本申请实施例属于人工智能领域与金融科技领域，涉及一种基于人工智能的推荐方法，包括：基于用户的使用服务数据确定用户的服务商家；基于获得的服务商家的第一知识图谱与待推荐商家的第二知识图谱从待推荐商家中确定服务商家的相似商家；获取相似商家的评论信息；从评论信息中识别无效评论信息，并基于无效评论信息对评论信息进行剔除得到有效评论信息；基于有效评论信息生成待推荐商家的商家评分；基于商家评分从相似商家中确定目标商家并推送。本申请还提供一种基于人工智能的推荐装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，商家评分可存储于区块链中。本申请可应用于金融领域的商家推荐，提高了商家推荐的准确度与智能性。荐的准确度与智能性。荐的准确度与智能性。
【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能开发
与金融科技领域，尤其涉及基于人工智能的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着电子商务的不断发展和智能终端设备的普及，越来越多的终端用户通过浏览器或客户端连接至电商平台或O2O平台等服务端，以实现线上交易活动。由于互联网提供给用户的信息呈爆炸式增长，用户的需求也日益增加，如何使用户在海量的商家信息中及时准确的获取所需要的感兴趣的商家信息，成为当前亟需解决的问题。
[0003]以保险公司对接的车辆保养平台为例，存在很多品牌连锁商家，它们的品牌名称、主营品类都极其相似，用户在进行商家搜索时，推荐结果中往往会出现大量的相似商家，需要用户自行对推荐结果进行甄别，从而导致商家推荐结果的准确度低，且用户体验差。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提出一种基于人工智能的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的商家推荐方法需要用户自行对大量的推荐结果进行甄别，从而导致商家推荐结果的准确度低，且用户体验差的技术问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于人工智能的推荐方法，采用了如下所述的技术方案：
[0006]基于用户的使用服务数据确定所述用户的服务商家；
[0007]获取与所述服务商家对应的第一知识图谱，以及获取与待推荐商家对应的第二知识图谱；其中，所述待推荐商家的数量包括多个；
[0008]基于所述第一知识图谱与所述第二知识图谱，从所述待推荐商家中确定出与所述服务商家对应的相似商家；
[0009]获取与所述相似商家对应的评论信息；
[0010]基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息，并基于所述无效评论信息对所述评论信息进行剔除处理得到有效评论信息；
[0011]基于所述有效评论信息生成所述待推荐商家的商家评分；
[0012]基于所述商家评分从所述相似商家中确定出目标商家，并将所述目标商家推送给所述用户。
[0013]进一步的，所述基于所述第一知识图谱与所述第二知识图谱，从所述待推荐商家中确定出与所述服务商家对应的相似商家的步骤，具体包括：
[0014]从所述第一知识图谱中获取所述服务商家的第一商家特征；以及，
[0015]从所述第二知识图谱中获取所述待推荐商家的第二商家特征；
[0016]将所述第一商家特征与所述第二商家特征进行比较，生成所述第一商家特征与所述第二商家特征之间的相似度；
[0017]判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；
[0018]若是，将所述待推荐商家确定为所述服务商家的相似商家，否则将所述待推荐商家确定为所述服务商家的非相似商家。
[0019]进一步的，所述基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息的步骤，具体包括：
[0020]获取预设的标准评论模板；
[0021]确定所述评论信息与所述标准评论模板之间的匹配数值；
[0022]判断所述匹配数值是否大于预设的匹配数值阈值；
[0023]若是，将所述评论信息确定为无效评论信息，否则将所述评论信息确定为正常评论信息。
[0024]进一步的，所述基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息的步骤，具体包括：
[0025]调用预设的评论分析模型；
[0026]将所述评论信息输入至所述评论分析模型内；
[0027]通过所述评论分析模型对所述评论信息进行分析，生成与所述评论信息对应的分析数据；
[0028]基于所述分析数据确定出所述评论信息的信息类型；其中，所述信息类型包括无效评论与正常评论。
[0029]进一步的，所述基于所述有效评论信息生成所述待推荐商家的商家评分的步骤，具体包括：
[0030]获取所述有效评论信息的第一数量；
[0031]对所述有效评论信息进行统计，得到所述有效评论信息中包含好评评论的第二数量；
[0032]基于所述第一数量与所述第二数量，调用预设计算公式计算得到所述待推荐商家的商家评分。
[0033]进一步的，所述基于所述商家评分从所述相似商家中确定出目标商家的步骤，具体包括：
[0034]按照所述商家评分从大到小的顺序对所述相似商家进行排序，得到的对应的排序结果；
