【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于金融商品推荐，具体涉及一种基于大数据分析的金融商品推荐方法及系统。
技术介绍
1、随着金融市场的不断发展，金融产品种类繁多，用户在选择金融产品时往往感到困惑，不利于金融商品的销售和推荐。现有的金融商品推荐技术，大多基于用户设置的兴趣偏好进行金融商品筛选，需要用户进行繁琐的操作，用户体验差；采用根据用户的基本信息在所有金融商品中进行大规模的检索和分析，推荐用户匹配的金融商品，推荐效率低；用户数据和金融商品数据往往非常稀疏，导致推荐的准确性差；用户的行为和需求是不断变化的，无法实时调整推荐策略，满足用户的需求。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的操作繁琐、用户体验差、推荐效率低、准确性差以及实时差的问题，本专利技术目的在于提供一种基于大数据分析的金融商品推荐方法及系统。
2、本专利技术所采用的技术方案为：
3、一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，包括如下步骤：
4、基于金融商品推荐中心，根据来自不同数据源的历史用户综合大数据和历史商品综...
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：基于金融商品推荐中心，根据来自不同数据源的历史用户综合大数据和历史商品综合大数据，构建用户与商品画像生成模型、分析图表生成模型、推荐策略优化模型以及推荐内容生成模型，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：根据金融商品推荐中心的数据结构，对异构的若干预处理后历史用户综合数据和若干预处理后历史商品综合数据进行数据映射与转换，得到同构的若干映射与转换后历史用...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：基于金融商品推荐中心，根据来自不同数据源的历史用户综合大数据和历史商品综合大数据，构建用户与商品画像生成模型、分析图表生成模型、推荐策略优化模型以及推荐内容生成模型，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：根据金融商品推荐中心的数据结构，对异构的若干预处理后历史用户综合数据和若干预处理后历史商品综合数据进行数据映射与转换，得到同构的若干映射与转换后历史用户综合数据和若干映射与转换后历史商品综合数据，包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：根据若干降维后历史用户综合数据和若干降维后历史商品综合数据，使用深度学习算法，构建用户与商品画像生成模型和分析图表生成模型，并生成若干历史用户画像和若干历史分析图表数据，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的金融商品推荐方法，其特征在于：所述的用户与商品画像生成模型基于cnn-rf-mlp算法构建，且用户与商品画像生成模型包括基于cnn算法构建的特征提取模块、基于rf算法构建的特征筛选模块以及基于mlp算法构建的融合预测模块；
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈新燊，
申请(专利权)人：北京北清博育信息技术研究有限公司，
类型：发明
国别省市：
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