【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能和金融科技，尤其涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着保险行业的发展和客户需求的多样化，保险产品的种类越来越多，其复杂性也相应提高，客户的选择难度增大。在保险产品领域中，不同客户群体之间的需求往往存在很大的差别，即使是在经济等背景相似的客户群体中，由于不同客户的保险缺口不同，并且考虑到将购买的保险产品与现有保险产品之间的配合问题，导致为客户推荐合适的保险产品具有很大的难度。目前，主要依赖保险代理人员或保险销售人员为客户进行推荐，这种推荐方式的针对性和准确性较差，难以满足客户的需求。
2、随着互联网的迅速发展，推荐系统也随之得到广泛应用。传统推荐系统主要基于用户购买历史、产品相关属性等数据，借助关联规则、内容过滤等算法，通过规则与算法的结合，挖掘用户与产品间的潜在联系，将联系更紧密的产品推荐给用户，实现智能推荐的目的。当推荐系统中客户与保险产品的数量不断增加，传统协同过滤在处理数据稀疏问题时面临效果下降的问题。当数据量不断增加，数据逐渐变得稀疏，信息量减少，难以计算客户及保险产...
【技术保护点】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述将所述样本集输入预构建的神经网络模型中进行训练，得到训练完成的推荐模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、嵌入层、卷积注意力模块、注意力多层感知模块、矩阵分解模块以及预测层；所述将所述训练集输入所述神经网络模型中，得到预测结果的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的产品推荐方法，其特征在于，所述卷积注意力模块包括多层卷积神经网络层和连接在每层所述卷积神经网络层之后的第一注意力层...
【技术特征摘要】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述将所述样本集输入预构建的神经网络模型中进行训练，得到训练完成的推荐模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、嵌入层、卷积注意力模块、注意力多层感知模块、矩阵分解模块以及预测层；所述将所述训练集输入所述神经网络模型中，得到预测结果的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的产品推荐方法，其特征在于，所述卷积注意力模块包括多层卷积神经网络层和连接在每层所述卷积神经网络层之后的第一注意力层；所述通过所述卷积注意力模块对所述用户潜在向量和所述产品潜在向量进行用户与产品之间的交互特征提取，得到交互注意力特征向量的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的产品推荐方法，其特征在于，所述注意力多层感知模块包括第二注意力层和多层隐藏层；所述通过所述注意力多层感知模...
【专利技术属性】
技术研发人员：董迪，
申请(专利权)人：平安健康保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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