本发明专利技术公开了一种基于客户标签的推荐方法及其装置、电子设备及存储介质，涉及大数据领域，其中，该推荐方法包括：获取目标账户的存量客户标签集合以及预设时间段内的交易数据，分析交易数据，得到目标账户的即时标签集合，将存量客户标签集合和即时标签集合输入至预先建立的推荐模型，得到推荐结果，将推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给目标账户。本发明专利技术解决了相关技术中对金融产品进行推荐的准确度较低，无法满足客户的近期金融需求的技术问题。题。题。
【技术实现步骤摘要】
基于客户标签的推荐方法及其装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及大数据领域，具体而言，涉及一种基于客户标签的推荐方法及其装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]相关技术中，金融机构在进行金融产品推荐时通常是基于某些具体业务场景，通过单一客户特征标签或者客户群体，在同类客户识别的基础上，使指定客群达到一定业务场景条件之后，特定交易通过阈值或者触点判断，触发金融服务指引。其中，场景规则需业务人员维护，而且推荐时基于的历史交易时效性通常也是由业务人员维护的定值，例如，三个月，半年等。
[0003]相关技术中的金融产品推荐方法存在如下不足：(1)金融场景分类与推荐规则为业务人员维护，不是基于大数据前提下的智能预测，因此推荐的准确度即满足客户的需求程度的有效性较低；(2)金融场景推荐基于的历史交易时效性也是业务人员维护的，例如，三个月，半年等，实时性差，不能及时识别客户的金融需求变化，可能造成推荐的内容是三个月甚至更早之前的需求，而没有近期需求，不能满足金融机构由提供销售服务向提供客户需求服务转变；(3)客户群体分类基于单标签或者单特征值，非基于大数据前提下的综合考量，偶发金融操作对推荐的干扰性较强，造成推荐的金融产品和场景的准确度较低。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供了一种基于客户标签的推荐方法及其装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中对金融产品进行推荐的准确度较低，无法满足客户的近期金融需求的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于客户标签的推荐方法，包括：获取目标账户的存量客户标签集合以及预设时间段内的交易数据；分析所述交易数据，得到所述目标账户的即时标签集合；将所述存量客户标签集合和所述即时标签集合输入至预先建立的推荐模型，得到推荐结果；将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户，其中，所述待推荐栏目集合至少包括：待推荐功能、待推荐金融产品。
[0007]可选地，在将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户之前，还包括：基于所述存量客户标签集合，确定所述目标账户的客户集群，其中，所述客户集群对应有通用推荐栏目，所述通用推荐栏目为基于所述客户集群对应的共同标签集合，通过所述推荐模型得到的；将与所述客户集群对应的所述通用推荐栏目加入至所述待推荐栏目集合。
[0008]可选地，在将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户之前，还包括：基于预设知识图谱，查询所述待推荐栏目集合，得到与所述待推荐栏目集合中的每个待推荐栏目关联的关联交易数据；基于预设金融策略，调整所述关联交易数据；基于调整完
成的所述关联交易数据，更新所述待推荐栏目的栏目目录。
[0009]可选地，还包括：获取历史时间段内的历史金融数据；将所述历史金融数据划分为训练样本、测试样本以及验证样本；采用预设分解算法，训练所述训练样本，得到初始推荐模型；采用所述测试样本，测试所述初始推荐模型，得到测试结果；在所述测试结果指示的测试准确率在预设阈值范围的情况下，确定所述推荐模型训练完成。
[0010]可选地，所述历史金融数据至少包括：客户标签数据、客户交易数据，在获取历史时间段内的历史金融数据之后，还包括：将同一客户账户的所述客户标签数据和所述客户交易数据中进行关联，得到关联结果；在所述关联结果指示所述客户账户只有所述客户标签数据，但没有所述客户交易数据的情况下，删除所述历史金融数据中与所述客户账户对应的所有数据；基于所述历史金融数据中的剩余客户交易数据，确定点击量小于预设点击阈值的客户账户，并删除所述客户账户的所有数据，得到目标金融数据。
[0011]可选地，在得到目标金融数据之后，还包括：基于所述目标金融数据中的所述客户交易数据，确定每个所述客户账户的点击量；基于预设点击边界以及每个所述客户账户的所述点击量，对所述客户账户进行分类，得到不同类别的客户账户；为每个类别的客户账户设置分布权重；基于所述分布权重，抽取所述目标金融数据，得到样本数据；依据预设比例，将所述样本数据划分为所述训练样本、所述测试样本以及所述验证样本。
