金融卡产品推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种金融卡产品推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据领域。该方法包括：获取待推荐客户的关系图谱，关系图谱中包括待推荐客户对应的节点、与待推荐客户存在社交关系的关联客户对应的节点以及表示社交关系的边；获取待推荐客户的客户特征和关联客户的客户特征；根据关系图谱、待推荐客户的客户特征和关联客户的客户特征，确定待推荐客户与关联客户的客户相似度；获取金融卡产品集合中各个金融卡产品分别对应的客户集合；根据客户集合和客户相似度，在金融卡产品集合中确定待推荐产品；向待推荐客户推荐待推荐产品。从而，基于客户的个体特征和客户之间的群体联系，进行产品推荐，提高了产品推荐准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及大数据领域，尤其涉及一种金融卡产品推荐方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、使用金融卡进行消费，已经是一种普遍的消费模式。为了能够使用金融卡，客户首先需要通过线上或者线下渠道进行金融卡申请，在申请过程中填写一些基本信息，结合自身情况和使用需要，在众多各具特色的金融卡产品中进行选择一款。

2、随着机器学习的兴起以及机器学习在一些推荐场景下的成功应用，机器学习被逐渐引入到金融卡产品的推荐场景中，以辅助客户进行金融卡产品的选择，简化客户的选卡流程。在利用机器学习对金融卡产品进行智能推荐的技术方案中，将客户的一些基本特征输入机器学习模型中，训练机器学习模型对客户选择金融卡产品的行为模式进行学习，之后将待推荐客户的基础特征输入至训练结束的机器学习模型中，得到模型的输出结果，基于模型的输出结果进行金融卡产品的推荐。

3、然而，在金融卡产品推荐中，基于客户的基本特征学习到的客户行为模式存在较大的偏差，导致金融卡产品推荐的准确性较低。

技术实现思路

1、本申请提供一种金融卡产品推荐方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种金融卡产品推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的金融卡产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述关系图谱、所述待推荐客户的客户特征和所述关联客户的客户特征，确定所述待推荐客户与所述关联客户的客户相似度，包括：

3.根据权利要求2所述的金融卡产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述客户属性网络，确定所述待推荐客户与所述关联客户的客户相似度，包括：

4.根据权利要求3所述的金融卡产品推荐方法，其特征在于，所述拓扑相似度包括所述待推荐客户与所述关联客户的结构相似度，所述基于所述客户属性网络中节点的连接关系，确定所述待推荐客户与所述关联客户的...

【技术特征摘要】

1.一种金融卡产品推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的金融卡产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述关系图谱、所述待推荐客户的客户特征和所述关联客户的客户特征，确定所述待推荐客户与所述关联客户的客户相似度，包括：

3.根据权利要求2所述的金融卡产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述客户属性网络，确定所述待推荐客户与所述关联客户的客户相似度，包括：

4.根据权利要求3所述的金融卡产品推荐方法，其特征在于，所述拓扑相似度包括所述待推荐客户与所述关联客户的结构相似度，所述基于所述客户属性网络中节点的连接关系，确定所述待推荐客户与所述关联客户的拓扑相似度，包括：

5.根据权利要求3所述的金融卡产品推荐方法，其特征在于，所述拓扑相似度包括所述待推荐客户与所述关联客户的位置相似度，所述基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏鹏，陈灏然，
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：