据集中各产品的属性信息和目标用户的用户特征信息，确定各所述产品与目标用户的第一关联值，所述第一关联值表征所述产品与所述目标用户之间的关联程度；基于所述第一关联值，对各所述产品进行排序，得到第一排序结果；根据所述目标用户所属的目标用户聚类中各第一用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值，所述第二关联值表征所述产品与所述目标用户聚类之间的关联程度，所述用户数据集中包括多个用户的用户特征信息，所述行为数据为所述第一用户对各所述产品的用户行为数据；基于所述第二关联值，对各所述产品进行排序，得到第二排序结果；根据所述第一排序结果和所述第二排序结果，得到各所述产品的目标排序结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据产品数据集中各产品的属性信息和目标用户的用户特征信息，确定各所述产品与目标用户的第一关联值，包括：根据产品数据集中各产品的属性信息，利用模糊聚类方法将所述产品数据集中的产品进行聚类处理，得到N个第一聚类和所述N个第一聚类的聚类中心，所述产品数据集中包括多个产品的属性信息，N为正整数；根据所述目标用户的用户特征信息，确定各所述第一聚类的聚类中心与所述目标用户的关联值，得到N个第三关联值；根据所述N个第三关联值在所述N个第一聚类中筛选出部分第一聚类，得到M个第一聚类，M小于等于N，M为正整数；根据所述M个第一聚类中各第一产品的属性信息和所述目标用户的用户特征信息，确定各所述第一产品与所述目标用户的关联值，得到K个第四关联值，K为正整数；所述基于所述第一关联值，对各所述产品进行排序，得到第一排序结果，包括：根据所述K个第四关联值，对各所述第一产品进行排序，得到所述第一排序结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户所属的目标用户聚类中各第一用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值之前，还包括：根据用户数据集中各用户的用户特征信息，利用模糊聚类方法将所述用户数据集中各用户进行聚类处理，得到多个第二聚类，其中，所述用户数据集中包括多个用户的用户特征信息，所述第二聚类包括至少一个用户；根据所述目标用户的用户特征信息，在所述多个第二聚类中确定所述目标用户聚类，所述目标用户聚类为所述目标用户所属的第二聚类。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户所属的目标用户聚类中各第一用户的行为数据，确定各所述产品与所述目标用户聚类之间的第二关联值，包括：获取所述目标用户聚类中各所述第一用户的行为数据集合，所述行为数据集合包括各所述第一用户对各所述产品的行为数据；获取所述行为数据集合中预设时间内的与第二产品对应的用户行为数据，所述第二产品为所述产品数据集中任一产品；根据所述用户行为数据，确定所述产品数据集中各产品与所述目标用户聚类的第二关
联值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据产品...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮彬，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：