[0012]可选地，在确定所述推荐模型训练完成之后，还包括：采用所述验证样本，验证所述推荐模型，得到验证结果；基于所述验证结果，调整所述推荐模型的预设参数；确定当前金融策略；采用所述当前金融策略，调整通过所述推荐模型输出的推荐结果。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种基于客户标签的推荐装置，包括：获取单元，用于获取目标账户的存量客户标签集合以及预设时间段内的交易数据；分析单元，用于分析所述交易数据，得到所述目标账户的即时标签集合；输入单元，用于将所述存量客户标签集合和所述即时标签集合输入至预先建立的推荐模型，得到推荐结果；发送单元，用于将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户，其中，所述待推荐栏目集合至少包括：待推荐功能、待推荐金融产品。
[0014]可选地，所述推荐装置还包括：第一确定模块，用于在将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户之前，基于所述存量客户标签集合，确定所述目标账户的客户集群，其中，所述客户集群对应有通用推荐栏目，所述通用推荐栏目为基于所述客户集群对应的共同标签集合，通过所述推荐模型得到的；第一加入模块，用于将与所述客户集群对应的所述通用推荐栏目加入至所述待推荐栏目集合。
[0015]可选地，所述推荐装置还包括：第一查询模块，用于在将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户之前，基于预设知识图谱，查询所述待推荐栏目集合，得到与所述待推荐栏目集合中的每个待推荐栏目关联的关联交易数据；第一调整模块，用于基于预设金融策略，调整所述关联交易数据；第一更新模块，用于基于调整完成的所述关联交易数据，更新所述待推荐栏目的栏目目录。
[0016]可选地，所述推荐装置还包括：第一获取模块，用于获取历史时间段内的历史金融数据；第一划分模块，用于将所述历史金融数据划分为训练样本、测试样本以及验证样本；第一训练模块，用于采用预设分解算法，训练所述训练样本，得到初始推荐模型；第一测试模块，用于采用所述测试样本，测试所述初始推荐模型，得到测试结果；第二确定模块，用于
在所述测试结果指示的测试准确率在预设阈值范围的情况下，确定所述推荐模型训练完成。
[0017]可选地，所述历史金融数据至少包括：客户标签数据、客户交易数据，所述推荐装置还包括：第一关联模块，用于在获取历史时间段内的历史金融数据之后，将同一客户账户的所述客户标签数据和所述客户交易数据中进行关联，得到关联结果；第一删除模块，用于在所述关联结果指示所述客户账户只有所述客户标签数据，但没有所述客户交易数据的情况下，删除所述历史金融数据中与所述客户账户对应的所有数据；第三确定模块，用于基于所述历史金融数据中的剩余客户交易数据，确定点击量小于预设点击阈值的客户账户，并删除所述客户账户的所有数据，得到本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于客户标签的推荐方法，其特征在于，包括：获取目标账户的存量客户标签集合以及预设时间段内的交易数据；分析所述交易数据，得到所述目标账户的即时标签集合；将所述存量客户标签集合和所述即时标签集合输入至预先建立的推荐模型，得到推荐结果；将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户，其中，所述待推荐栏目集合至少包括：待推荐功能、待推荐金融产品。2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，在将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户之前，还包括：基于所述存量客户标签集合，确定所述目标账户的客户集群，其中，所述客户集群对应有通用推荐栏目，所述通用推荐栏目为基于所述客户集群对应的共同标签集合，通过所述推荐模型得到的；将与所述客户集群对应的所述通用推荐栏目加入至所述待推荐栏目集合。3.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，在将所述推荐结果指示的待推荐栏目集合发送给所述目标账户之前，还包括：基于预设知识图谱，查询所述待推荐栏目集合，得到与所述待推荐栏目集合中的每个待推荐栏目关联的关联交易数据；基于预设金融策略，调整所述关联交易数据；基于调整完成的所述关联交易数据，更新所述待推荐栏目的栏目目录。4.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，还包括：获取历史时间段内的历史金融数据；将所述历史金融数据划分为训练样本、测试样本以及验证样本；采用预设分解算法，训练所述训练样本，得到初始推荐模型；采用所述测试样本，测试所述初始推荐模型，得到测试结果；在所述测试结果指示的测试准确率在预设阈值范围的情况下，确定所述推荐模型训练完成。5.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述历史金融数据至少包括：客户标签数据、客户交易数据，在获取历史时间段内的历史金融数据之后，还包括：将同一客户账户的所述客户标签数据和所述客户交易数据中进行关联，得到关联结果；在所述关联结果指示所述客户账户只有所述客户标签数据，但没有所述客户交易数据的情况下，删除所述历史金融数据中与所述客户账...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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