[0035]获取指定数量；
[0036]在所述排序结果中获取由前至后的指定数量的指定商家；
[0037]将所述指定商家作为所述目标商家。
[0038]进一步的，所述将所述目标商家推送给所述用户的步骤，具体包括：
[0039]获取所述用户的通讯信息；
[0040]获取所述目标商家的商家信息；
[0041]基于所述商家信息构建商家推送信息；
[0042]基于所述通讯信息，将所述商家推送信息推送给所述用户。
[0043]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于人工智能的推荐装置，采用了如下所述的技术方案：
[0044]第一确定模块，用于基于用户的使用服务数据确定所述用户的服务商家；
[0045]第一获取模块，用于获取与所述服务商家对应的第一知识图谱，以及获取与待推荐商家对应的第二知识图谱；其中，所述待推荐商家的数量包括多个；
[0046]第二确定模块，用于基于所述第一知识图谱与所述第二知识图谱，从所述待推荐商家中确定出与所述服务商家对应的相似商家；
[0047]第二获取模块，用于获取与所述相似商家对应的评论信息；
[0048]第一处理模块，用于基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息，并基于所述无效评论信息对所述评论信息进行剔除处理得到有效评论信息；
[0049]生成模块，用于基于所述有效评论信息生成所述待推荐商家的商家评分；
[0050]第二处理模块，用于基于所述商家评分从所述相似商家中确定出目标商家，并将所述目标商家推送给所述用户。
[0051]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
[0052]基于用户的使用服务数据确定所述用户的服务商家；
[0053]获取与所述服务商家对应的第一知识图谱，以及获取与待推荐商家对应的第二知识图谱；其中，所述待推荐商家的数量包括多个；
[0054]基于所述第一知识图谱与所述第二知识图谱，从所述待推荐商家中确定出与所述服务商家对应的相似商家；
[0055]获取与所述相似商家对应的评论信息；
[0056]基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息，并基于所述无效评论信息对所述评论信息进行剔除处理得到有效评论信息；
[0057]基于所述有效评论信息生成所述待推荐商家的商家评分；
[0058]基于所述商家评分从所述相似商家中确定出目标商家，并将所述目标商家推送给所述用户。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：基于用户的使用服务数据确定所述用户的服务商家；获取与所述服务商家对应的第一知识图谱，以及获取与待推荐商家对应的第二知识图谱；其中，所述待推荐商家的数量包括多个；基于所述第一知识图谱与所述第二知识图谱，从所述待推荐商家中确定出与所述服务商家对应的相似商家；获取与所述相似商家对应的评论信息；基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息，并基于所述无效评论信息对所述评论信息进行剔除处理得到有效评论信息；基于所述有效评论信息生成所述待推荐商家的商家评分；基于所述商家评分从所述相似商家中确定出目标商家，并将所述目标商家推送给所述用户。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于所述第一知识图谱与所述第二知识图谱，从所述待推荐商家中确定出与所述服务商家对应的相似商家的步骤，具体包括：从所述第一知识图谱中获取所述服务商家的第一商家特征；以及，从所述第二知识图谱中获取所述待推荐商家的第二商家特征；将所述第一商家特征与所述第二商家特征进行比较，生成所述第一商家特征与所述第二商家特征之间的相似度；判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；若是，将所述待推荐商家确定为所述服务商家的相似商家，否则将所述待推荐商家确定为所述服务商家的非相似商家。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息的步骤，具体包括：获取预设的标准评论模板；确定所述评论信息与所述标准评论模板之间的匹配数值；判断所述匹配数值是否大于预设的匹配数值阈值；若是，将所述评论信息确定为无效评论信息，否则将所述评论信息确定为正常评论信息。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于预设识别规则从所述评论信息中识别出无效评论信息的步骤，具体包括：调用预设的评论分析模型；将所述评论信息输入至所述评论分析模型内；通过所述评论分析模型对所述评论信息进行分析，生成与所述评论信息对应的分析数据；基于所述分析数据确定出所述评论信息的信息类型；其中，所述信息类型包括无效评论与正常评论。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴雪婧，
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：
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