【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种业务推荐模型的训练方法、业务推荐方法及相关设备。
技术介绍
1、用户分流是进行业务推荐的常用方案之一，广泛应用于电话销售、电子商务、社交媒体、金融、医疗等各个领域。用户分流是指将用户根据一定的规则和策略进行分类，然后将不同类别的用户投放到不同的业务流程或资源中，以提高资源的利用率和用户的转化率。
2、目前的用户分流方案主要基于人为设置的简单规则，将待推荐的用户划分为不同的群体和类别，然后针对不同群体和类别的用户采用不同的推荐策略进行业务推荐。但是，这种分流方案比较粗略，规则的设计是依赖于用户在历史业务推荐过程中的一些数据进行设计和优化的，比如利用用户在历史时间段的业务推荐数据训练推荐模型，后续利用推荐模型为任意一个用户进行推荐策略匹配以便使用相应推荐策略进行业务推荐。但是，在实际生产环境中，有些数据是在不同推荐策略下进行业务推荐得到的，这样导致不同推荐策略下进行业务推荐所得的数据之间是存在偏倚的，从而导致推荐模型不能准确进行推荐策略的匹配，影响最终对用户的业务推荐适配度，导致用户分流效果差，而影...
【技术保护点】
1.一种业务推荐模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述N种推荐策略分别匹配的训练样本用户的用户特征向量、所述N种推荐策略分别匹配的训练样本用户的预测推荐分值及历史推荐分值，训练所述待训练模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每种推荐策略匹配的训练样本用户的用户特征向量包括相应的训练样本用户在多个维度的特征值；所述基于所述N种推荐策略分别匹配的训练样本用户的用户特征向量和所述N种推荐策略分别匹配的训练样本用户数量，确定编码损失，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种业务推荐模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述n种推荐策略分别匹配的训练样本用户的用户特征向量、所述n种推荐策略分别匹配的训练样本用户的预测推荐分值及历史推荐分值，训练所述待训练模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每种推荐策略匹配的训练样本用户的用户特征向量包括相应的训练样本用户在多个维度的特征值；所述基于所述n种推荐策略分别匹配的训练样本用户的用户特征向量和所述n种推荐策略分别匹配的训练样本用户数量，确定编码损失，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在优化所述编码网络和所述n种推荐策略分别对应的预测网络之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个训练样本用户的用户特征包括多个业务维度的用户子特征；
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪自立，吴海英，肖冰，马超，陆全，蒋宁，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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