[发明专利]基于用户购买力的产品推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于用户购买力的产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的交易数据，根据预设的段落分割符将所述交易数据拆分为多个数据段落，提取每一个所述数据段落的段落语义；

根据所述段落语义从预设的产品列表中查询每一个所述数据段落对应的交易产品；

获取所述用户的账户信息和所述交易产品的产品数据，根据所述账户信息与所述产品数据对所述用户在预设时刻的购买力进行分析；

当所述购买力不符合预设交易标准时，利用所述账户信息与所述产品数据对所述用户进行交易风险预警；

当所述购买力不符合预设交易标准时，提取所述交易数据的数据特征，以及提取所述产品数据的数据特征，并将所述交易数据的数据特征和所述产品数据的数据特征汇集为用户交易特征；

计算所述用户交易特征与预设的产品集合中每一个产品的匹配值，向所述用户推荐所述产品集合中所述匹配值大于预设匹配阈值的产品。

2.如权利要求1所述的基于用户购买力的产品推荐方法，其特征在于，所述根据预设的段落分割符将所述交易数据拆分为多个数据段落，包括：

统计所述交易数据中预设段落分隔符的位置信息；

根据所述位置信息将所述交易数据拆分为多个数据段落。

3.如权利要求1所述的基于用户购买力的产品推荐方法，其特征在于，所述提取每一个所述数据段落的段落语义，包括：

对每一个所述数据段落进行分词处理，得到段落分词；

从所述段落分词中逐个选取其中一个分词为目标分词；

统计所述目标分词在所述目标分词对应的段落的分词中出现的第一频率，统计所述目标分词在所有数据段落的分词中出现的第二频率；

根据所述第一频率和所述第二频率计算所述目标分词的关键度，选取所述关键度大于预设关键阈值的目标分词为所述目分词对应的数据段落的关键词；

将所述关键词转换为词向量，确定所述词向量为所述目标分词对应的数据段落的段落语义。

4.如权利要求1所述的基于用户购买力的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述段落语义从预设的产品列表中查询每一个所述数据段落对应的交易产品，包括：

构建预设的产品列表的索引；

根据所述索引和所述段落语义从所述产品列表中进行检索，得到与所述段落语义对应的产品；

将检索到的所述产品作为所述段落语义对应的数据段落的交易产品。

5.如权利要求1所述的基于用户购买力的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述账户信息与所述产品数据对所述用户在预设时刻的购买力进行分析，包括：

识别所述账户信息的数据类型，以及识别所述产品数据的数据类型；

获取预设字符，利用与所述账户信息的数据类型对应的编译器将所述预设字符编译为第一规则表达式；

利用与所述产品数据的数据类型对应的编译器将所述预设字符编译为第二规则表达式；

利用所述第一规则表达式从所述账户信息中提取出账户余额和产品持有数量；

利用所述第二规则表达式从所述产品数据中提取出产品单价和产品到期时间；

根据所述账户余额、所述产品持有数量、所述产品单价和所述产品到期时间计算所述用户在预设时刻的购买力。

6.如权利要求1至5中任一项所述的基于用户购买力的产品推荐方法，其特征在于，所述提取所述交易数据的数据特征，包括：

利用预先构建的语义分析模型对所述交易数据进行卷积、池化处理，得到所述交易数据的第一特征；

利用预设的第一激活函数计算所述待筛选特征中每一个特征的第一输出值，汇集所述待筛选特征中所述第一输出值大于预设的第一输出阈值的特征为所述交易数据的第二特征；

利用预设的第二激活函数计算所述第二特征中每一个特征的第二输出值，汇集所述待筛选特征中所述第二输出值大于预设的第二输出阈值的特征为所述交易数据的数据特征。