【技术实现步骤摘要】
产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及大数据和人工智能
,特别是涉及一种产品推荐方法
、
装置
、
计算机设备和存储介质
。
技术介绍
[0002]目前对于代发客群的营销是主观的,营销人员需要向数据分析人员提有关客群的信息
、
消费的流出情况
、
以及所持有产品的清单,数据分析人员需要通过各类查询软件查询相应需求,营销人员再综合这些信息,通过客户标签主观推荐相应的产品,从而导致给代发客群的产品推荐效率较低
。
因此如何提升对代发客群的产品推荐效率是当前的研究重点
。
[0003]传统的产品推荐方式是通过人工分析客群和产品间的关联信息,从而确定与客群相关的产品,并通过人工向客群逐一推荐产品,但是该方式需要耗费大量人力成本,且人工分析的准确率较低,从而导致向目标客群的产品推荐效率较低
。
技术实现思路
[0004]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:获取目标客群的用户信息
、
所述目标客群的资源交互信息
、
以及多个产品的产品内容信息,并基于所述目标客群的用户信息
、
以及所述目标客群的资源交互信息,对所述目标客群中的各用户进行聚类处理,得到所述目标客群的聚类信息;分别计算所述目标客群的每个用户与所述聚类信息中的各聚类中心的距离信息,并基于各所述距离信息,重新调整每个聚类中心,得到各目标聚类中心;识别各所述目标聚类中心对应的目标用户组,并针对每个目标用户组,基于所述目标用户组中每个用户的子资源交互信息
、
每个用户的子用户信息
、
以及各所述产品的产品内容信息,识别所述目标用户组对应的目标产品;基于所述目标产品的产品内容信息,生成所述目标产品的产品推荐信息,并将所述目标产品的产品推荐信息,发送至所述目标产品对应的目标用户组中的每个用户
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标客群的用户信息
、
以及所述目标客群的资源交互信息,对所述目标客群中的各用户进行聚类处理,得到所述目标客群的聚类信息,包括:基于所述目标客群的用户信息
、
以及所述目标客群的资源交互信息,确定所述目标客群中的每个用户的子用户信息
、
以及每个用户的子资源交互信息;针对每个用户,基于所述用户的子用户信息
、
以及所述用户的子资源交互信息,分析所述用户的资源使用信息,并基于每个用户的资源使用信息,对各所述用户进行聚类处理,得到多个初始用户组;筛选每个初始用户组中的目标用户,作为所述初始用户组的聚类中心,并将各所述初始用户组
、
以及各所述聚类中心,作为所述目标客群的聚类信息
。3.
根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户的子用户信息
、
以及所述用户的子资源交互信息,分析所述用户的资源使用信息,包括:识别所述用户的子用户信息对应的资源持有信息,并识别所述用户的子资源交互信息对应的资源分配信息;基于所述用户的资源持有信息
、
以及所述用户的资源分配信息,识别所述用户的资源投入比例,并基于所述用户的资源投入比例,识别所述用户的资源偏好信息;将所述用户的资源分配信息
、
所述用户的资源投入比例
、
以及所述用户的资源偏好信息,作为所述用户的资源使用信息
。4.
根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于每个用户的资源使用信息,对各所述用户进行聚类处理,得到多个初始用户组,包括:分别识别每个用户的资源使用信息之间的偏差信息,并基于各所述偏差信息,确定每个用户之间的偏差值;基于各所述用户之间的偏差值,对各所述用户进行聚类处理,得到多个初始用户组
。5.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别计算所述目标客群的每个用户与所述聚类信息中的各聚类中心的距离信息,包括:分别将各所述用户的资源使用信息进行向量化处理,得到每个用户对应的资源使用向量,并针对每个聚类中心,通过欧式距离算法,计算每个用户的资源使用向量
、
与所述聚类中心对应的目标用户的资源使用向量之间的向量距离;
将每个用户对应的向量距离,作为每个用户与所述聚类中心的距离信息
。6.
根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于各所述距离信息,重新调整每个聚类中心,得到各目标聚类中心,包括:基于每个用户与各所述聚类中心的距离信息,对各所述用户重新进行聚类处理,得到多个新用户组,并识别每个新用户组的新聚类中心;在存在新聚类中心对应的目标用户与所述新聚类中心对应的聚类中心的目标用户不同的情况下,将所述聚类中心替换为所述新聚类中心,并返回执行分别计算所述目标客群的每个用户与所述聚类信息中的各聚类中心的距离信息步骤,直到不存在新聚类中心对应的目标用户与所述新...
【专利技术属性】
技术研发人员:张涛,
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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