【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图神经网络推荐，具体为基于图神经网络的银行金融产品推荐方法。
技术介绍
1、金融产品和服务的种类繁多，为了满足不同人群的需求，金融机构提供了多样化的产品和服务。在金融市场上，人们可以根据自己的需求选择适合自己的金融产品和服务。在当今的数字化时代，网络金融产品已经成为银行工作中不可或缺的一部分。随着科技的不断发展和人们对便捷、高效金融服务的需求不断增加，银行业也需要与时俱进，推出各种网络金融产品来满足客户需求。
2、目前银行在金融产品营销推荐方面，主要是依靠营销人员在线下渠道实现，一线人员往往营销压力大。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，包括以下步骤：s1.数据收集与整理；s2.构建客户-产品关系图，并建立图神经网络训练模型；s3.将收集到的数据导入图神经网络训练模型进行训练；s4.生成产品推荐结果。
2、进一步地，所述s1步骤中收集的数据包括：客户历史交易数据、产品使用情况、客户行为数据。
3、进一步地，所述s2步骤中构建客户-产品关系图具体为：以客户和产品为节点，客户与产品之间的交互行为为边，构建客户-产品的评分矩阵。
4、进一步地，所述s3步骤包括以下子步骤：s31.分别初始化用户和产品为其对应的嵌入向量；s32.将用户的嵌入向量和产品的嵌入向量结合客户-产品的评分矩阵，输入图卷积矩阵补全框架；s33.重构客户-产品的评分矩阵。
5、进一步地，所述s
6、进一步地，还包括一个步骤：s5.通过线上平台将产品推荐结果发送给用户。
7、本专利技术提供了基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，具有以下有益效果：
8、本专利技术相对于传统的推荐方法，基于图神经网络的方法能够更好地利用用户和产品的关系信息，从而提高推荐的准确性和精度；通过提供更加个性化的金融产品推荐，用户能够更容易找到符合自己需求的产品，从而增强用户的满意度和忠诚度；精准的金融产品推荐能够提高用户的购买意愿和转化率，从而促进银行金融产品的销售增长。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据收集与整理；S2.构建客户-产品关系图，并建立图神经网络训练模型；S3.将收集到的数据导入图神经网络训练模型进行训练；S4.生成产品推荐结果。
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，所述S1步骤中收集的数据包括：客户历史交易数据、产品使用情况、客户行为数据。
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，所述S2步骤中构建客户-产品关系图具体为：以客户和产品为节点，客户与产品之间的交互行为为边，构建客户-产品的评分矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，所述S3步骤包括以下子步骤：S31.分别初始化用户和产品为其对应的嵌入向量；S32.将用户的嵌入向量和产品的嵌入向量结合客户-产品的评分矩阵，输入图卷积矩阵补全框架；S33.重构客户-产品的评分矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，所述S4步骤中生成的产品推荐
6.根据权利要求1-5任一项所述的基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，还包括一个步骤：S5.通过线上平台将产品推荐结果发送给用户。
...【技术特征摘要】
1.基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：s1.数据收集与整理；s2.构建客户-产品关系图，并建立图神经网络训练模型；s3.将收集到的数据导入图神经网络训练模型进行训练；s4.生成产品推荐结果。
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，所述s1步骤中收集的数据包括：客户历史交易数据、产品使用情况、客户行为数据。
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的银行金融产品推荐方法，其特征在于，所述s2步骤中构建客户-产品关系图具体为：以客户和产品为节点，客户与产品之间的交互行为为边，构建客户-产品的评分矩阵。
【专利技术属性】
技术研发人员：童诗钰，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司重庆市分行，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。