[发明专利]核身产品的个性化推荐方法及装置和电子设备

权利要求书

1.一种核身产品的个性化推荐方法，所述方法包括：

确定需要推荐的用户标识，并获取所述用户标识对应的核身数据；

根据所述核身数据计算每种核身产品的通过率；

根据每种核身产品的通过率，对所述核身产品进行排序；

根据所述用户标识对应的客户端上传的环境数据，计算每种核身产品的风险值；其中，所述风险值反映了核身产品被破解的概率大小；

将风险值超过阈值的核身产品从所述排序后核身产品中去除；

将剩余的排序后核身产品构成的核身产品列表推荐给所述客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，所述确定需要推荐的用户标识，具体包括：

接收客户端发送的核身产品列表的获取请求；

将所述获取请求中携带的用户标识确定为需要推荐的用户标识。

3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述核身数据计算每种核身产品的通过率，具体包括：

获取所述核身数据中历史核身次数，历史每种核身产品的核身次数；

计算所述历史每种核身产品的核身次数与所述历史核身次数的比值；

将所述计算出的比值确定为对应的核身产品的通过率。

4.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述核身数据计算每种核身产品的通过率，具体包括：

获取每种核身产品对应的适用性模型；其中，所述适用性模型基于机器学习算法训练得出；

根据所述核身数据并基于适用性模型计算每种核身产品的适用分。

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述环境数据计算每种核身产品的风险值，具体包括：

获取所述排序后每种核身产品对应的安全性模型；其中，所述安全性模型基于机器学习算法训练得出；

根据所述环境数据并基于安全性模型计算每种核身产品的风险值。

6.根据权利要求4或5所述的方法，所述机器学习算法包括决策树算法、逻辑回归算法、GBDT算法或深度学习算法。

7.一种核身产品的个性化推荐装置，所述装置包括：

确定单元，确定需要推荐的用户标识，并获取所述用户标识对应的核身数据；

第一计算单元，根据所述核身数据计算每种核身产品的通过率；

排序单元，根据每种核身产品的通过率，对所述核身产品进行排序；

第二计算单元，根据所述用户标识对应的客户端上传的环境数据，计算每种核身产品的风险值；其中，所述风险值反映了核身产品被破解的概率大小；

推荐单元，将风险值超过阈值的核身产品从所述排序后核身产品中去除；将剩余的排序后核身产品构成的核身产品列表推荐给所述客户端。

8.根据权利要求7所述的装置，所述确定单元，具体包括：

接收子单元，接收客户端发送的核身产品列表的获取请求；

确定子单元，将所述获取请求中携带的用户标识确定为需要推荐的用户标识；

获取子单元，获取所述用户标识对应的核身数据。

9.根据权利要求7所述的装置，所述第一计算单元，具体包括：

数据获取子单元，获取所述核身数据中历史核身次数，历史每种核身产品的核身次数；

比值计算子单元，计算所述历史每种核身产品的核身次数与所述历史核身次数的比值；

通过率确定子单元，将所述计算出的比值确定为对应的核身产品的通过率。

10.根据权利要求7所述的装置，所述第一计算单元，具体包括：

模型获取子单元，获取每种核身产品对应的适用性模型；其中，所述适用性模型基于机器学习算法训练得出；

模型计算子单元，根据所述核身数据并基于适用性模型计算每种核身产品的适用分。