产品推荐方法技术

本申请公开了一种产品推荐方法

【技术实现步骤摘要】
产品推荐方法、装置、设备、存储介质和程序产品


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种产品推荐方法
、
装置
、
设备
、
存储介质和程序产品
。

技术介绍

[0002]随着社会和经济的快速发展，各企业的产品种类和数量急剧增长，随之而来的即是为用户推荐产品的问题
。
[0003]以金融产品为例，相关技术中，通常基于用户对不同产品的推荐权重来为用户推荐金融产品
。
[0004]然而，相关技术中确定的推荐权重不够准确，对产品推荐的准确性有较大的影响
。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种产品推荐方法
、
装置
、
设备
、
存储介质和程序产品，能够通过获取目标用户数据和业务系统中核心用户对各产品的行为权重，进而根据目标用户数据和行为权重，并结合产品知识图谱和用户画像，来确定目标用户对各产品的推荐权重，基于这种方式可以更加准确的确定出推荐权重，提高了产品推荐的准确性
。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种产品推荐方法
。
该方法包括：
[0007]获取目标用户在业务系统中的目标用户数据和业务系统中多个核心用户对业务系统中各产品的行为权重；
[0008]根据目标用户数据
、
各核心用户对各产品的行为权重，以及业务系统的产品知识图谱和用户画像，确定目标用户对各产品的推荐权重；
[0009]根据目标用户对各产品的推荐权重，向目标用户进行产品推荐
。
[0010]在其中一个实施例中，获取业务系统中多个核心用户对业务系统中各产品的行为权重，包括：
[0011]获取各核心用户的核心用户数据；
[0012]根据各核心用户的核心用户数据，获取各核心用户对每个产品的不同操作的操作权重，以及各核心用户对每个产品的不同操作的操作次数；
[0013]根据各核心用户对每个产品的不同操作的操作权重，以及各核心用户对每个产品的不同操作的操作次数，确定各核心用户对业务系统中各产品的行为权重
。
[0014]在其中一个实施例中，根据各核心用户对每个产品的不同操作的操作权重，以及各核心用户对每个产品的不同操作的操作次数，确定各核心用户对业务系统中各产品的行为权重，包括：
[0015]根据各核心用户对每个产品的不同操作的操作权重和预设的神经网络模型，确定各操作的权重参数；
[0016]根据各操作的权重参数，以及各核心用户对每个产品的不同操作的操作次数，确
定各核心用户对业务系统中各产品的行为权重
。
[0017]在其中一个实施例中，根据目标用户数据
、
各核心用户对各产品的行为权重，以及业务系统的产品知识图谱和用户画像，确定目标用户对各产品的推荐权重，包括：
[0018]根据产品知识图谱
、
各核心用户画像和目标用户画像，确定目标用户与各核心用户之间的用户相似度；
[0019]根据目标用户与各核心用户之间的用户相似度，以及各核心用户对各产品的行为权重，确定目标用户对各产品的推荐权重
。
[0020]在其中一个实施例中，根据产品知识图谱
、
各核心用户画像和目标用户画像，确定目标用户与各核心用户之间的用户相似度，包括：
[0021]根据产品知识图谱，确定目标用户与各核心用户之间的第一用户相似度；
[0022]根据各核心用户画像和目标用户画像，确定目标用户与各核心用户之间的第二用户相似度；
[0023]根据各第一用户相似度
、
各第二用户相似度和预设权重系数，确定目标用户与各核心用户之间的用户相似度
。
[0024]在其中一个实施例中，根据产品知识图谱，确定目标用户与各核心用户之间的第一用户相似度，包括：
[0025]根据产品知识图谱，确定目标用户与各核心用户之间的第一欧式距离；欧式距离表示目标用户与各核心用户在多维空间中的距离；
[0026]根据各第一欧式距离，确定目标用户与各核心用户之间的第一用户相似度
。
[0027]在其中一个实施例中，根据各核心用户画像和目标用户画像，确定目标用户与各核心用户之间的第二用户相似度，包括：
[0028]根据各核心用户画像和目标用户画像，确定目标用户与各核心用户之间的第二欧式距离；
[0029]根据各第二欧式距离，确定目标用户与各核心用户之间的第二用户相似度
。
[0030]在其中一个实施例中，业务系统的产品知识图谱和用户画像的构建过程，包括：
[0031]根据各核心用户数据和目标用户数据，构建产品知识图谱；产品知识图谱表示不同用户与各产品之间的关系；
[0032]根据各核心用户数据构建各核心用户的核心用户画像，以及根据目标用户数据构建目标用户的目标用户画像
。
[0033]在其中一个实施例中，根据各核心用户数据和目标用户数据，构建产品知识图谱，包括：
[0034]根据各核心用户数据获取各核心用户与各产品之间的核心关系，以及根据目标用户数据获取目标用户与各产品之间的目标关系；
[0035]以各产品
、
各核心用户和目标用户为节点，以各核心关系和各目标关系为边，构建产品知识图谱
。
[0036]在其中一个实施例中，根据各核心用户数据构建各核心用户的核心用户画像，以及根据目标用户数据构建目标用户的目标用户画像，包括：
[0037]对于任一核心用户，根据核心用户的核心用户数据，确定核心用户的核心标签数据；根据核心用户数据和核心标签数据，构建核心用户的核心用户画像；
[0038]对于目标用户，根据目标用户数据，确定目标用户的目标标签数据；根据目标用户数据和目标标签数据，构建目标用户的目标用户画像
。
[0039]在其中一个实施例中，根据目标用户数据
、
各核心用户对各产品的行为权重，以及业务系统的产品知识图谱和用户画像，确定目标用户对各产品的推荐权重，包括：
[0040]获取各产品的产品画像和目标用户对各产品的行为权重；
[0041]根据各产品的产品画像
、
目标用户对各产品的行为权重
、
目标用户数据
、
各核心用户对各产品的行为权重，以及业务系统的产品知识图谱和用户画像，确定目标用户对各产品的推荐权重
。
[0042]在其中一个实施例中，获取各产品的产品画像，包括：
[0043]获取各产品的产品数据；
[0044]根据各产品的产品数据，确定各产品的产品标签数据；
