【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种资源产品推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着各银行资源产品业务的快速发展，资源产品发行量、交易规模都有明显上升，资源产品成为银行监管的重点领域。银行业要配合监管降低信贷风险，同时也要通过资源产品精准推荐提升资源产品发行量及交易规模。所以精准的给用户推荐适合的资源产品，即个性化推荐技术的研究越来越有必要。
2、现有技术中，在电商、视频以及资讯等推荐领域，通常采用机器学习模型进行特征学习实现产品推荐。但是，在训练样本数据规模小的场景，例如银行的资源产品推荐场景下，采用机器学习模型进行小样本数据学习，得到的推荐结果效果不显著，无法覆盖整个应用场景，得到的结果往往是局部最优解，而无法得到全局最优解。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种资源产品推荐方法、装置、设备及存储介质，以提升资源产品推荐可靠性。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种资源产品推荐方法，该方法包括：
3、获取用户资产信息以及用户对各资源产品
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1.一种资源产品推荐方法，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，将所述用户资产信息以及所述行为数据输入至至少两个预设推荐模型中，得到与所述用户资产信息相匹配的至少两个资源产品推荐结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述用户资产信息以及所述行为数据输入至预设第一推荐模型中之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将用户资产信息、所述行为数据以及所述隐藏特征输入至预设第二推荐模型中，得到所述预设第二推荐模型输出的第一资源产品推荐结果之前，还包括：
5...
【技术特征摘要】
1.一种资源产品推荐方法，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，将所述用户资产信息以及所述行为数据输入至至少两个预设推荐模型中，得到与所述用户资产信息相匹配的至少两个资源产品推荐结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述用户资产信息以及所述行为数据输入至预设第一推荐模型中之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将用户资产信息、所述行为数据以及所述隐藏特征输入至预设第二推荐模型中，得到所述预设第二推荐模型输出的第一资源产品推荐结果之前，还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述用户历史资产信息、所述历史行为数据以...
【专利技术属性】
技术研发人员：董涛，赵一鸣，周圆，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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