一种基于用户画像的保险智能推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于用户画像的保险智能推荐方法及系统，方法包括：用户数据收集、构建用户画像、构建用户风险评估模型、个性化产品推荐和反馈调整。本发明专利技术属于数据处理技术领域，具体是指一种基于用户画像的保险智能推荐方法及系统，本方案采用构建用户画像，通过特征提取网络、长短期记忆网络和软注意力机制分析风险特征，利用嵌入矩阵、计算新隐藏状态向量并分配用户数据权重，评估消费能力，总结保险需求倾向，提高推荐准确性；采用构建用户风险评估模型，确定风险评估指标并依据其重要性为各指标设定权重，进行经验风险最小化和结构风险最小化，提高模型泛化能力，将支持向量机问题转化为优化问题，使模型运行更高效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据处理，具体是一种基于用户画像的保险智能推荐方法及系统。

技术介绍

1、基于用户画像的保险智能推荐方法是一种利用用户的各种特征和数据信息，通过对用户的年龄、职业、健康状况、财务状况、风险偏好等多方面信息进行综合分析和建模，针对性地向用户提供保险推荐的方法，旨在为用户精准匹配和推荐更符合其需求和风险状况的保险产品的方式，更好地满足用户对保险个性化的需求，提高保险销售的效率和准确性。但是现有的基于用户画像的保险智能推荐方法，存在无法精确评估用户的消费能力和保险需求倾向，推荐的保险并不适应于不同用户的具体情况，推荐误差和误判风险较大的技术问题；存在难以系统考量用户不同方面对风险的影响程度，模型泛化能力弱，导致保险产品与用户风险状况不匹配的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于用户画像的保险智能推荐方法及系统，针对存在无法精确评估用户的消费能力和保险需求倾向，推荐的保险并不适应于不同用户的具体情况，推荐误差和误判风险较大的技术问题，采用构建用户画像，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：在步骤S2中，所述构建用户画像，包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：在步骤S3中，所述构建用户风险评估模型，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：在步骤S1中，所述用户数据收集，具体为收集用户的各种信息，包括基本信息、财务信息、健康信息和既往保险情况。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保...

【技术特征摘要】

1.一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：在步骤s2中，所述构建用户画像，包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：在步骤s3中，所述构建用户风险评估模型，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：在步骤s1中，所述用户数据收集，具体为收集用户的各种信息，包括基本信息、财务信息、健康信息和既往保险情况。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的保险智能推荐方法，其特征在于：在步骤s4中，所述个性化产品推...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂锦波，施文铮，刘晓敏，陈少煌，梁志超，柯葳彬，林淮矿，
申请(专利权)人：白鸽在线厦门网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：