[0045]根据各产品的产品数据和产品标签数据，确定各产品的产品画像
。
[0046本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户在业务系统中的目标用户数据和所述业务系统中多个核心用户对所述业务系统中各产品的行为权重；根据所述目标用户数据
、
各所述核心用户对各所述产品的行为权重，以及所述业务系统的产品知识图谱和用户画像，确定所述目标用户对各所述产品的推荐权重；根据所述目标用户对各所述产品的推荐权重，向所述目标用户进行产品推荐
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述业务系统中多个核心用户对所述业务系统中各产品的行为权重，包括：获取各所述核心用户的核心用户数据；根据各所述核心用户的核心用户数据，获取各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作权重，以及各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作次数；根据各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作权重，以及各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作次数，确定各所述核心用户对所述业务系统中各产品的行为权重
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作权重，以及各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作次数，确定各所述核心用户对所述业务系统中各产品的行为权重，包括：根据各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作权重和预设的神经网络模型，确定各所述操作的权重参数；根据各所述操作的权重参数，以及各所述核心用户对每个产品的不同操作的操作次数，确定各所述核心用户对所述业务系统中各产品的行为权重
。4.
根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其特征在于，所述用户画像包括核心用户画像和目标用户画像，所述根据所述目标用户数据
、
各所述核心用户对各所述产品的行为权重，以及所述业务系统的产品知识图谱和用户画像，确定所述目标用户对各所述产品的推荐权重，包括：根据所述产品知识图谱
、
各所述核心用户画像和所述目标用户画像，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的用户相似度；根据所述目标用户与各所述核心用户之间的用户相似度，以及各所述核心用户对各所述产品的行为权重，确定所述目标用户对各所述产品的推荐权重
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品知识图谱
、
各所述核心用户画像和所述目标用户画像，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的用户相似度，包括：根据所述产品知识图谱，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第一用户相似度；根据各所述核心用户画像和所述目标用户画像，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第二用户相似度；根据各所述第一用户相似度
、
各所述第二用户相似度和预设权重系数，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的用户相似度
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品知识图谱，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第一用户相似度，包括：
根据所述产品知识图谱，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第一欧式距离；所述欧式距离表示所述目标用户与各所述核心用户在多维空间中的距离；根据各所述第一欧式距离，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第一用户相似度
。7.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各所述核心用户画像和所述目标用户画像，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第二用户相似度，包括：根据各所述核心用户画像和所述目标用户画像，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第二欧式距离；根据各所述第二欧式距离，确定所述目标用户与各所述核心用户之间的第二用户相似度
。8.
根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其特征在于，所述用户画像包括核心用户画像和目标用户画像，所述业务系统的产品知识图谱和用户画像的构建过程，包括：根据各所述核心用户数据和所述目标用户数据，构建所述产品知识图谱；所述产品知识图谱表示不同用户与各所述产品之间的关系；根据各所述核心用户数据构建各所述核心用户的核心用户画像，以及根据所述目标用户数据构建所述目标用户的目标用户画像
。9.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据各所述核心用户数据和所述目标用户数据，构建所述产品知识图谱，包括：根据各所述核心用户数据获取各所述核心用户与各所述产品之间的核心关系，以及根据所述目标用户数据获取所述目标用户与各所述产品之...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳华，钱征，魏伟，
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：