[发明专利]基于联邦标签传播的保险客户推荐方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法，将多家保险公司作为参与方，生成对应网络图，进行加密节点匹配，得到各方重叠节点集，参与方将节点的邻接矩阵进行同态加密后发送给协调端，协调端在密态下对各参与方的邻接矩阵进行计算，各参与方联合协调端发送回来的结果在本地进行节点重要性，节点相似度与邻居节点重要性的计算，每个节点根据邻居节点的标签与重要性，迭代更新自身的标签直至与前一次迭代所发现的社区相同，最终发现社区分布，从而可以向客户精准推荐保险产品。本发明能够在不损失准确性的前提下联合多家保险公司的客户数据进行社区发现，在提升了准确度的同时最大限度的保护各家保险公司的客户信息隐私。

技术领域

本发明涉及多个客户网络上的相关联节点发现技术领域，具体涉及一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法及系统。

背景技术

随着社会生产力的发展与生活水平的提高，越来越多的人们选择购买保险产品来转移未知风险带来的经济损失以及连带问题。面对五花八门的保险产品类别，保险公司们可以通过分析客户们的保险购买信息，来更加高效的为客户提供针对性的优质保险推荐服务，挖掘相同类别的保险客户群体，从而进行精准保险推荐以及广告投放等服务。但随着社会的进步，隐私保护这一问题以及成为了各行业都十分重视的首要问题。如何在不泄露客户隐私的前提下进行保险客户推荐越来越重要。目前基于隐私保护的保险客户推荐的相关研究和技术仍不大成熟，在以下方面还存在局限性：准确性不佳，识别个人记录的可能性较高，易受或无法抵抗数据攻击，耗时较长等情况。所以，通过隐私保护的图数据挖掘算法来进行保险客户推荐分析与应用还较少，且难以保证准确性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法及系统，能够在不损失准确性的前提下联合多家保险公司的客户数据进行社区发现，在提升了准确度的同时最大限度的保护各家保险公司的客户信息隐私。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法，包括以下步骤

步骤S1:将多家保险公司作为联邦的参与方A_i，读取各参与方保险公司客户集网络G_i，进行加密节点匹配，得到各方客户集重叠节点集；

步骤S2:根据各方本地对于所有的客户集合，去掉步骤S1所得到的重叠客户集合得到各方的非重叠节点集合，遍历各方本地的非重叠节点集合，并计算各保险公司的非重叠客户节点间的相似度；

步骤S3:参与方将节点的邻接矩阵进行同态加密后发送给协调端；

步骤S4:协调端在密态下对各参与方的邻接矩阵进行计算，各参与方联合协调端发送回来的结果在本地进行节点重要性NI，节点相似度SIM与邻居节点重要性NNI的计算；

步骤S5:每个节点根据邻居节点的标签与重要性，迭代更新自身的标签直至与前一次迭代所发现的社区相同，最终发现社区分布。

进一步的，所述步骤S1具体为：

步骤S11：读取参与方保险公司客户网络G_i＝(V,E)；

步骤S12：对于每个参与方生成RSA密钥对，将RSA公钥发送给其他参与方；

步骤S13：参与方保险公司与执行隐私保护节点ID匹配协议进行两两求交集得到各参与方保险公司的重叠客户；

步骤S14：得到的交集集合之间再求并集，得到该保险公司所包含的重叠客户集即参与方本地重叠客户集。

进一步的，所述步骤S2具体为：

步骤S21：根据得到的重叠客户集合；

步骤S22：对于每个参与方保险公司，通过本地的所有客户节点集合与重叠客户节点集合，得到非重叠客户节点的集合；