【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能和金融科技，尤其涉及一种保险产品的推荐方法和装置、设备、存储介质。
技术介绍
1、在金融科技场景，例如保险领域、理财领域等，通常会使用推荐系统向用户推荐相关的保险产品、理财产品，推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，以实现推荐。当前的推荐系统存在冷启动问题，对于新用户，由于缺少相关的历史数据，例如历史行为等，推荐效果不佳。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种保险产品的推荐方法和装置、设备、存储介质，旨在提高保险产品推荐的准确性和效率。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种保险产品的推荐方法，所述方法包括：
3、获取历史对象的历史用户信息、历史订单数据；所述历史订单数据包括保险产品的历史产品信息和所述历史对象对所述保险产品的历史评价信息；
4、获取当前对象的当前用户信息；
5、根据所述当前用户信息、所述历史用户信息计算所述当前对象与所述历史对象之间的相似度，得到对象相似度；
6、根据所述对象相似度从所述历史对象筛选出候选对象；
7、根据所述候选对象更新预设的产品相似度数据，得到当前产品相似度；
8、获取所述候选对象的历史评价信息，得到候选评价信息；
9、根据所述当前产品相似度和所述候选评价信息进行产品推荐。
10、在一些实施例，所述根据所述当前产品相似度和所述候选评价信息进行产品推荐，包括：
11、根据所述当前产品
12、基于所述候选评价信息和所述候选对象计算当前用户相似度；
13、根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行推荐。
14、在一些实施例，所述根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行推荐，包括：
15、根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行评分预测，得到候选评分数据；
16、根据所述候选评分数据对所述当前候选产品进行排序，得到目标产品推荐列表；
17、根据所述目标产品推荐列表进行推荐。
18、在一些实施例，所述候选评价信息包括候选评分数据，所述根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行评分预测，得到候选评分数据，包括：
19、对所述当前用户相似度和所述候选评分数据进行乘积计算，得到评分乘积数据；
20、根据所述评分乘积数据和所述当前用户相似度进行加权平均计算，得到所述候选评分数据。
21、在一些实施例，在根据所述候选评分数据对所述当前候选产品进行排序，得到目标产品推荐列表之后，所述方法还包括：更新所述目标产品推荐列表，具体包括：
22、获取所述当前对象的当前订单数据；其中，所述当前订单数据包括当前目标产品的当前产品信息和所述当前对象对所述当前目标产品的当前评价信息；
23、基于所述当前评价信息和所述当前对象计算目标用户相似度；
24、根据所述当前评价信息和所述目标用户相似度对所述当前目标产品进行评分预测，得到目标评分数据；
25、根据所述目标评分数据和所述当前目标产品更新所述目标产品推荐列表。
26、在一些实施例，所述根据所述候选对象更新预设的产品相似度数据，得到当前产品相似度之前，所述方法还包括生成所述预设的产品相似度数据，具体包括：
27、基于所述历史产品信息从所述历史对象筛选出目标对象；其中，所述目标对象是任意两个所述保险产品共同的历史对象的集合；
28、获取每一所述目标对象对每一所述保险产品的历史评价信息，得到所有所述目标对象的目标评价信息；
29、基于所述目标评价信息进行产品相似度计算，得到所述产品相似度数据。
30、在一些实施例，所述根据所述当前用户信息、所述历史用户信息计算所述当前对象与所述历史对象之间的相似度，得到对象相似度，包括：
31、将所述当前用户信息转换为嵌入向量，得到当前用户嵌入向量；
32、将所述历史用户信息转换为嵌入向量，得到历史用户嵌入向量；
33、根据所述当前用户嵌入向量和所述历史用户嵌入向量构建共现矩阵；
34、根据所述共现矩阵的所述当前用户嵌入向量和所述历史用户嵌入向量进行相似度计算，得到所述当前对象和所述历史对象之间的对象相似度。
35、为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种保险产品的推荐装置，所述装置包括：
36、历史数据获取模块，用于获取历史对象的历史用户信息、历史订单数据；所述历史订单数据包括保险产品的历史产品信息和所述历史对象对所述保险产品的历史评价信息；
37、当前数据获取模块，用于获取当前对象的当前用户信息；
38、对象相似度计算模块，用于根据所述当前用户信息、所述历史用户信息计算所述当前对象与所述历史对象之间的相似度，得到对象相似度；
39、对象筛选模块，用于根据所述对象相似度从所述历史对象筛选出候选对象；
40、产品相似度获取模块，用于根据所述候选对象更新预设的产品相似度数据，得到当前产品相似度；
41、评价信息获取模块，用于获取所述候选对象的历史评价信息，得到候选评价信息；
42、产品推荐模块，用于根据所述当前产品相似度和所述候选评价信息进行产品推荐。
43、为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。
44、为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
45、本申请实施例提出的保险产品的推荐方法和装置、设备、存储介质,其通过获取历史对象的历史用户信息、历史订单数据，获取当前对象的当前用户信息；根据当前用户信息、历史用户信息计算当前对象与历史对象之间的相似度，得到对象相似度；根据对象相似度从历史对象筛选出候选对象；根据候选对象更新预设的产品相似度数据，得到当前产品相似度；获取候选对象的历史评价信息，得到候选评价信息；根据当前产品相似度和候选评价信息进行产品推荐，提高保险产品推荐的准确性和效率。
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1.一种保险产品的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前产品相似度和所述候选评价信息进行产品推荐，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行推荐，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述候选评价信息包括候选评分数据，所述根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行评分预测，得到候选评分数据，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述候选评分数据对所述当前候选产品进行排序，得到目标产品推荐列表之后，所述方法还包括：更新所述目标产品推荐列表，具体包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选对象更新预设的产品相似度数据，得到当前产品相似度之前，所述方法还包括生成所述预设的产品相似度数据，具体包括：
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户信息、所述历史用户信息计算所述当前对
8.一种保险产品的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种保险产品的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前产品相似度和所述候选评价信息进行产品推荐，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行推荐，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述候选评价信息包括候选评分数据，所述根据所述候选评价信息和所述当前用户相似度对所述当前候选产品进行评分预测，得到候选评分数据，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述候选评分数据对所述当前候选产品进行排序，得到目标产品推荐列表之后，所述方法还包括：更新所述目标产品推荐列表，具体包括：
6.根据权利要求1至5...
【专利技术属性】
技术研发人员：温晓康，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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