[发明专利]一种基于大数据平台的保险分类的用户推荐方法及系统

说明书

本发明涉及保险产品推荐技术领域，尤其涉及一种基于大数据平台的保险分类的用户推荐方法及系统，包括步骤S1、为每个对应的商品节点的标签进行标签标注；步骤S2、采用商品节点的邻节点中与商品节点的关联度最大的标签进行自身的标签的更新；步骤S3、调节对应的标签权重；步骤S4、计算每个商品节点的用户标签评分值；步骤S5、查询获得对应用户信息的用户区域数据及区域保单收入信息；步骤S6、根据用户标签评分值确定各个区域的推荐用户数据；步骤S7、定制交易商品的投放计划，并收集定投结果信息；步骤S8、获取投放市场的反馈投放结果，并判断反馈投放结果是否符合预设的投放标准。有益效果在于：寻找潜在客户，利用市场反馈优化改进推荐系统。

技术领域

本发明涉及保险产品推荐技术领域，尤其涉及一种基于大数据平台的保险分类的用户推荐方法及系统。

背景技术

大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。

目前，对于企业来说什么时候需要大数据平台，这取决于以下几个方面：(1)业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好；(2)数据量与计算量：涉及到数据量的评估，其中包括现有的情况及在现有的情况上增长的情况；(3)先进性：需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索，并预计未来新项目会产生大量数据。

在现有技术中，对于精准营销、数据分析和用户推荐等领域而言，需要通过业务数据来预测需要的结果，而随着互联网的蓬勃发展，推荐系统作为一种技术，越来越受到人们的重视。然而，现有的电商推荐系统中，往往根据用户的购买行为基于协同过滤算法向用户推荐物品，而对于固定产品去寻找潜在的客户缺少可行方案。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种基于大数据平台的保险分类的用户推荐方法及系统。

具体技术方案如下：

一种基于大数据平台的保险分类的用户推荐方法，其中，适用于大数据平台的保险业务系统中，所述大数据平台的保险业务系统中预先存储有多类交易商品，每类所述交易商品对应于一类保险业务，每个所述交易商品对应于一个商品节点，每个所述商品节点设置有一个标签；

所述基于大数据平台的保险分类的用户推荐方法具体包括以下步骤：

步骤S1、根据所述交易商品所对应的所述保险业务，为每个对应的所述商品节点的标签进行标签标注；

步骤S2、根据用户的交易行为，采用所述商品节点的邻节点中与所述商品节点的关联度最大的标签进行自身的标签的更新，直至自身的标签不再产生变化为止；

步骤S3、针对每个所述商品节点，调节对应的标签权重；

步骤S4、根据用户一段时间内的交易行为，结合所述标签权重，计算得到每个所述商品节点的用户标签评分值；

步骤S5、从所述用户的所述交易行为中获取用户信息，以查询获得对应所述用户信息的用户区域数据及区域保单收入信息；

步骤S6、将所述用户区域数据及所述区域保单收入信息作为筛选条件，以根据所述用户标签评分值确定各个区域的推荐用户数据；

步骤S7、根据所述推荐用户数据定制所述交易商品的投放计划，并收集定投结果信息；

步骤S8、根据所述定投结果信息，以获取投放市场的反馈投放结果，并判断所述反馈投放结果是否符合预设的投放标准；

若是，则结束流程；

若否，则返回执行所述步骤S3。