【技术实现步骤摘要】
本申请属于数据处理，尤其涉及一种业务推荐方法、装置、服务器及可读存储介质。
技术介绍
1、金融机构的用户群体庞大，如何为用户推荐其感兴趣的业务成为金融机构关注的问题。目前，在相关技术中，通常利用用户的历史交易数据以及用户在手机银行中的操作行为数据来分析用户的兴趣偏好，进而为用户推荐业务。但是，目前的方案仍然存在推荐准确性低的问题，这导致用户的体验较差，也造成了时间成本和人力成本的浪费。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种业务推荐方法、装置服务器及可读存储介质，以提高推荐的准确性。
2、为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
3、第一方面，本申请提供一种业务推荐方法，包括：
4、获得目标用户的用户数据，所述用户数据包括用户属性数据、用户历史行为数据、用户历史交易数据、当前的环境数据、当前针对终端的操作行为数据以及设备数据；
5、对所述用户数据进行特征工程处理，得到所述目标用户的用户特征，所述用户特征包括用户属性特征、用户历史...
【技术保护点】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述环境数据包括位置信息和时间信息。
3.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述针对终端的操作行为数据包括握持方式数据和运动状态数据。
4.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述用户历史行为数据包括以下数据中的一种或者多种：用户针对金融资讯的历史行为数据、用户针对金融业务的历史行为数据。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的业务推荐方法，其特征在于，所述预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型，所述第一预...
【技术特征摘要】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述环境数据包括位置信息和时间信息。
3.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述针对终端的操作行为数据包括握持方式数据和运动状态数据。
4.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述用户历史行为数据包括以下数据中的一种或者多种：用户针对金融资讯的历史行为数据、用户针对金融业务的历史行为数据。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的业务推荐方法，其特征在于，所述预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型，所述第一预测子模型为深度神经网络，所述第二预测子模型为线性模型；
...【专利技术属性】
技术研发人员：吴误，王亚峰，黄鑫，刘嘉铭，
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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